(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声パラメータ系列の生成に用いる隠れマルコフモデルである音響モデルと、前記音声パラメータ系列の分布モデルとしてガウス分布N(Ac;0,σ2I)（ただし、Aは次式の下三角行列、cは音声パラメータ系列、σ2Iは当該ガウス分布の共分散行列（Iは単位行列））を仮定した場合における線形予測係数(a1,a2,…,ap)で表現される変調スペクトルモデルを用いて、音声合成の対象となるテキストに関するコンテキストデータから、当該テキストに関する音声パラメータ系列を生成する音声パラメータ生成部と
【数１３】
0006495781.tif 000014
を含む音声パラメータ生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声パラメータ生成装置であって、
前記音響モデルに対応するガウス分布は、N(Wc;μq,Σq)（ただし、cは音声パラメータ系列、Wは音声パラメータ系列cの時間差分を表現する行列、μq、Σqはそれぞれ当該ガウス分布の平均パラメータ系列、共分散行列）であり、
前記音声パラメータ生成部が生成する音声パラメータ系列c^は、
【数１４】
0006495781.tif 000015
である音声パラメータ生成装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の音声パラメータ生成装置は、
第１の音声データと、当該第１の音声データに含まれる発話に関する発話情報である第１のコンテキストデータとを学習データとして、前記音響モデルを学習する音響モデル学習部と、
第２の音声データと、当該第２の音声データに含まれる発話に関する発話情報である第２のコンテキストデータとを学習データとして、前記変調スペクトルモデルを次式で求められる変調スペクトルモデルのモデルパラメータA^として学習する変調スペクトルモデル学習部と
【数１５】
0006495781.tif 000016
（ただし、cnは前記第２の音声データと前記第２のコンテキストデータから導出される音声パラメータ系列）
をさらに含む音声パラメータ生成装置。
【請求項４】
音声パラメータ系列の生成に用いる隠れマルコフモデルである音響モデルと、前記音声パラメータ系列の分布モデルとしてガウス分布N(Ac;0,σ2I)（ただし、Aは次式の下三角行列、cは音声パラメータ系列、σ2Iは当該ガウス分布の共分散行列（Iは単位行列））を仮定した場合における線形予測係数(a1,a2,…,ap)で表現される変調スペクトルモデルを用いて、音声合成の対象となるテキストに関するコンテキストデータから、当該テキストに関する音声パラメータ系列を生成する音声パラメータ生成ステップと
【数１６】
0006495781.tif 000017
を含む音声パラメータ生成方法。
【請求項５】
請求項４に記載の音声パラメータ生成方法であって、
前記音響モデルに対応するガウス分布は、N(Wc;μq,Σq)（ただし、cは音声パラメータ系列、Wは音声パラメータ系列cの時間差分を表現する行列、μq、Σqはそれぞれ当該ガウス分布の平均パラメータ系列、共分散行列）であり、
前記音声パラメータ生成ステップで生成される音声パラメータ系列c^は、
【数１７】
0006495781.tif 000018
である音声パラメータ生成方法。
【請求項６】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載の音声パラメータ生成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】
本発明は、音声合成技術に関し、特に音声データから音声合成用隠れマルコフモデルを学習するものに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声データから合成音声を生成するための手法として、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）に基づく音声合成方法がある。ＨＭＭ音声合成では、統計処理による過剰な平滑化処理に起因する品質劣化が生じる。この品質劣化を抑制する手法として、変調スペクトルに基づくポストフィルタの技術がある（非特許文献１）。
