(57)【要約】【課題】音響特徴ベクトルの空間における音声のパラメトリック表示を用いる統計的テキスト音声（ＴＴＳ）システムによって合成される音声の強調のための方法を提供する。【解決手段】この方法は、音響特徴ベクトルの空間において動作し、かつ強調パラメータの組に依存する補正変形のパラメトリック・ファミリーを定めるステップと、特徴ベクトルまたは複数の特徴ベクトルの歪み標識を定めるステップとを含む。この方法はさらに、システムから出力される特徴ベクトルを受け取るステップと、補正変形のインスタンスを生成するステップとを含み、この生成するステップは、特徴ベクトルを放出する音声単位の統計的モデルに帰する歪み標識の参照値を算出するステップと、特徴ベクトルを放出する音声単位の統計的モデルによって放出される特徴ベクトルに帰する歪み標識の実際値を算出するステップと、歪み標識の参照値、歪み標識の実際値およびパラメトリック補正変形に依存する強調パラメータ値を算出するステップと、補正変形のパラメトリック・ファミリーから強調パラメータ値に対応する補正変形のインスタンスを導き出すステップとによって行われる。補正変形のインスタンスが特徴ベクトルに適用されて強調特徴ベクトルを提供してもよい。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響特徴ベクトルの空間における音声のパラメトリック表現を用いる統計的テキスト音声（ＴＴＳ）システムによって合成される音声の強調のための方法であって、
前記音響特徴ベクトルの前記空間において動作し、かつ強調パラメータの組に依存する補正変形のパラメトリック・ファミリーを定めるステップと、
特徴ベクトルまたは複数の特徴ベクトルの歪み標識を定めるステップと、
前記システムから出力される特徴ベクトルを受け取るステップと、
前記補正変形のインスタンスを生成するステップと
を含み、前記生成するステップは、
前記特徴ベクトルを放出する音声単位の統計的モデルに帰する前記歪み標識の参照値を算出するステップと、
前記特徴ベクトルを放出する前記音声単位の前記統計的モデルによって放出される特徴ベクトルに帰する前記歪み標識の実際値を算出するステップと、
前記歪み標識の前記参照値、前記歪み標識の前記実際値および前記パラメトリック補正変形に依存する前記強調パラメータ値を算出するステップと、
前記補正変形の前記パラメトリック・ファミリーから前記強調パラメータ値に対応する前記補正変形のインスタンスを導き出すステップと、
前記補正変形の前記インスタンスを前記特徴ベクトルに適用して強調特徴ベクトルを提供するステップと
によって行われる、方法。
【請求項２】
前記音響特徴ベクトルはケプストラム・ベクトルであり、前記歪み標識は減衰標識であり、前記パラメトリック補正変形はケフレンシのパラメトリック補正関数であり、前記補正変形の前記インスタンスを適用するステップは、前記補正関数による前記特徴ベクトルの成分に関する乗算である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記補正変形のインスタンスを生成するステップは、各放出ケプストラム・ベクトルまたは各音声単位に対して行われる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
減衰標識の参照値を算出するステップは、前記音声単位によって指定された放出確率分布を平均化する、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
減衰標識の実際値を算出するステップは、前記システムから出力される前記合成ケプストラム・ベクトルに基づく、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記補正変形のインスタンスを生成するステップは、前記システムから前記ケプストラム・ベクトル出力を受け取る前にオフラインで行われ、前記減衰標識の実際値を算出するステップは、前記システムによってオフラインで生成されて前記音声単位から放出される複数のケプストラム・ベクトルに基づく、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記強調パラメータ値の組を算出するステップは、前記歪み標識の前記参照値、前記歪み標識の前記実際値および前記パラメトリック補正関数に依存し、かつ前記参照歪み標識と強調合成ベクトルに帰する前記歪み標識の予測値との相違を表す強調基準の最小化を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記統計的ＴＴＳシステムは、ガウス混合放出確率分布を用いる隠れマルコフ・モデル（ＨＭＭ）に基づくＴＴＳシステムである、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記パラメトリック補正関数は指数関数であり、前記強調パラメータの組は指数基数で構成される、請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
前記パラメトリック補正関数は区分的（ｐｉｅｃｅ−ｗｉｓｅ）指数関数であり、前記強調パラメータの組は前記個々の指数および連結点の基数値で構成される、請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記減衰標識は成分に関する２乗ケプストラム・ベクトルである、請求項２に記載の方法。
【請求項１２】
対称な正のフィルタによる前記減衰標識成分の平滑化を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ケプストラム・ベクトルを放出する前記統計的モデルの属性に依存して前記強調パラメータ値の組を変更するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１４】
前記属性は、前記統計的モデルが帰するフォン・カテゴリと、前記統計的モデルのトレーニングに用いられる音声フレームの大多数の有声音クラスとを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
音響特徴ベクトルの空間における音声のパラメトリック表現を用いる統計的テキスト音声（ＴＴＳ）システムによって合成される音声の強調のためのコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ・プログラム製品は、
具現化されるコンピュータ読取り可能プログラム・コードを有するコンピュータ読取り可能非一時的記憶媒体を含み、前記コンピュータ読取り可能プログラム・コードは、
請求項１から１４のいずれか１項に記載のステップを行うために実行可能なコンピュータ読取り可能プログラム・コードを含む、コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１６】
音響特徴ベクトルの空間における音声のパラメトリック表現を用いる統計的テキスト音声（ＴＴＳ）システムによって合成される音声の強調のためのシステムであって、
プロセッサと、
音声単位によって放出される音響特徴ベクトルを受け取るための音響特徴ベクトル入力構成要素と、
前記音響特徴ベクトルの前記空間において動作し、かつ強調パラメータの組に依存する補正変形のパラメトリック・ファミリーを定めるための補正変形定義構成要素と、
強調パラメータ組構成要素であって、
前記特徴ベクトルを放出する前記音声単位の統計的モデルに帰する歪み標識の参照値を算出するための歪み標識参照構成要素と、
前記特徴ベクトルを放出する前記音声単位の前記統計的モデルによって放出される特徴ベクトルに帰する前記歪み標識の実際値を算出するための歪み標識実際値構成要素と
を含む、強調パラメータ組構成要素と
を含み、前記強調パラメータ組構成要素は前記歪み標識の前記参照値、前記歪み標識の前記実際値および前記パラメトリック補正変形に依存する前記強調パラメータ値を算出し、前記システムはさらに、
前記補正変形のインスタンスを前記特徴ベクトルに適用して強調特徴ベクトルを提供するための補正変形適用構成要素を含む、システム。
【請求項１７】
前記音響特徴ベクトルはケプストラム・ベクトルであり、前記歪み標識は減衰標識であり、前記パラメトリック補正変形はケフレンシのパラメトリック補正関数であり、前記補正変形の前記インスタンスを適用するステップは、前記補正関数による前記特徴ベクトルの成分に関する乗算である、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記歪み標識参照構成要素は、前記音声単位によって指定された放出確率分布に対して平均化された前記減衰標識の参照値を算出するための減衰標識参照構成要素である、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記歪み標識実際値構成要素は、前記システムから出力される前記合成ケプストラム・ベクトルに基づいて前記減衰標識の実際値を算出するための減衰標識実際値構成要素である、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記音声単位から放出されるケプストラム・ベクトルを受け取る前にオフラインで前記強調パラメータを導き出すためのオフライン強調算出機構を含み、