【０００３】
以下、図１〜図５を参照して非特許文献１の音声合成装置の概略を説明する。図１は、非特許文献１の音声合成装置９の構成を示すブロック図である。図２、図４は、それぞれ非特許文献１の音声合成装置９を構成するモデル学習部９０１、音声合成部９０２の構成を示すブロック図である。図３、図５は、それぞれ非特許文献１の音声合成装置９を構成するモデル学習部９０１、音声合成部９０２の動作を示すフローチャートである。図１に示すように非特許文献１の音声合成装置９は、モデル学習部９０１と、音声合成部９０２と、音声データ記録部９０３と、コンテキストデータ記録部９０４を含む。また、図２に示すようにモデル学習部９０１は、音響モデル学習部９１０と、音響モデル記録部９１１と、音声パラメータ生成部９１２と、変調スペクトル補正係数算出部９１３と、変調スペクトル補正係数記録部９１４を含む。図４に示すように音声合成部９０２は、テキスト解析部９２０と、音声パラメータ生成部９２１と、ポストフィルタ部９２２と、音声波形生成部９２３を含む。
【０００４】
音声データ記録部９０３には、音声合成の対象とする１名の話者（以下、目標話者という）の音声データを記録しておく。また、コンテキストデータ記録部９０４には、当該音声データに含まれる発話に関する情報（以下、発話情報という）であるコンテキストデータを記録しておく。音声データは、目標話者が複数の文章を発話した音声から生成されるものであり、音声（音声信号）に対して信号処理を行った結果、得られる音響特徴量である。音響特徴量の例としては、基本周波数（Ｆ０）などの音高パラメータ、ケプストラムやメルケプストラムなどのスペクトルパラメータがある。コンテキストデータは、音声データ中の発話と１対１に対応する発話情報である。この発話情報には、少なくとも音素情報（発音情報）とアクセント情報（アクセント型、アクセント句長）が含まれる。また、発話情報は、品詞情報をさらに含んでいてもよい。
【０００５】
モデル学習部９０１では、音声データ記録部９０３に記録した音声データとコンテキストデータ記録部９０４に記録したコンテキストデータから音響モデルと変調スペクトル補正係数を生成し、それぞれ音響モデル記録部９１１と変調スペクトル補正係数記録部９１４に記録する。音響モデル学習部９１０は、音声データとコンテキストデータから音響モデルを学習する（Ｓ９１０）。より具体的には、目標話者の音声データと、当該音声データに含まれる発話に関する発話情報であるコンテキストデータとを学習データとして、隠れマルコフモデルとして音響モデルを学習する。音声パラメータ生成部９１２は、Ｓ９１０で学習した音響モデルとコンテキストデータから音声パラメータ系列を生成する（Ｓ９１２）。変調スペクトル補正係数算出部９１３は、Ｓ９１２で生成した音声パラメータ系列と、音声データ記録部９０３の音声データから生成される自然音声の音声パラメータ系列とから、変調スペクトル補正係数を算出する（Ｓ９１３）。
【０００６】
音声合成部９０２は、音響モデル記録部９１１に記録した音響モデルと変調スペクトル補正係数記録部９１４に記録した変調スペクトル補正係数を用いて合成音声の対象となるテキストから音声波形を生成し、合成音声を出力する。テキスト解析部９２０は、音声合成部９０２に入力されたテキストを解析し、当該テキストの読みやアクセントなどのコンテキストデータを生成する（Ｓ９２０）。音声パラメータ生成部９２１は、Ｓ９２０で得られたコンテキストデータと音響モデル記録部９１１に記録している音響モデルから、音声パラメータ系列を生成する（Ｓ９２１）。ポストフィルタ部９２２は、変調スペクトル補正係数記録部９１４に記録している変調スペクトル補正係数に基づいて設計されるポストフィルタをＳ９２１で生成した音声パラメータ系列に適用して、ポストフィルタリング後音声パラメータ系列を生成する（Ｓ９２２）。音声波形生成部９２３は、ポストフィルタリング後音声パラメータ系列から音声波形を生成し、合成音声を出力する（Ｓ９２３）。なお、音声パラメータ生成部９２１は、モデル学習部９０１を構成する音声パラメータ生成部９１２と同様の機能を有するものでよい。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】高道慎之介、戸田智基、Graham Neubig、Sakriani Sakti、中村哲、“ＨＭＭ音声合成における変調スペクトルに基づくポストフィルタ”、信学技報、電子情報通信学会、２０１３年１１月、Vol.113 No.308 pp.19-24.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