前記歪み標識実際値構成要素は、統計的モデルからオフラインで生成される複数の合成ベクトルに基づいて減衰標識の実際値を算出するための減衰標識実際値構成要素である、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２１】
前記強調パラメータ組構成要素は、前記歪み標識の前記参照値、前記歪み標識の前記実際値および前記パラメトリック補正変形に依存し、かつ前記参照歪み標識と強調合成ベクトルに帰する前記歪み標識の予測値との相違を表す強調基準の最小化を含む、前記強調パラメータ値を算出するための強調基準適用構成要素を含む、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２２】
前記統計的ＴＴＳシステムは、ガウス混合放出確率分布を用いる隠れマルコフ・モデル（ＨＭＭ）に基づくＴＴＳシステムである、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２３】
前記パラメトリック補正関数は指数関数であり、前記強調パラメータの組は指数基数で構成される、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２４】
前記パラメトリック補正関数は区分的指数関数であり、前記強調パラメータの組は前記個々の指数および連結点の基数値で構成される、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２５】
前記特徴ベクトルを放出する前記統計的モデルの属性に依存して前記強調パラメータ値の組を変更するためのカスタマイズ構成要素をさらに含む、請求項１６に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は合成音声の分野に関する。特に、本発明は統計的テキスト音声（ｔｅｘｔ−ｔｏ−ｓｐｅｅｃｈ：ＴＴＳ）合成システムからの合成音声出力の統計的強調に関する。
【背景技術】
【０００２】
合成音声とは、コンピュータ・ソフトウェアまたはハードウェアによって生成される人工的に作られたヒトの音声である。ＴＴＳシステムは言語テキストを、デジタル−アナログ変換および再生に好適な音声信号または波形に変換する。
【０００３】
ＴＴＳシステムの一形態では波形接続型音声合成が用いられ、これは録音された音声の断片がデータベースから選択されて連結されることによって、入力されたテキストを伝える音声信号を形成するというものである。典型的に、保存される音声断片は音声単位、たとえば特定の音声言語学的状況において現れるサブフォン（ｓｕｂ−ｐｈｏｎｅｓ）、フォン（ｐｈｏｎｅｓ）、ディフォン（ｄｉｐｈｏｎｅｓ）などを表す。
【０００４】
「統計的（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ）ＴＴＳ」と呼ばれる別のクラスの音声合成は、ヒトの声の統計的モデル化によって合成音声信号を作成する。既存の統計的ＴＴＳシステムは、隠れマルコフ・モデル（ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  ｍｏｄｅｌｓ：ＨＭＭ）およびガウス混合放出確率分布（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｍｉｘｔｕｒｅ  ｅｍｉｓｓｉｏｎ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）に基づいているため、「ＨＭＭ  ＴＴＳ」および「統計的ＴＴＳ」は時として同義に用いられることがある。しかし、原理的には統計的ＴＴＳシステムが他のタイプのモデルを利用してもよい。よって、本発明の記載は一般的な統計的ＴＴＳを扱うものであり、ＨＭＭ  ＴＴＳは前者の特定の例であるとみなされる。
【０００５】
ＨＭＭに基づくシステムにおいては、音声の周波数スペクトル（声道）、基本周波数（音声源）および持続時間（韻律）がＨＭＭによって同時にモデル化されてもよい。最大尤度基準に基づいてＨＭＭから音声波形が生成されてもよい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このアプローチは波形接続型音声合成(concatenative synthesis)パラダイムを上回る特定の利点を有することから、ＨＭＭに基づくＴＴＳシステムは産業および音声研究団体において人気を増している。しかしながら、ＨＭＭ  ＴＴＳシステムの生成する音声は、自然な音声に存在し、連結ＴＴＳ出力では多くが保たれている歯切れの良さと軽快さとを欠く品質が低下したものとなることが一般的に認められている。一般的に、ＨＭＭに基づくシステムの品質が低下するのは、音声フレームを表す膨大な量（例、何千も）の特徴ベクトルの平均化を伴う統計的モデル化の結果として起こるスペクトル形状のスミアリング、特にフォルマントの拡大によるものである。
【０００７】
フォルマントのスミアリング効果は、音声符号化の分野において長年にわたり公知であったが、ＨＭＭ  ＴＴＳにおいてはこの効果が出力の知覚的品質に与える負の影響がより強くなる。復号相において量子化雑音を補正し、フォルマントをシャープにするために、音声コーデックに対していくつかの音声強調技術（ポストフィルタリングとしても公知である）が開発された。いくつかのＴＴＳシステムはこのアプローチに従って、スペクトルのスミアリング効果の部分的補償を目的とした後処理強調ステップを用いる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の局面に従うと、音響特徴ベクトルの空間における音声のパラメトリック表現を用いる統計的テキスト音声（ＴＴＳ）システムによって合成される音声の強調のための方法が提供され、この方法は、音響特徴ベクトルの空間において動作し、かつ強調パラメータの組に依存する補正変形のパラメトリック・ファミリーを定めるステップと、特徴ベクトルまたは複数の特徴ベクトルの歪み標識を定めるステップと、システムから出力される特徴ベクトルを受け取るステップと、補正変形のインスタンスを生成するステップとを含み、前記生成するステップは、特徴ベクトルを放出する音声単位の統計的モデルに帰する歪み標識の参照値を算出するステップと、特徴ベクトルを放出する音声単位の統計的モデルによって放出される特徴ベクトルに帰する歪み標識の実際値を算出するステップと、歪み標識の参照値、歪み標識の実際値およびパラメトリック補正変形に依存する強調パラメータ値を算出するステップと、補正変形のパラメトリック・ファミリーから強調パラメータ値に対応する補正変形のインスタンスを導き出すステップと、補正変形のインスタンスを特徴ベクトルに適用して強調特徴ベクトルを提供するステップとによって行われる。
【０００９】
本発明の第２の局面に従うと、音響特徴ベクトルの空間における音声のパラメトリック表現を用いる統計的テキスト音声（ＴＴＳ）システムによって合成される音声の強調のためのコンピュータ・プログラム製品が提供され、このコンピュータ・プログラム製品は、具現化されるコンピュータ読取り可能プログラム・コードを有するコンピュータ読取り可能非一時的記憶媒体を含み、このコンピュータ読取り可能プログラム・コードは、音響特徴ベクトルの空間において動作し、かつ強調パラメータの組に依存する補正変形のパラメトリック・ファミリーを定めるステップと、特徴ベクトルまたは複数の特徴ベクトルの歪み標識を定めるステップと、システムから出力される特徴ベクトルを受け取るステップと、補正変形のインスタンスを生成するステップとを行うように構成されたコンピュータ読取り可能プログラム・コードを含み、前記生成するステップは、特徴ベクトルを放出する音声単位の統計的モデルに帰する歪み標識の参照値を算出するステップと、特徴ベクトルを放出する音声単位の統計的モデルによって放出される特徴ベクトルに帰する歪み標識の実際値を算出するステップと、歪み標識の参照値、歪み標識の実際値およびパラメトリック補正変形に依存する強調パラメータ値を算出するステップと、補正変形のパラメトリック・ファミリーから強調パラメータ値に対応する補正変形のインスタンスを導き出すステップと、補正変形のインスタンスを特徴ベクトルに適用して強調特徴ベクトルを提供するステップとによって行われる。
【００１０】
本発明の第３の局面に従うと、音響特徴ベクトルの空間における音声のパラメトリック表現を用いる統計的テキスト音声（ＴＴＳ）システムによって合成される音声の強調のためのシステムが提供され、このシステムは、プロセッサと、音声単位によって放出される音響特徴ベクトルを受け取るための音響特徴ベクトル入力構成要素と、音響特徴ベクトルの空間において動作し、かつ強調パラメータの組に依存する補正変形のパラメトリック・ファミリーを定めるための補正変形定義構成要素と、強調パラメータ組構成要素であって、特徴ベクトルを放出する音声単位の統計的モデルに帰する歪み標識の参照値を算出するための歪み標識参照構成要素と、特徴ベクトルを放出する音声単位の統計的モデルによって放出される特徴ベクトルに帰する歪み標識の実際値を算出するための歪み標識実際値構成要素とを含む、強調パラメータ組構成要素とを含み、強調パラメータ組構成要素は歪み標識の参照値、歪み標識の実際値およびパラメトリック補正変形に依存する強調パラメータ値を算出し、このシステムはさらに、補正変形のインスタンスを特徴ベクトルに適用して強調特徴ベクトルを提供するための補正変形適用構成要素を含む。