非特許文献１の変調スペクトルに基づくポストフィルタを用いたＨＭＭ音声合成技術では、品質劣化を抑制し高品質な音声を得るために、異なる２つの観点から音声パラメータ系列の尤もらしさを捉え、それぞれの観点に基づいて順に音声パラメータ系列の生成・変換を行い、合成音声を出力している。以下、具体的に説明する。
【０００９】
まず、コンテキストデータに対する音声パラメータの静的・動的特徴の観点から、音声パラメータ系列の尤もらしさを表現、つまり、音響モデルとしての尤度を生成し、その尤度を最大化する音声パラメータ系列を生成する（Ｓ９２１）。次に、音声パラメータの時系列方向の変動の観点から、音声パラメータ系列を自然音声の音声パラメータ系列に近づけることで、音声品質を向上させる。つまり、変調スペクトル補正係数に基づくポストフィルタにより、自然音声の音声パラメータ系列に近い音声パラメータ系列（ポストフィルタリング後音声パラメータ系列）に変換する（Ｓ９２２）。
【００１０】
ここで、Ｓ９２２の処理では、音響モデルの尤度を考慮せずに一律に音声パラメータ系列の変換を行っている。このため、音声パラメータ系列がコンテキストデータに対する音声パラメータの静的・動的特徴の観点から見た場合に妥当ではない値へ変換されることもあり、音声の自然性が十分に向上しないこともある。
【００１１】
また、一度音声パラメータ系列を生成した後に再度ポストフィルタを適用し音声パラメータ系列を変換するため、演算量が増大してしまい、結果音声合成対象のテキストを入力してから合成音声が得られるまでの時間に遅延が発生するという問題も生じる。
【００１２】
そこで本発明では、コンテキストデータに対する音声パラメータの静的・動的特徴の観点と音声パラメータの時系列方向の変動の観点の２つの観点から妥当な、自然音声に近い音声パラメータ系列を低演算量で生成する音声パラメータ生成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】
【００１３】
本発明の一態様は、音声パラメータ系列の生成に用いる隠れマルコフモデルである音響モデルと、前記音声パラメータ系列の分布モデルとしてガウス分布N(Ac;0,σ2I)（ただし、Aは次式の下三角行列、cは音声パラメータ系列、σ2Iは当該ガウス分布の共分散行列（Iは単位行列））を仮定した場合における線形予測係数(a1,a2,…,ap)で表現される変調スペクトルモデルを用いて、音声合成の対象となるテキストに関するコンテキストデータから、当該テキストに関する音声パラメータ系列を生成する。
【００１４】
【数１】
0006495781.tif 000002
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、音響モデルと変調スペクトルモデルを同時に用いて音声パラメータ系列を生成することにより、自然音声に近い音声パラメータ系列を低演算量で生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】非特許文献１の音声合成装置９の構成を示すブロック図。
【図２】非特許文献１のモデル学習部９０１の構成を示すブロック図。
【図３】非特許文献１のモデル学習部９０１の動作を示すフローチャート。
【図４】非特許文献１の音声合成部９０２の構成を示すブロック図。
【図５】非特許文献１の音声合成部９０２の動作を示すフローチャート。
【図６】実施例１の音声合成装置１の構成を示すブロック図。
【図７】実施例１のモデル学習部１０１の構成を示すブロック図。
【図８】実施例１のモデル学習部１０１の動作を示すフローチャート。
【図９】実施例１の音声合成部１０２の構成を示すブロック図。
【図１０】実施例１の音声合成部１０２の動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