【００１１】
添付の図面を参照して、単なる例として本発明の実施形態（単数または複数）を説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実音声および合成音声に対する同じ状況依存音声単位に関連するケプストラム・ベクトルから導き出されるスペクトル包絡線のスミアリング効果を示すグラフである。
【図２】状況依存音声単位に対する比率ベクトルの成分のステム・プロットであって、比率ベクトルの成分はケフレンシに対してプロットされている。
【図３】本発明に従うシステムの第１の実施形態のブロック図である。
【図４】本発明に従うシステムの第２の実施形態のブロック図である。
【図５】本発明が実施され得るコンピュータ・システムのブロック図である。
【図６】本発明に従う方法の流れ図である。
【図７】オンライン動作モードにおいて適用される本発明に従う方法の第１の実施形態の流れ図である。
【図８】オフライン／オンライン動作モードにおいて適用される本発明に従う方法の第２の実施形態の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
例示を簡単かつ明瞭にするために、図面に示される構成要素は必ずしも縮尺どおりに描かれていないことが認識されるであろう。たとえば、明瞭にするためにいくつかの構成要素の寸法を他の構成要素に比べて拡大していることがある。さらに、適切であると考えられるときには、複数の図面にわたって参照番号を繰り返すことによって対応する特徴または類似の特徴を示すことがある。
【００１４】
以下の詳細な説明においては、本発明の完全な理解を提供するために多数の特定の詳細が示されている。しかし、本発明はこれらの特定の詳細なしに実施されてもよいことが当業者に理解されるであろう。他の場合においては、本発明を曖昧にしないために、周知の方法、手順および構成要素は詳細に説明されていない。
【００１５】
本明細書において用いられる用語は単に特定の実施形態を説明するためのものであって、本発明を限定することは意図されない。本明細書において用いられる単数形「ａ」、「ａｎ」および「ｔｈｅ」は、状況が明らかに別様を示していない限り、複数形をも含むことが意図される。さらに、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」もしくは「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」またはその両方の用語が本明細書において用いられるとき、それは述べられる特徴、完全体、ステップ、動作、素子もしくは構成要素、またはその組み合わせの存在を指定するが、１つまたはそれ以上の他の特徴、完全体、ステップ、動作、素子、構成要素、もしくはその群、またはその組み合わせの存在または追加を排除するものではないことが理解されるであろう。
【００１６】
以下の請求項におけるすべての手段またはステップ・プラス機能（ｍｅａｎｓ  ｏｒ  ｓｔｅｐ  ｐｌｕｓ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）要素に対応する構造、材料、動作、および均等物は、特定的に請求される他の請求要素と組み合わせてその機能を行うためのあらゆる構造、材料または動作を含むことが意図される。本発明の説明は例示および説明の目的のために提供されたものであるが、網羅的になったり、開示される形に本発明を制限したりすることは意図されない。本発明の範囲および趣旨から逸脱することなく、通常の当業者には多くの修正および変更が明らかになるであろう。実施形態は、本発明の原理および実際の適用を最も良く説明し、他の通常の当業者が予期される特定の使用に好適であるようなさまざまな修正を伴うさまざまな実施形態に対して本発明を理解できるようにするために選択されて記載されたものである。
【００１７】
統計的ＴＴＳシステムからの音声出力に対して統計的補償法が用いられる方法、システムおよびコンピュータ・プログラム製品が説明される。このシステムによって生成される音響特徴ベクトルに補正変形を適用することによって、統計的ＴＴＳシステムに固有のスペクトル・スミアリング効果およびその他の歪みを補償することによって、合成音声における歪みを低減させてもよい。
【００１８】
統計的ＴＴＳシステムにおいては、音声の瞬間的スペクトル包絡線がパラメータ化され、すなわち音響特徴ベクトルによって表される。いくつかのシステムにおいて、スペクトル包絡線は声道および声門パルスに関係する構成要素を組み合わせてもよい。この場合、スペクトル包絡線に対する声門パルスの影響は典型的に無視され、スペクトル包絡線は声道に関係するものとみなされる。他のシステムにおいては、声門パルスと声道とが別々にモデル化されて生成されてもよい。特定の説明に対する主要例として用いられる一実施形態においては、単一のスペクトル包絡線の場合にこの方法が適用される。他の実施形態においては、この方法が声道および声門パルスに関係する構成要素に別々に適用されてもよい。
【００１９】
統計的ＴＴＳシステムにおいて、別個の音声単位の各々に関連するパラメータ化されたスペクトル包絡線は、別々の確率分布によってモデル化される。これら別個の単位は、通常は特定の音声言語学的状況において取られるフォンの部分である。たとえば、典型的な３状態ＨＭＭに基づくシステムにおいては、特定の音声および言語学的状況において取られる各フォンが３状態ＨＭＭによってモデル化される。この場合には、音声単位はある状況において取られたフォンの３分の１（最初または中間または最後のいずれか）の部分を表し、多変量ガウス混合確率密度関数によってモデル化される。状態遷移確率が用いられずに単位持続時間が直接モデル化されるセミマルコフ・モデル（ｓｅｍｉ−Ｍａｒｋｏｖ  ｍｏｄｅｌｓ：ＨＳＭＭ）を用いるシステムに対しても同じことが当てはまる。記載される方法が適用され得るその他の統計的ＴＴＳ法は、ガウス以外の確率分布によってモデル化される放出確率を伴うＨＭＭ状態以外のモデルを用いてもよい。
【００２０】
統計的ＴＴＳシステムにおけるスペクトル包絡線パラメータ化のために、異なるタイプの音響特徴が用いられてもよい。特定の説明に対する主要例として用いられる一実施形態においては、ケプストラム・ベクトルの形の音響特徴ベクトルが用いられる。しかしながら、たとえば線スペクトル対（Ｌｉｎｅ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｐａｉｒｓ：ＬＳＰ）とも呼ばれる線スペクトル周波数（Ｌｉｎｅ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓ：ＬＳＦ）など、他の形の音響特徴ベクトルが用いられてもよい。
【００２１】
ケプストラム特徴の状況において、パワー・ケプストラムまたは単にケプストラムとは、対数スペクトルの逆フーリエ変換を取った結果のことである。一般的な音声処理、特にＴＴＳシステムにおいては、ケプストラム計算の前に周波数軸がワープされる。一般的な周波数ワープ変形の１つは、ヒトの聴覚系の知覚特性を反映するメル尺度ワープである。準周期的な性質を有する有声音声信号からは直ちに連続的なスペクトル包絡線を得られない。そこでケプストラム推定のために広く用いられる技術がいくつかあり、その各々はスペクトル包絡線推定の別個の方法に基づいている。こうした技術の例は、メル周波数ケプストラム係数（Ｍｅｌ−Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ：ＭＦＣＣ）、知覚線形予測（Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ：ＰＬＰ）ケプストラム、メル尺度正規化ケプストラム係数（Ｍｅｌ−ｓｃａｌｅ  Ｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄ  Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ：ＭＲＣＣ）である。有限数のケプストラム・サンプル（ケプストラム係数とも呼ばれる）が算出されて、統計的ＴＴＳシステム内の各音声単位に対する特定の確率分布によってモデル化されるケプストラム・パラメータ・ベクトルを形成する。
【００２２】
ケプストラム信号の引数（ａｒｇｕｍｅｎｔ）およびケプストラム・ベクトル成分の指数はケフレンシ（ｑｕｅｆｒｅｎｃｙ）と呼ばれる。ケプストラムは離散的信号、つまり値（係数）ｃ（ｎ）＝ｃ（０），ｃ（１），ｃ（２），…という無限数列であり、ｎがケフレンシである。たとえば、ｃ（２）はケフレンシ２におけるケプストラム値である。ＴＴＳで用いられるケプストラム・ベクトルは切り捨てられたケプストラム、すなわちＶ＝［ｃ１，ｃ２，…，ｃＮ］である。各成分はケフレンシと呼ばれる指数を有する。たとえば、ｃ２成分はケフレンシ２に関連付けられる。
【００２３】
提案される方法は、マルコフ・モデルの特定の特性またはガウス混合モデルの特性を利用するものではない。よってこの方法は、音響特徴ベクトルの空間において定められる確率分布によって音声単位のスペクトル包絡線をモデル化するあらゆる統計的ＴＴＳシステムに適用可能である。
【００２４】
以下に提供される研究および分析は、スペクトル包絡線パラメータ化のために３３次元ＭＲＣＣケプストラム・ベクトルを用いるＵＳ英語５状態ＨＳＭＭ  ＴＴＳシステムを用いて行われた。［ＭＲＣＣに対する参考文献：Ｓｈｅｃｈｔｍａｎ，Ｓ．およびＳｏｒｉｎ，Ａ．，「Ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ  ｍｏｄｅｌ  ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ＨＭＭ−ｂａｓｅｄ  ＴＴＳ  ｓｙｓｔｅｍ」，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔｅｒｓｐｅｅｃｈ  ２０１０。］よって、各音声単位は特定のＨＭＭの特定の状態によって表される。各単位に関連するケプストラム・ベクトルは別個の多変量ガウス確率分布によってモデル化された。
【００２５】
トレーニング・センテンスの組に対して音声モデルをトレーニングしてから、特定の音声単位にクラスタ化されたすべてのケプストラム・ベクトルを集めた。このケプストラム・ベクトルの集合体を以後実クラスタ（ｒｅａｌ  ｃｌｕｓｔｅｒ）と呼び、これらを用いて音声モデル・トレーニングの際のその単位のガウス平均および分散を推定した。次いですべてのトレーニング・センテンスを合成し、この単位のガウス・モデルから放出される合成ケプストラム・ベクトルをすべて集めた。この第２の集合体を合成クラスタ（ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  ｃｌｕｓｔｅｒ）と呼ぶ。
【００２６】
統計的ＴＴＳシステムによって生成される音声が過度に平滑化される性質は、各音声単位に対するケプストラム・ベクトル（またはその他の音響特徴ベクトル）の統計的モデル化の結果としてもたらされるスペクトル形状のスミアリングによるものである。
【００２７】
スミアリング効果の例を図１に示す。図１は、振幅１０１を周波数１０２に対してプロットしたグラフ１００であり、特定の単位に関連する実クラスタ１０３および合成クラスタ１０４から選択されたケプストラム・ベクトルから導き出されるスペクトル包絡線がそれぞれ破線および実線で描かれている。合成ベクトル１０４は、実ベクトル１０３よりも低い山および高い谷を有するより平坦なスペクトルを示す。このスペクトルの平坦化は、ケフレンシによるケプストラムの減衰の増加に密接に関わっている。この関係の見識は、声道伝達関数の有理表現を用いて得ることができる。
【００２８】
【数１】
2014522998.tif 000003
【００２９】
ここで｛ｐｋ｝および｛ｚｍ｝はそれぞれＳ（ｚ）の極および零点である。（１）の右辺の対数を取り、加算（ａｄｄｉｔｉｖｅ）対数項にマクローリン級数展開を適用すると、声道インパルス応答のケプストラムは次のとおりに表現され得る。
【００３０】
【数２】
2014522998.tif 000004
【００３１】
（２）より、伝達関数の極および零点が単位円から外れてＺ面の原点に向かうとき、すなわちスペクトルの山および谷を平坦化するとき、ケプストラムの減衰が増す。
【００３２】
よって、特定の単位に関連する合成ケプストラム・ベクトルは、その単位に関連する実ベクトルよりもケフレンシにおける減衰が高くなることが予測される。この仮説は、実クラスタおよび合成クラスタに対して測定されたケプストラム・ベクトル成分におけるＬ２ノルム分布を比較する統計的観察によって支持される。
【００３３】
特定的には、全３３次元ケプストラム・ベクトル［Ｃ（１），Ｃ（２），…，Ｃ（３３）］から抽出したサブベクトルのＬ２ノルムを算出した。最低ケフレンシ係数［Ｃ（１）…Ｃ（１１）］、中間ケフレンシ係数［Ｃ（１２）…Ｃ（２２）］および最高ケフレンシ係数［Ｃ（２３）…Ｃ（３３）］を含むサブベクトルを分析した。中間ケフレンシおよび最高ケフレンシのサブベクトルのＬ２ノルムは、実クラスタ内よりも合成クラスタ内で系統的に低くなっていることが分かった。同時に、最低ケフレンシのサブベクトルのＬ２ノルムは実クラスタおよび合成クラスタの間で有意に変動しなかった。
【００３４】
実クラスタおよび合成クラスタに対して算出された平均値においても同じ現象が観察された。所与の単位に対するＬ２ノルム比率ベクトルＲは次のとおりに定義される。
【００３５】
【数３】
2014522998.tif 000005
ここで
【数４】
2014522998.tif 000006
および
【数５】
2014522998.tif 000007
は、対応する実ベクトルおよび合成ベクトルの成分に関する経験的２次モーメントである。比率ベクトル（３）を算出する前に、５タップ移動平均演算子によってケフレンシ軸に沿って２次モーメント・ベクトルを平滑化した。
【００３６】
図２を参照して、ステム・プロット２００は、図１において分析されたのと同じ単位に対して算出されたＬ２ノルム比率ベクトルＲの成分を表しており、Ｌ２ノルム比率２０１がケフレンシ２０２に対してプロットされている。比率ベクトル成分はケフレンシ軸２０２に沿って増加する傾向を示し、これは合成ベクトルが平均して実ベクトルよりも強い減衰を有することを意味する。この統計的観察は、合計約７０００ＨＭＭ状態の３言語による複数の男性および女性音声モデルのすべての単位において実証された。
【００３７】
上記の分析は、合成音声波形のレンダリングの前に合成ベクトルのこの強い減衰を補償するために用いられる。上記の研究および分析において、ケフレンシにおけるケプストラム係数の減衰が考慮される。たとえば線スペクトル周波数など、他の形の音響特徴ベクトルに対しては、音響歪みの他の指標が用いられてもよい。歪み標識は、スペクトルの平滑さまたはその他のスペクトル歪みの程度を示し（またはその誘導を可能にし）てもよい。
【００３８】
記載される方法の例示的実施形態において、補償変形は、正の成分を有する補正ベクトルＷ＝［Ｗ（１），…，Ｗ（Ｎ）］による歪んだ合成ケプストラム・ベクトルＣ＝［Ｃ（１），…，Ｃ（Ｎ）］の成分に関する乗算として表され、この計算はリフタリング（ｌｉｆｔｅｒｉｎｇ）と呼ばれる。これによって強調した出力ベクトルＯは次のとおりである。
【００３９】
【数６】
2014522998.tif 000008
【００４０】
以後は補正ベクトルのデュアル処理が採用される。それは一方ではベクトル、すなわち順序付けられた数値の集合と考えられる。他方でそれはグリッドｎ＝［１，２，…，Ｎ］における関数Ｗ（ｎ）のサンプリングの結果であると考えられる。
【００４１】
上述の観察は、一般に補正リフタリング関数Ｗ（ｎ）のｎが必ずしも単調にではないが増加するはずであることを示唆する。強調された合成音声における可聴の歪みを防ぐために、補正関数に２つの要求が課せられてもよい。
【００４２】
リフタリング演算の結果としてスペクトルの山と谷との周波数が顕著に変化しないように、リフタリング関数の形式が選択されてもよい。それは特に、リフタリング関数がケフレンシにおいて平滑であるべきであることを意味する。
【００４３】
補正リフタリング演算によって得られるスペクトルのシャープさの程度は、対応する音声単位に関連する実クラスタにおいて観察される範囲内であってもよい。
【００４４】
記載される方法の一般概念は、パラメータの組ｐに依存する平滑な正の補正関数Ｗｐ（ｎ）（例、指数関数）のパラメトリック・ファミリーを定め、各音声単位または各放出ケプストラム・ベクトルのいずれかに対するパラメータ値を算出することによって、リフタリング後のケプストラム減衰度（および対応するスペクトルのシャープさの程度）が対応する実クラスタにおいて観察される平均レベルと一致するようにすることである。
【００４５】
記載される方法は、補正リフタリングを統計的に制御することによって、可聴の歪みをもたらす過度のリフタリングを防ぎながら合成音声の品質を大きく改善する。
【００４６】
提案される方法の説明
Ｗｐ（ｎ）は強調パラメータ組ｐに依存する補正リフタリング関数のパラメトリック・ファミリーとする。Ｃ＝［Ｃ（ｎ），ｎ＝１，…，Ｎ］は統計的ＴＴＳシステムの音声単位モデルＬから放出された合成ケプストラム・ベクトルとする。Ｈ（Ｘ）はケプストラム・ベクトルＸの減衰を示すそのベクトル関数とする。以後Ｈ（Ｘ）を減衰標識と呼ぶ。
【００４７】
単位Ｌに対する減衰標識の参照値Ｈｒｅａｌは、その単位に関連する実クラスタにおけるＨ（Ｘ）の平均化によって算出されてもよい。
【００４８】
【数７】
2014522998.tif 000009
【００４９】
減衰標識の実際値Ｈｓｙｎは、単位Ｌに対して予め作成された合成クラスタにおけるＨ（Ｘ）の平均化によって算出されてもよい。
【００５０】
【数８】
2014522998.tif 000010
【００５１】