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】
【００１８】
＜実施例１の発明の要点＞
コンテキストデータに対する音声パラメータの静的・動的特徴の観点を表現するために、非特許文献１でも利用されている音響モデルを用いる。また、音声パラメータの時系列方向の変動の観点を表現するために、線形予測モデルを用いて記述される変調スペクトルモデルを用いる。そして、音響モデルと変調スペクトルモデルの尤度を同時に最大にする音声パラメータ系列を求める。この音声パラメータ系列を求めるアルゴリズムを、従来の音声パラメータ生成手法（後述する参考非特許文献３に記載の技術）を拡張したアルゴリズムとして構成する。この結果、上記２つの観点から妥当な、自然音声に近い音声パラメータ系列を低演算量で生成することが可能となり、従来よりも自然性の高い合成音声を合成できるようになる。
【００１９】
＜実施例１の具体的説明＞
以下、図６〜図１０を参照して実施例１の音声合成装置を説明する。図６は、実施例１の音声合成装置１の構成を示すブロック図である。図７、図９は、それぞれ実施例１の音声合成装置１を構成するモデル学習部１０１、音声合成部１０２の構成を示すブロック図である。図８、図１０は、それぞれ実施例１の音声合成装置１を構成するモデル学習部１０１、音声合成部１０２の動作を示すフローチャートである。図６に示すように実施例１の音声合成装置１は、モデル学習部１０１と、音声合成部１０２と、音響モデル学習用音声データ記録部１０３と、音響モデル学習用コンテキストデータ記録部１０４と、変調スペクトルモデル学習用音声データ記録部１０５と、変調スペクトルモデル学習用コンテキストデータ記録部１０６を含む。また、図７に示すようにモデル学習部１０１は、音響モデル学習部１１０と、音響モデル記録部１１１と、変調スペクトルモデル学習部１１２と、変調スペクトルモデル記録部１１３を含む。図９に示すように音声合成部１０２は、テキスト解析部１２０と、音声パラメータ生成部１２１と、音声波形生成部１２２を含む。
【００２０】
音響モデル学習用音声データ記録部１０３、音響モデル学習用コンテキストデータ記録部１０４には、非特許文献１の音声データ記録部９０３、コンテキストデータ記録部９０４と同様のデータを記録する。一方、変調スペクトルモデル学習用音声データ記録部１０５には、変調スペクトルモデル学習に使用される音声データである変調スペクトルモデル学習用音声データを記録する。変調スペクトルモデル学習用音声データは、目標話者による、音響モデル学習用音声データで使用するものと同一の発話文章の音声データのすべて・一部以外にも、目標話者による、音響モデル学習用音声データで使用するものと異なる発話文章の音声データや、目標話者とは異なる話者による、異なる発話文章の音声データを含むようにしてもよい。また、変調スペクトルモデル学習用コンテキストデータ記録部１０６には、変調スペクトルモデル学習用音声データ記録部１０５の音声データに対応するコンテキストデータを記録する。
【００２１】
（モデル学習部１０１）
モデル学習部１０１では、音響モデル学習用音声データ記録部１０３、音響モデル学習用コンテキストデータ記録部１０４、変調スペクトルモデル学習用音声データ記録部１０５、変調スペクトルモデル学習用コンテキストデータ記録部１０６に記録した各データから、目標話者の音声合成用モデルとなる２つのモデル、音響モデルと変調スペクトルモデルを生成する。音響モデル学習部１１０は、音響モデル学習用音声データ記録部１０３に記録した目標話者の音声データと音響モデル学習用コンテキストデータ記録部１０４に記録したコンテキストデータから音響モデルを学習する（Ｓ１１０）。音響モデル学習部１１０は、非特許文献１の音響モデル学習部９１０と同一のものでよい。
【００２２】
変調スペクトルモデル学習部１１２は、変調スペクトルモデル学習用音声データ記録部１０５に記録した音声データと変調スペクトルモデル学習用コンテキストデータ記録部１０６に記録したコンテキストデータから変調スペクトルモデルを生成する（Ｓ１１２）。以下、変調スペクトルモデルの表現と変調スペクトルモデル生成方法（学習アルゴリズム）について説明する。
【００２３】