代替的には、処理されるべき同じ単一の合成ベクトルＣから実際値Ｈｓｙｎが算出されてもよい。
【００５２】
【数９】
2014522998.tif 000011
【００５３】
減衰標識の参照値の最良の近似値を提供する強調パラメータの最適値が算出されてもよい。
【００５４】
【数１０】
2014522998.tif 000012
【００５５】
ここでＤ（Ｈｒｅａｌ，Ｈｓｙｎ，Ｗｐ）は、補正リフタリングＷｐを適用した後の減衰標識の参照値と減衰標識の予測された実際値との相違を測る強調基準である。
【００５６】
最後に、最適リフタリングをベクトルＣに適用して強調ベクトルＯを得てもよい。
【００５７】
【数１１】
2014522998.tif 000013
【００５８】
これは、元の統計的ＴＴＳシステムに対して採用される通常のスキームに従う出力音声波形レンダリングにさらに用いられてもよい。
【００５９】
上述のプロセスは、元の統計的ＴＴＳシステムからの各ケプストラム・ベクトル出力に適用されてもよい。
【００６０】
２つの代替的な式（６．１）および（６．２）によって与えられる減衰標識の実際値Ｈｓｙｎの算出を参照すると、代替的な選択によって類似の結果がもたらされることに気付く。これは、ＨＭＭ  ＴＴＳシステムにおいては合成クラスタが低い分散を示すために、たとえばＣなどの各ベクトルがクラスタの平均に近いという事実によって説明され得る。しかしながら、（６．１）および（６．２）は強調システムの演算の２つの異なるモードをもたらす。
【００６１】
第１の場合（６．１）において、各単位に関連する最適強調パラメータ組ｐおよび補正リフタリング・ベクトルＷｐは、強調システムの利用前にオフラインで算出されて保存されてもよい。合成時に、対応する予め保存されたリフタリング関数が各合成ベクトルＣに適用されてもよい。この選択は、強調システムの実行時間構成要素の実施を簡単にする。
【００６２】
第２の場合（６．２）においては、実行時間に統計的モデルから放出された各ベクトルＣに対して最適補正リフタリング・ベクトルＷｐの算出が行われてもよい。参照値Ｈｒｅａｌのみがオフラインで算出されて保存されてもよい。合成時に、対応する単位に関連する参照値Ｈｒｅａｌが強調アルゴリズムに通されてもよい。この選択は、各単位に対する合成クラスタを構築する必要をなくす。さらに、以下に説明するとおりに減衰標識Ｈ（Ｘ）を適切に選択することによって、Ｈｒｅａｌベクトルを保存する必要がなくなる。代わりにそれらは統計的モデル・パラメータから容易に導出され、提案される方法は元のＴＴＳシステムに対して構築された既存の音声モデルに適用されてもよい。
【００６３】
一般的な用語で上に説明した方法は、アルゴリズムの特定の重要な点に向けた以下の例示的実施形態を参照してより良く理解されるであろう。
【００６４】
補正リフタリング関数ファミリーの選択。
関係（２）は、簡単かつ数学的に扱いやすい指数関数的補正関数を示唆する。
【００６５】
【数１２】
2014522998.tif 000014
【００６６】
この場合、強調パラメータ組ｐは単一のスカラ指数基数αで構成されてもよい。極−零点モデル（２）において、指数関数リフタリングの結果は、周波数軸における山および谷の場所を変えることなく、スペクトルのシャープ化に直接関係する複素平面の単位円に向けた極および零点の均一な半径方向の移動をもたらす。
【００６７】
【数１３】
2014522998.tif 000015
【００６８】
スペクトルのシャープ化の程度は、選択される指数基数α値によって決まる。αが高すぎるとスペクトル・フォルマントを過度に強調して、逆ケプストラム変形を不安定にすることもある。他方、αが低すぎると期待される強調効果が得られないことがある。リフタリング・パラメータの統計的制御が重要なのはこのためである。
【００６９】
（図２のステム・プロットによって例示される）Ｌ２ノルム比率ベクトルの典型的な形の研究が、２つの連結された指数の形の、代替的な数学的に扱いにくい補正関数の動機付けとなった。
【００７０】
【数１４】
2014522998.tif 000016
【００７１】
この場合、強調パラメータ組は３つのパラメータで構成されてもよい。すなわち、第１の指数の基数α、第２の指数の基数β、および整数連結点γ、すなわち連結が起こるベクトル成分の指数である。
【００７２】
減衰標識Ｈ（Ｘ）の選択
以下に記載される提案される方法の実施形態は、次のとおりに定義される減衰標識に基づいていてもよい。
【００７３】
【数１５】
2014522998.tif 000017
よって、（５）によって与えられる参照値Ｈｒｅａｌは、音声単位Ｌに関連する実クラスタの２次モーメント
【数１６】
2014522998.tif 000018
である。実際には、ベクトル
【数１７】
2014522998.tif 000019
を算出するために実クラスタを構築する必要はない。多くの場合、これはケプストラム・ベクトルの確率分布から容易に算出できる。たとえば、ＨＭＭ  ＴＴＳシステムにおいて用いられるガウス混合モデルの場合、参照値は次のとおりに算出されてもよい。
【００７４】
【数１８】
2014522998.tif 000020
ここで、
【数１９】
2014522998.tif 000021
は、それぞれ個々のガウスに関連する平均ベクトル、分散ベクトルおよび重みである。
【００７５】
減衰標識の実際値Ｈｓｙｎは、（６．１）および（６．２）の選択によって、合成クラスタにおいて算出されたケプストラム・ベクトルの経験的２次モーメント、または強調されるべき２乗ベクトルＣのいずれであってもよい。
【００７６】
ベクトルＨｒｅａｌおよびＨｓｙｎの成分は、たとえば５タップ移動平均フィルタなどの短フィルタによって任意に平滑化されてもよい。以後、式の複雑化を避けるためにベクトルの平滑化バージョンは同じ表記法を保持する。
【００７７】
強調基準の選択
提案される方法の一実施形態において、（７）に示される強調基準Ｄ（Ｈｒｅａｌ，Ｈｓｙｎ，Ｗｐ）は、次のとおりに定義されてもよい。
【００７８】
【数２０】
2014522998.tif 000022
【００７９】
Ｈ（Ｘ）が（１２）によって定義されるとき、強調基準（１４）は補正ベクトルＷｐとＬ２ノルム比率ベクトル
【数２１】
2014522998.tif 000023
との相違を表すか、または言い換えると、強調基準は強調の適用後のＬ２ノルム比率ベクトルの予測される平坦性を表す。
【００８０】
別の実施形態において、強調基準は次のとおりに定義されてもよい。
【００８１】
【数２２】
2014522998.tif 000024
【００８２】
なお、Ｈ（Ｘ）が（１２）によって定義されるとき、
【数２３】
2014522998.tif 000025
であり、ここで
【数２４】
2014522998.tif 000026
はケプストラム・ベクトルＸに対応するスペクトル包絡線である。よって強調基準（１５）は、スペクトル平滑性に関する実ベクトルと強調合成ベクトルとの相違を予測するものである。
【００８３】
最適強調パラメータの算出
例１
指数関数的補正リフタリング関数（９）および強調基準（１４）の場合、最適強調パラメータαの算出（７）は対数線形回帰によって達成されてもよい。
【００８４】
【数２５】
2014522998.tif 000027
【００８５】
図２を参照すると、（１７）に従って算出された最適補正リフタリング関数の例が太い実線２１０で描かれている。補正リフタリングの結果もたらされた強調スペクトル包絡線は、図１に太い破線１１０で示されている。この強調スペクトル包絡線は強調された山および谷を示しており、元の合成スペクトルに比べて実スペクトルにかなりよく似ていることが分かる。
【００８６】
例２
２連結指数（１１）および強調基準（１４）の場合、強調パラメータの最適な組は次のとおりに算出されてもよい。連結点γを固定して、αおよびβの値が次のとおりに算出されてもよい。
【００８７】
【数２６】
2014522998.tif 000028
【００８８】
次いで、予め定められた範囲内のγのすべての整数値を調べることによって、３つのパラメータの最適値を得てもよい。
【００８９】
【数２７】
2014522998.tif 000029
【００９０】
ここで１＜ｍｉｎγ＜ｍａｘγ＜Ｎ、たとえばｍｉｎγ＝０．５＊Ｎであり、ｍａｘγ＝０．７５＊Ｎである。
【００９１】
（１８）および（１９）に従って算出された最適補正リフタリング関数の例は、図２に太い破線２２０で描かれている。
【００９２】
例３
指数関数的補正リフタリング関数（９）および強調基準（１５）の場合、指数基数αの最適値は次の等式を解くことによって得られてもよい。
【００９３】
【数２８】
2014522998.tif 000030
【００９４】
（２０）の左辺はαの無限の単調に増加する関数であり、これはα＝０に対して右辺の値よりも小さい。したがってこの等式は一意の解を有し、当該技術分野において公知の方法の１つによって数値的に解決され得る。
【００９５】
強調パラメータのカスタマイズ
最適強調パラメータは、合成ケプストラム・ベクトルの減衰度を、対応する実クラスタにおいて観察される平均レベルにする。したがって、強調合成音声の知覚的品質を最適化するために強調を最適レベルよりもある程度強くするか弱くすることがある。提案される方法のいくつかの実施形態において、上述のとおりに算出された最適強調パラメータは、強調されるべき合成ベクトルを放出する対応の音声単位の特定の特性に依存して変更されてもよい。たとえば、ＨＭＭ  ＴＴＳシステムの特定の単位から放出されるベクトルに対して算出された最適指数基数（１７）が次のとおりに修正されてもよい。
【００９６】
【数２９】
2014522998.tif 000031
【００９７】
ここで予め定められた因数Ｆは、その単位を表すＨＭＭ状態番号（ｓｔａｔｅ  ｎｕｍｂｅｒ）と、このＨＭＭによって表されるフォン（ｐｈｏｎｅ）のカテゴリと、この状態によって表されるセグメントの有声音クラス（ｖｏｉｃｉｎｇ  ｃｌａｓｓ）とに依存する。たとえば、Ｆ（３，“ＡＨ”，１）＝１．２とは、フォン“ＡＨ”の状態番号３を表すすべての単位に対して、この単位にクラスタ化されたフレームの大多数は有声音であるとして、強調を最適レベルよりもおよそ２０％だけ強くすることを意味する。
【００９８】
次いで、最終値
【数３０】
2014522998.tif 000032
を用いて、対応する合成ケプストラム・ベクトルに適用される補正リフタリング・ベクトルをレンダリングしてもよい。
【００９９】
図３および図４を参照すると、ブロック図は、記載される合成音声の統計的強調が適用されるシステム３００、４００の例示的実施形態を示す。
【０１００】
図３を参照すると、システム３００は統計的ＴＴＳシステム３１０のためのオンライン強調機構３４０を含む。システム３００は、たとえばＨＭＭに基づくシステムなどの統計的ＴＴＳシステム３１０を含み、このシステムはテキスト入力３０１を受け取ってそのテキストを合成することにより、音声出力３０２を提供する。
【０１０１】
一実施形態において、ＴＴＳシステム３１０はＨＭＭに基づくシステムであり、このシステムは、観察されない（隠れた）状態を伴う一連のマルコフ・プロセスおよびガウス混合放出確率分布によって、パラメータ化された音声をモデル化する。他の実施形態においては、他の形の統計的モデル化が用いられてもよい。
【０１０２】
統計的ＴＴＳシステム３１０は音声単位モデル構成要素３２０を含んでもよく、この音声単位モデル構成要素３２０は、この単位モデルから生成される合成音響特徴ベクトルを出力するための音響特徴ベクトル出力構成要素３２１を含む。一実施形態において、音響特徴ベクトルはケプストラム・ベクトルであってもよい。別の実施形態において、音響特徴ベクトルは線スペクトル周波数ベクトルであってもよい。
【０１０３】
補正変形インスタンス誘導のために用いられるべきパラメトリック補正変形を定めるための補正変形定義構成要素３３１を含む初期化ユニット３３０が提供されてもよい。補正変形定義構成要素３３１はさらに、用いられるべき強調パラメータの組を定めるための強調パラメータ組構成要素３３２を含んでもよい。初期化ユニット３３０はさらに、用いられるべき歪み標識を定めるための歪み標識構成要素３３３と、用いられるべき強調基準を定めるための強調基準構成要素３３４とを含んでもよい。初期化ユニット３３０はさらに、単位属性および強調パラメータに依存する強調カスタマイズ構成要素３３５を含んでもよい。音響特徴ベクトルがケプストラム・ベクトルである実施形態において、歪み標識は減衰標識である。
【０１０４】
オンライン強調機構３４０が提供され、これは補正変形のインスタンスを適用することによって、音声単位モデル構成要素３２０によって出力される際に歪んだ音響特徴ベクトルを強調するために以下の構成要素を含んでもよい。
【０１０５】
オンライン強調機構３４０は入力構成要素３４１を含んでもよい。入力構成要素３４１は、音声単位モデル構成要素３２０からの出力を受け取るための音響特徴ベクトル入力構成要素３４２を含んでもよい。たとえば、一連のＮ次元ケプストラム・ベクトルなどである。
【０１０６】
入力構成要素３４１はさらに、音声単位モデル構成要素３２０の統計的モデルからの実放出統計量を受け取るための実放出統計量構成要素３４３を含んでもよい。
【０１０７】
入力構成要素３４１はさらに、音声単位モデル構成要素３２０の単位属性を受け取るための単位属性構成要素３４４を含んでもよい。
【０１０８】
オンライン強調機構３４０はさらに、強調パラメータ組構成要素３５０を含んでもよい。強調パラメータ組構成要素３５０は、歪み標識定義を適用して、強調パラメータ組誘導において用いるための実際値および参照値を算出するための、歪み標識参照構成要素３５１および歪み標識実際値構成要素３５２を含んでもよい。
【０１０９】
強調パラメータ組構成要素３５０はさらに、定められた強調基準を適用して、歪み標識の参照値と予測される実際値との相違を測定するための強調基準適用構成要素３５３を含んでもよい。
【０１１０】
強調パラメータ組構成要素３５０は、単位属性に従って最適強調パラメータ組の値を変更するためのカスタマイズ構成要素３５４を含んでもよい。この属性は、統計的モデルが帰するフォン・カテゴリと、統計的モデル・トレーニングに用いられる音声フレームの大多数の有声音クラスとを含んでもよい。
【０１１１】
オンライン強調機構３４０は、強調パラメータ組の値から導き出されるパラメトリック変形のインスタンスを音響特徴ベクトルに適用して強調ベクトルを得るための補正変形生成構成要素３６０および補正変形適用構成要素３６５を含んでもよい。
【０１１２】
オンライン強調機構３４０は、統計的ＴＴＳシステム３１０の音声の波形合成構成要素３８０において用いるための強調ベクトル出力３７１を出力するための出力構成要素３７０を含んでもよい。
【０１１３】
図４を参照すると、システム４００は図３の実施形態に対する代替的な実施形態を示しており、ここでは補正変形がオフラインで生成される。可能なところは図３と同等の参照番号が用いられる。
【０１１４】
図３と同様に、システム４００は、たとえばＨＭＭに基づくシステムなどの統計的ＴＴＳシステム４１０を含み、このシステムはテキスト入力４０１を受け取ってそのテキストを合成することにより、音声出力４０２を提供する。統計的ＴＴＳシステム４１０は音声単位モデル構成要素４２０を含んでもよく、この音声単位モデル構成要素４２０は、この単位モデルから生成される合成音響特徴ベクトルを出力するための音響特徴ベクトル出力構成要素４２１を含む。
【０１１５】
図３と同様に、補正変形インスタンス誘導のために用いられるべきパラメトリック補正変形を定めるための補正変形定義構成要素４３１を含む初期化ユニット４３０が提供されてもよい。補正変形定義構成要素４３１はさらに、用いられるべき強調パラメータの組を定めるためのパラメータ組構成要素４３２を含んでもよい。初期化ユニット４３０はさらに、用いられるべき歪み標識を定めるための歪み標識構成要素４３３と、用いられるべき強調基準を定めるための強調基準構成要素４３４とを含んでもよい。初期化ユニット４３０はさらに、単位属性および強調パラメータに依存する強調カスタマイズ構成要素４３５を含んでもよい。
【０１１６】
この実施形態においては、補正変形インスタンスを生成および保存するためにオフライン強調算出機構４４０が提供されてもよい。音声合成の際に補正変形のインスタンスを検索および適用するために、オンライン強調機構４７０が提供されてもよい。
【０１１７】
オフライン強調算出機構４４０は入力構成要素４４１を含んでもよい。入力構成要素４４１は、音声単位モデル構成要素４２０から放出される各音声単位に対する音響特徴ベクトルの合成クラスタを集めるための合成クラスタ・ベクトル構成要素４４２を含んでもよい。入力構成要素４４１はさらに、音声単位モデル構成要素４２０の統計的モデルからの実放出統計量を受け取るための実放出統計量構成要素４４３を含んでもよい。入力構成要素４４１はさらに、音声単位モデル構成要素４２０の単位属性を受け取るための単位属性構成要素４４４を含んでもよい。
【０１１８】
オフライン強調算出機構４４０はさらに、強調パラメータ組構成要素４５０を含んでもよい。強調パラメータ組構成要素４５０は、歪み標識定義を適用して、強調パラメータ組誘導において用いるための実際値および参照値を算出するための、歪み標識参照構成要素４５１および歪み標識実際値構成要素４５２を含んでもよい。強調パラメータ組構成要素４５０はさらに、定められた強調基準を適用して、歪み標識の参照値と予測される実際値との相違を測定するための強調基準適用構成要素４５３を含んでもよい。強調パラメータ組構成要素４５０は、単位属性に従って最適強調パラメータ組の値を変更するためのカスタマイズ構成要素４５４を含んでもよい。
【０１１９】
オフライン強調算出機構４４０は、補正変形生成および保存構成要素４６０を含んでもよい。
【０１２０】
オンライン強調機構４７０は、強調パラメータ組の値から導き出されたパラメトリック補正変形のインスタンスを音響特徴ベクトルに適用して強調ベクトルを得るための補正変形検索および適用構成要素４７１を含んでもよい。オンライン強調機構４７０は、統計的ＴＴＳシステム４１０の音声の波形合成構成要素４８０において用いるための強調ベクトル出力４７３を出力するための出力構成要素４７２を含んでもよい。
【０１２１】