（１）変調スペクトルモデルの表現
非特許文献１では、変調スペクトルを音声パラメータ系列のパワースペクトルとして定義している。そして、非特許文献１では、ＨＭＭ音声合成における合成音声の品質劣化の主な原因は変調スペクトルの高周波成分が自然音声のものに比べ低下することにあるとして、高周波の変調スペクトルを補正するポストフィルタを設計している。
【００２４】
実施例１では、非特許文献１と異なり、変調スペクトルを周波数領域で扱うのではなく、時間領域で扱う。つまり、時間的な側面における音声パラメータ系列の生成モデルが次のガウス分布で規定される分布モデルになると仮定する。
【数２】
0006495781.tif 000003
【００２５】
ここで、Tは１文の時間長、c=(c1,c2,…,cT)は音声パラメータ系列（各時刻tにおける音声パラメータctの列）、a=(a1,a2,…,ap)は変調スペクトルモデルを線形予測モデルとして表現するパラメータ（以下、変調スペクトルモデルのモデルパラメータという）、Pは線形予測モデルの次元、σ2はガウス分布の分散パラメータである。また、Aは次のT行T列の下三角行列、IはT次の単位行列である。
【数３】
0006495781.tif 000004
【００２６】
Aを上述のようなT行T列の下三角行列としたことから、ここでの音声パラメータ系列の生成モデルについての仮定は、変調スペクトルの生成モデルを全極モデルと仮定することと等価である。
【００２７】
（２）変調スペクトルモデルの生成方法（学習アルゴリズム）
変調スペクトルモデルの学習は、変調スペクトルモデル学習用音声データ記録部１０５に記録した音声データと変調スペクトルモデル学習用コンテキストデータ記録部１０６に記録したコンテキストデータから与えられる音声パラメータ系列cnに対する最尤推定問題を解くことにより行う。変調スペクトルモデルのモデルパラメータa^は以下の式で求まる。
【数４】
0006495781.tif 000005
【００２８】
なお、上述の（式１）のように上述のT行T列の下三角行列Aを用いて変調スペクトルモデルのモデルパラメータA^を表現すると、
【数５】
0006495781.tif 000006
となる。
【００２９】
これは線形予測モデルの推定と同形の問題であり、例えばLevinson-Durbin-Itakuraアルゴリズム（参考非特許文献２）を用いることで、上記最尤推定問題の解である変調スペクトルモデルを効率的に求めることができる。
（参考非特許文献２：N. Levinson, “The Wiener RMS (Root Mean Square) Error Criterion in Filter Design and Prediction”, J. Mathematical Phys., 25 (1947), pp. 261-278.）
【００３０】
なお、上述の線形予測係数a=(a1,a2,…,ap)の最尤推定は、自然音声の音声パラメータの持つ変調スペクトルを全極モデルでモデル化し、Itakura-Saito divergenceを最小化する係数a=(a1,a2,…,ap)を求めることと等価であることが知られている。
【００３１】
（音声合成部１０２）
音声合成部１０２は、音響モデル記録部１１１に記録した音響モデルと変調スペクトルモデル記録部１１３に記録した変調スペクトルモデルを用いて合成音声の対象となるテキストから音声波形を生成し、合成音声を出力する。テキスト解析部１２０は、音声合成部１０２に入力されたテキストから当該テキストの読みやアクセントなどのコンテキストデータを生成する（Ｓ１２０）。コンテキストデータの生成に使用するアルゴリズムは（参考非特許文献３）、（参考非特許文献４）と同様のものでよい。
（参考非特許文献３）益子貴史、徳田恵一、小林隆夫、今井聖、“動的特徴を用いたＨＭＭに基づく音声合成”、電子情報通信学会論文誌、電子情報通信学会、１９９６年１２月、Vol.J79-D-II No.12 pp.2184-2190.
（参考非特許文献４）今井聖、住田一男、古市千枝子、“音声合成のためのメル対数スペクトル近似（ＭＬＳＡ）フィルタ”、電子情報通信学会論文誌、電子情報通信学会、１９８３年２月、Vol.J66-A No.2 pp.122-129.