図５を参照すると、本発明の局面を実現するための例示的システムは、プログラム・コードの保存もしくは実行またはその両方に好適なデータ処理システム５００を含み、データ処理システム５００は、バス・システム５０３を通じて直接的または間接的にメモリ素子に結合された少なくとも１つのプロセッサ５０１を含む。メモリ素子は、プログラム・コードの実際の実行の際に用いられるローカル・メモリと、バルク記憶装置と、実行の際にバルク記憶装置からコードを検索しなければならない回数を減らすために少なくともいくつかのプログラム・コードの一時的保存を提供するキャッシュ・メモリとを含んでもよい。
【０１２２】
メモリ素子は、リード・オンリ・メモリ（ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ：ＲＯＭ）５０４およびランダム・アクセス・メモリ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）５０５の形のシステム・メモリ５０２を含んでもよい。基本入出力システム（ｂａｓｉｃ  ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ  ｓｙｓｔｅｍ：ＢＩＯＳ）５０６がＲＯＭ５０４内に保存されてもよい。オペレーティング・システム・ソフトウェア５０８を含むシステム・ソフトウェア５０７がＲＡＭ５０５内に保存されてもよい。ＲＡＭ５０５内にはソフトウェア・アプリケーション５１０も保存されてもよい。
【０１２３】
システム５００はさらに、たとえば磁気ハード・ディスク・ドライブなどの１次記憶手段５１１と、たとえば磁気ディスク・ドライブおよび光ディスク・ドライブなどの２次記憶手段５１２とを含んでもよい。これらのドライブおよびその関連するコンピュータ読取り可能媒体は、コンピュータ実行可能命令、データ構造、プログラム・モジュール、およびシステム５００に対するその他のデータの不揮発性記憶装置を提供する。１次および２次記憶手段５１１、５１２ならびにシステム・メモリ５０２にソフトウェア・アプリケーションが保存されてもよい。
【０１２４】
計算システム５００は、ネットワーク・アダプタ５１６を介した１つまたはそれ以上のリモート・コンピュータへの論理接続を用いてネットワーク環境にて動作してもよい。
【０１２５】
入出力デバイス５１３は、システムに直接結合されてもよいし、介在するＩ／Ｏコントローラを通じて結合されてもよい。ユーザは、たとえばキーボード、ポインティング・デバイス、またはその他の入力デバイス（たとえばマイクロホン、ジョイ・スティック、ゲーム・パッド、パラボラアンテナ、スキャナなど）などの入力デバイスを通じて、システム５００にコマンドおよび情報を入力してもよい。出力デバイスはスピーカ、プリンタなどを含んでもよい。ディスプレイ・デバイス５１４も、たとえばビデオ・アダプタ５１５などのインタフェースを介してシステム・バス５０３に接続される。
【０１２６】
図６を参照すると、流れ図６００は記載される方法を示す。音響特徴ベクトルの空間において動作し、かつ強調パラメータの組に依存する補正変形のパラメトリック・ファミリーが定められる６０１。特徴ベクトルの歪み標識も定められてもよい６０２。システムの音声単位から放出された特徴ベクトルが受け取られる６０３。可聴歪みを低減させるために最適化された強調パラメータ値の組を適用することによってパラメトリック補正変形から補正変形のインスタンスが生成されてもよい６０４。
【０１２７】
補正変形のインスタンスは、以下のステップによって生成されてもよい。特徴ベクトルを放出する音声単位の統計的モデルに帰する歪み標識の参照値を算出するステップ６０５、特徴ベクトルを放出する音声単位の統計的モデルによって放出される特徴ベクトルに帰する歪み標識の実際値を算出するステップ６０６、ならびに歪み標識の参照値、歪み標識の実際値およびパラメトリック補正変形に依存する強調パラメータ値の組を算出するステップ６０７である。
【０１２８】
補正変形のインスタンスを特徴ベクトルに適用する６０８ことによって、音声合成に用いるための強調ベクトルを提供してもよい。
【０１２９】
図７および図８を参照すると、流れ図７００、８００は、スペクトル歪みを平滑化するための減衰標識の形の歪み標識を伴う、補正リフタリング・ベクトルがケプストラム・ベクトルに適用される状況における、記載される方法の例示的実施形態を示す。
【０１３０】
図７を参照すると、流れ図７００は、合成動作の際にケプストラム音響特徴ベクトルおよびリフタリング補正変形が用いられ、補正リフタリング・ベクトルがオンラインで算出される場合に対応する、記載される方法の例示的実施形態のステップを示す。
【０１３１】
第１の初期化相７１０は、以下を定めるステップ７１１を含んでもよい。すなわち、強調パラメータ組Ｐに依存する補正リフタリング関数ＷＰ（Ｎ）のパラメトリック・ファミリーと、減衰標識Ｈと、強調基準Ｄ（Ｈ，Ｈ，ＷＰ）と、単位属性および強調パラメータに依存する強調カスタマイズ機構Ｆとである。
【０１３２】
第２の相７２０は、強調による合成の動作である。統計的モデルからケプストラム・ベクトル生成が適用されてもよい７２１。次のものが受け取られてもよい７２２。すなわち、音声単位Ｕから放出される合成ケプストラム・ベクトルＣと、Ｕの統計的モデルからの放出統計量ＲＥＡＬＳ（例、平均および分散）と、音声単位Ｕの単位属性ＵＡとである。
【０１３３】
減衰標識の参照値ＨＲＥＡＬ＝Ｈ（ＲＥＡＬＳ）および実際値ＨＳＹＮ＝Ｈ（Ｃ）が算出されてもよい７２３。強調基準を最適化する最適強調パラメータ値Ｐ＊が算出されてもよい７２４。
【数３１】
2014522998.tif 000033
【０１３４】
カスタマイズ機構を適用して単位属性に従って最適強調パラメータ値が変更されてもよい７２５。Ｐ＊＊＝Ｆ（Ｐ＊，ＵＡ）。Ｐ＊＊に対応する補正リフタリング・ベクトルＷＰ＊＊が算出されてもよく７２６、さらにベクトルＣに適用される７２７ことによって強調ベクトルＯが得られてもよい。この強調ベクトルＯは音声の波形合成に用いられてもよい７２８。
【０１３５】
図８を参照すると、流れ図８００は、ケプストラム音響特徴ベクトルおよびリフタリング補正変形が用いられ、かつ補正リフタリング・ベクトルがオフラインで算出されて、対応する音声単位にリンクして保存される場合に対応する、記載される方法の例示的実施形態のステップを示す。
【０１３６】
第１の初期化相８１０は、以下を定めるステップを含んでもよい。すなわち、強調パラメータ組Ｐに依存する補正リフタリング関数ＷＰ（Ｎ）のパラメトリック・ファミリーと、減衰標識Ｈと、強調基準Ｄ（Ｈ，Ｈ，ＷＰ）と、単位属性および強調パラメータに依存する強調カスタマイズ機構Ｆとである。
【０１３７】
第２の相８２０は、単位に依存する補正ベクトルのオフライン算出である。統計的モデルからケプストラム・ベクトル生成が適用されてもよい８２１。各音声単位Ｕに対して、音声単位Ｕから放出されたケプストラム・ベクトルの合成クラスタが集められてもよい８２２。合成クラスタ統計量（例、平均および分散）ＳＹＮＳが算出されてもよい８２３。音声単位Ｕの単位属性ＵＡとともに、Ｕの統計的モデルから放出統計量（例、平均および分散）ＲＥＡＬＳがフェッチされてもよい８２４。
【０１３８】
減衰標識の参照値ＨＲＥＡＬ＝Ｈ（ＲＥＡＬＳ）および実際値ＨＳＹＮ＝Ｈ（ＳＹＮＳ）が算出されてもよい８２５。強調基準を最適化する最適強調パラメータ値Ｐ＊が算出されてもよい８２６。
【数３２】
2014522998.tif 000034
【０１３９】
カスタマイズ機構を適用して単位属性に従って最適強調パラメータ値が変更されてもよい８２７。Ｐ＊＊＝Ｆ（Ｐ＊，ＵＡ）。
【０１４０】
Ｐ＊＊に対応する補正リフタリング・ベクトルＷＰ＊＊が算出される８２８。リフタリング・ベクトルＷＰ＊＊は単位Ｕにリンクされて保存される８２９。
【０１４１】
強調による合成のオンライン動作８３０においては、合成ケプストラム・ベクトルＣが、Ｃを放出する単位に対応する補正リフタリング・ベクトルＷＰ＊＊とともに受け取られる８３１。補正リフタリング・ベクトルＷＰ＊＊がベクトルＣに適用される８３２ことによって、強調ベクトルＯが得られる。この強調ベクトルＯは音声の波形合成に用いられる８３３。
【０１４２】
記載される強調方法は、スペクトルのスミアリング効果の強力な低減によって合成音声の知覚的品質を改善する。この強調技術の効果は、合成スペクトル包絡線に対応する伝達関数の極および零点をＺ面の単位円に向けて移動させることからなり、これによってスペクトルの山および谷のシャープ化がもたらされる。
【０１４３】
記載される方法は、幅広いクラスのＨＭＭに基づくＴＴＳシステムおよび一般的な統計的ＴＴＳシステムに適用できる。ほとんどのＨＭＭ  ＴＴＳシステムはフレームのスペクトル包絡線をケプストラム空間でモデル化しており、すなわちケプストラム特徴ベクトルを用いる。記載される強調技術はケプストラム・ドメインにおいて有効であり、ケプストラム特徴を用いるあらゆる統計的システムに直接適用できる。
【０１４４】
記載される方法は、統計的ＴＴＳシステム内で利用可能な統計的情報を利用して適応的に動作するという事実によって、可聴歪みを導入しない。元のＴＴＳシステムから出力される合成ベクトルに適用される補正変形は、強調ベクトルの特定の特徴の値を、実音声から導き出される関連特徴ベクトルにおいて観察されるその特徴の平均レベルにすることを目的にして算出される。
【０１４５】
記載される方法は、新たな音声モデルの構築を必要としない。記載される方法は、既存の音声モデルとともに用いられ得る。補正変形算出に対する参照として用いられる実ベクトル統計量は、既存の音声モデルにおいて容易に入手可能なケプストラム平均および分散ベクトルに基づいて算出され得る。
【０１４６】
当業者に認識されるとおり、本発明の局面はシステム、方法またはコンピュータ・プログラム製品として具現化されてもよい。したがって本発明の局面は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）、またはソフトウェアおよびハードウェアの局面を組み合わせた実施形態の形を取ってもよく、本明細書においてこれらはすべて一般的に「回路」、「モジュール」または「システム」と呼ばれることがある。さらに、本発明の局面は、コンピュータ読取り可能プログラム・コードが具現化されている１つまたはそれ以上のコンピュータ読取り可能媒体（単数または複数）において具現化されるコンピュータ・プログラム製品の形を取ってもよい。
【０１４７】
１つまたはそれ以上のコンピュータ読取り可能媒体（単数または複数）のあらゆる組み合わせが用いられてもよい。コンピュータ読取り可能媒体は、コンピュータ読取り可能信号媒体またはコンピュータ読取り可能記憶媒体であってもよい。コンピュータ読取り可能記憶媒体は、たとえば電子、磁気、光学、電磁気、赤外、または半導体のシステム、装置、デバイス、または前述のもののあらゆる好適な組み合わせなどであってもよいがそれに限定されない。コンピュータ読取り可能記憶媒体のより特定的な例（非網羅的なリスト）は以下を含む。すなわち、１つまたはそれ以上のワイヤを有する電気的接続、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル・リード・オンリ・メモリ（ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、光ファイバ、ポータブル・コンパクト・ディスク・リード・オンリ・メモリ（ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｃ  ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ：ＣＤ−ＲＯＭ）、光学記憶装置、磁気記憶装置、または前述のもののあらゆる好適な組み合わせである。本文書の状況において、コンピュータ読取り可能記憶媒体は、命令実行システム、装置またはデバイスによる使用、またはそれに関連する使用のためのプログラムを含有または保存し得るあらゆる有形の媒体であってもよい。
【０１４８】
コンピュータ読取り可能信号媒体は、たとえばベースバンド内で、または搬送波の部分などとして媒体内で具現化されるコンピュータ読取り可能プログラム・コードを有する伝播データ信号を含んでもよい。こうした伝播信号は、電磁気信号、光学信号、またはそのあらゆる好適な組み合わせを含むがそれに限定されないさまざまな形のいずれかを取ってもよい。コンピュータ読取り可能信号媒体は、コンピュータ読取り可能記憶媒体ではなく、かつ命令実行システム、装置またはデバイスによる使用、またはそれに関連する使用のためのプログラムを通信、伝播または移送できるあらゆるコンピュータ読取り可能媒体であってもよい。
【０１４９】
コンピュータ読取り可能媒体において具現化されるプログラム・コードは、ワイヤレス、ワイヤライン、光ファイバ・ケーブル、ＲＦなど、または前述のもののあらゆる好適な組み合わせを含むがそれに限定されないあらゆる適切な媒体を用いて送信されてもよい。
【０１５０】
本発明の局面のための動作を行うためのコンピュータ・プログラム・コードは、オブジェクト指向プログラミング言語、たとえばＪａｖａ（商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（商標）、Ｃ＋＋など、および従来の手続き型プログラミング言語、たとえば「Ｃ」プログラミング言語または類似のプログラミング言語などを含む、１つまたはそれ以上のプログラミング言語のあらゆる組み合わせで書かれていてもよい。プログラム・コードは、すべてがユーザのコンピュータで実行されてもよいし、スタンド・アロン・ソフトウェア・パッケージとして部分的にユーザのコンピュータで実行されてもよいし、一部がユーザのコンピュータで、一部がリモート・コンピュータで実行されてもよいし、すべてがリモート・コンピュータまたはサーバで実行されてもよい。後者のシナリオにおいて、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ：ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ：ＷＡＮ）を含むあらゆるタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続されてもよいし、（たとえば、インターネット・サービス・プロバイダを用いてインターネットを通じて）外部コンピュータへの接続が行われてもよい。
【０１５１】
本発明の実施形態に従う方法、装置（システム）およびコンピュータ・プログラム製品の流れ図もしくはブロック図またはその両方を参照して、本発明の局面について上述した。流れ図もしくはブロック図またはその両方の各ブロック、および流れ図もしくはブロック図またはその両方におけるブロックの組み合わせは、コンピュータ・プログラム命令によって実現され得ることが理解されるであろう。これらのコンピュータ・プログラム命令が、汎用コンピュータもしくは特定目的のコンピュータのプロセッサ、またはマシンを生成するためのその他のプログラマブル・データ処理装置に与えられることによって、そのコンピュータのプロセッサまたはその他のプログラマブル・データ処理装置を介して実行された命令が、流れ図もしくはブロック図またはその両方の単数または複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実現するための手段を作成するようにしてもよい。
【０１５２】
これらのコンピュータ・プログラム命令は、コンピュータ、その他のプログラマブル・データ処理装置またはその他のデバイスに特定の態様で機能するよう指示できるコンピュータ読取り可能媒体の中に保存されることによって、コンピュータ読取り可能媒体に保存された命令が、流れ図もしくはブロック図またはその両方の単数または複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実現する命令を含む製造品を生成するようにしてもよい。
【０１５３】
さらに、コンピュータ・プログラム命令は、コンピュータ、その他のプログラマブル・データ処理装置またはその他のデバイスにロードされて、そのコンピュータ、その他のプログラマブル装置またはその他のデバイスにおいて一連の動作ステップを行わせることにより、コンピュータまたはその他のプログラマブル装置において実行される命令が、流れ図もしくはブロック図またはその両方の単数または複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実現するためのプロセスを提供するような、コンピュータに実現されるプロセスを生成してもよい。
【０１５４】
図面中の流れ図およびブロック図は、本発明のさまざまな実施形態に従うシステム、方法およびコンピュータ・プログラム製品の実現可能なアーキテクチャ、機能および動作を例示するものである。これに関して、流れ図またはブロック図における各ブロックは、指定された論理関数（単数または複数）を実現するための１つまたはそれ以上の実行可能な命令を含むモジュール、セグメント、またはコードの部分を表していてもよい。さらに、いくつかの代替的な実現においては、ブロック中に示される機能が図面に示される以外の順序で起こってもよいことに留意すべきである。たとえば、連続して示される２つのブロックは、伴われる機能に依存して、実際には実質的に同時に実行されてもよいし、それらのブロックがときには逆の順序で実行されてもよい。さらに、ブロック図もしくは流れ図またはその両方の各ブロック、およびブロック図もしくは流れ図またはその両方のブロックの組み合わせは、指定された機能もしくは動作を行う特定目的のハードウェアに基づくシステム、または特定目的のハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせによって実現され得ることを注記する。
【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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【図８】
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【国際調査報告】
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