【００３２】
音声パラメータ生成部１２１は、Ｓ１２０で得られたコンテキストデータと音響モデル記録部１１１に記録している音響モデルと変調スペクトルモデル記録部１１３に記録している変調スペクトルモデルから、音声パラメータ系列を生成する（Ｓ１２１）。
【００３３】
音声パラメータ系列の生成に使用するアルゴリズムは、（参考非特許文献３）の音声パラメータ系列生成アルゴリズムの拡張として得られる。（参考非特許文献３）のアルゴリズムでは、生成すべき音声パラメータ系列c+は以下の式で求まる。
【数６】
0006495781.tif 000007
【００３４】
ただし、λは隠れマルコフモデルとしての音響モデルのパラメータ、wは入力テキスト、Wは音声パラメータ系列c=(c1,c2,…,cT)の時間差分を表現する行列、μq、Σqはλとwから得られるガウス分布の平均パラメータ系列、共分散行列である。
【００３５】
同様に、Ｓ１２１で求める音声パラメータ系列c^は、音響モデル記録部１１１に記録している音響モデルをλ(a)、変調スペクトルモデル記録部１１３に記録している変調スペクトルモデルのモデルパラメータをa^、音声合成部１０２に入力されたテキストをw^とし、以下の目的関数を同時に最適化することにより得られる。
【数７】
0006495781.tif 000008
すなわち、
【数８】
0006495781.tif 000009
である。ただし、μq、Σqはλ(a)とw^から得られるガウス分布の平均パラメータ系列、共分散行列、Aは変調スペクトルモデルのモデルパラメータa^に対応する下三角行列であるとし、
【数９】
0006495781.tif 000010
【数１０】
0006495781.tif 000011
【数１１】
0006495781.tif 000012
とおく。
【００３６】
上記目的関数の第一因子が音響モデル尤度、第二因子が変調スペクトルモデル尤度に対応し、両者の積を最大化することにより、２つの観点から見た音声の自然性を同時に最大化することができる。
【００３７】
（参考非特許文献３）のアルゴリズムと同様に、音声パラメータ系列
【数１２】
0006495781.tif 000013
が得られる。
【００３８】
音声波形生成部１２２は、Ｓ１２１で生成された音声パラメータ系列c^から、音声波形を生成し、合成音声を出力する（Ｓ１２２）。音声波形生成に使用するアルゴリズムは（参考非特許文献３）、（参考非特許文献４）と同様のものでよい。
【００３９】
本実施例の音声合成装置１によれば、音響モデルの尤度と変調スペクトルモデルの尤度の積を最大化する音声パラメータ系列を求めるようにしたため、コンテキストデータに対する音声パラメータの静的・動的特徴の観点と音声パラメータの時系列方向の変動の観点の２つの観点から妥当な音声パラメータ系列を生成することが可能となる。その結果、自然音声に近い音声パラメータ系列を低演算量で生成することが可能となる。
【００４０】
＜補記＞
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部、ＣＰＵ（Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい）、メモリであるＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
【００４１】
ハードウェアエンティティの外部記憶装置には、上述の機能を実現するために必要となるプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている（外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくこととしてもよい）。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。
【００４２】
ハードウェアエンティティでは、外部記憶装置（あるいはＲＯＭなど）に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてメモリに読み込まれて、適宜にＣＰＵで解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵが所定の機能（上記、…部、…手段などと表した各構成要件）を実現する。
【００４３】
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、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。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順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るとしてもよい。
【００４４】
既述のように、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（本発明の装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティ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、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００４５】
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。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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、ハードウェアエンティティ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】
0006495781.tif 000019
【図２】
0006495781.tif 000020
【図３】
0006495781.tif 000021
【図４】
0006495781.tif 000022
【図５】
0006495781.tif 000023
【図６】
0006495781.tif 000024
【図７】
0006495781.tif 000025
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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