(57)【要約】【課題】有声音を無声音に変換することにより、合成音声にバリエーションを持たせることのできる声質変換方法、プログラム、及び装置を得る。【解決手段】有声音を無声音に変換する方法であって、原音波形を入力する入力ステップと、入力ステップで入力された原音波形から伝達関数を予測する予測分析ステップと、原音波形及び予測分析ステップの出力を用いて残差信号を抽出する残差信号抽出ステップと、残差信号のパワーに対応した白色雑音信号を出力する白色雑音発生ステップと、白色雑音発生ステップの出力と予測分析ステップで予測した伝達関数に基づき音声合成を行う音声合成ステップと、を有することを特徴とする。【選択図】図１
2008139573.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
有声音を無声音に変換する方法であって、
原音波形を入力する入力ステップと、
前記入力ステップで入力された原音波形から伝達関数を予測する予測分析ステップと、
前記原音波形及び前記予測分析ステップの出力を用いて残差信号を抽出する残差信号抽出ステップと、
前記残差信号のパワーに対応した白色雑音信号を出力する白色雑音発生ステップと、
前記白色雑音発生ステップの出力と前記予測分析ステップで予測した伝達関数に基づき音声合成を行う音声合成ステップと、
を有することを特徴とする声質変換方法。
【請求項２】
モーラ情報と、そのモーラ情報を用いて音声に無音部分を挿入するための変換規則情報とを受け取り、
これらの情報を用いて、前記音声合成ステップで合成した音声に無音部分を挿入する無音挿入ステップを有する
ことを特徴とする請求項１に記載の声質変換方法。
【請求項３】
前記無音挿入ステップにおいて、
無音部分を挿入した前後の音声にフェードイン処理又はフェードアウト処理を施す
ことを特徴とする請求項２に記載の声質変換方法。
【請求項４】
モーラ情報と、そのモーラ情報を用いて音声を時間軸上で伸長するための変換規則情報とを受け取り、
前記予測分析ステップで予測した伝達関数を、これらの情報を用いて時間軸上で補完する予測補完ステップを有し、
前記白色雑音発生ステップにおいて、
前記モーラ情報と前記変換規則情報を受け取り、これらの情報を用いて生成した白色雑音信号を出力し、
前記音声合成ステップにおいて、
前記白色雑音発生ステップの出力と前記予測補完ステップが補完した伝達関数に基づき音声合成を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の声質変換方法。
【請求項５】
前記原音波形又は前記残差信号のフレーム毎に、そのフレームの音声が有声音か無声音かを判定する判定ステップを有し、
前記音声合成ステップにおいて、
前記判定ステップで有声音と判定されたフレームのみ音声合成を行う
ことを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の声質変換方法。
【請求項６】
前記音声合成ステップの出力と前記原音波形とを、所定の割合で混合する、混合ステップを有する
ことを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の声質変換方法。
【請求項７】
前記入力ステップにおいて、
音声合成装置が出力した合成音声を前記原音波形として入力する
ことを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の声質変換方法。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のいずれかに記載の声質変換方法をコンピュータに実行させることを特徴とする声質変換プログラム。
【請求項９】
有声音を無声音に変換する装置であって、
原音波形を入力する入力部と、
前記入力部に入力された原音波形から伝達関数を予測する予測分析部と、
前記原音波形及び前記予測分析部の出力を用いて残差信号を抽出する残差信号抽出部と、
前記残差信号のパワーに対応した白色雑音信号を出力する白色雑音発生部と、
前記白色雑音発生部の出力と前記予測分析部が予測した伝達関数に基づき音声合成を行う音声合成部と、
を備えたことを特徴とする声質変換装置。
【請求項１０】
モーラ情報と、そのモーラ情報を用いて音声に無音部分を挿入するための変換規則情報とを受け取り、
これらの情報を用いて、前記音声合成部が合成した音声に無音部分を挿入する無音挿入部を備えた
ことを特徴とする請求項９に記載の声質変換装置。
【請求項１１】
前記無音挿入部は、
無音部分を挿入した前後の音声にフェードイン処理又はフェードアウト処理を施す
ことを特徴とする請求項１０に記載の声質変換装置。
【請求項１２】
モーラ情報と、そのモーラ情報を用いて音声を時間軸上で伸長するための変換規則情報とを受け取り、
前記予測分析部が予測した伝達関数を、これらの情報を用いて時間軸上で補完する予測補完部を備え、
前記白色雑音発生部は、
前記モーラ情報と前記変換規則情報を受け取り、これらの情報を用いて生成した白色雑音信号を出力し、
前記音声合成部は、
前記白色雑音発生部の出力と前記予測補完部が補完した伝達関数に基づき音声合成を行う
ことを特徴とする請求項９に記載の声質変換装置。
【請求項１３】
前記原音波形又は前記残差信号のフレーム毎に、そのフレームの音声が有声音か無声音かを判定する判定部を備え、
前記音声合成部は、前記判定部が有声音と判定したフレームのみ音声合成を行う
ことを特徴とする請求項９ないし請求項１２のいずれかに記載の声質変換装置。
【請求項１４】
前記音声合成部の出力と前記原音波形とを、所定の割合で混合する、混合部を有する
ことを特徴とする請求項９ないし請求項１３のいずれかに記載の声質変換装置。
【請求項１５】
前記入力部は、
音声合成装置が出力した合成音声を前記原音波形として入力する
ことを特徴とする請求項９ないし請求項１４のいずれかに記載の声質変換装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、有声音を無声音に変換する方法、プログラム、及び装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ささやき音声（無声音）を通常音声（有声音）に変換するための技術として、『ささやき音声分析手段１２は、多量の学習用データ中のささやき音声を音声分析して、ささやきスペクトル情報を抽出する。また通常音声分析手段１３は、学習用データ中の通常音声を音声分析して通常スペクトル情報を抽出する。そして写像関数推定手段１４は多量のささやきスペクトル情報と通常スペクトル情報の対から写像関数を推定して記憶する。ささやき音声が入力されると、入力音声分析手段１１は音声分析して入力スペクトル情報を抽出する。そしてスペクトル変換手段１５は入力スペクトル情報を写像関数により変換スペクトル情報へと変換する。音声合成手段１６は変換スペクトル情報から通常音声を合成して出力する。』というものが提案されている（特許文献１）。
【特許文献１】特開平１０−２５４４７３号公報（要約）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来技術では、無声音を有声音にすることはできても、有声音を無声音にすることはできない。
そのため、有声音を無声音に変換することにより、合成音声にバリエーションを持たせることのできる声質変換方法、プログラム、及び装置が望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明に係る声質変換方法は、
有声音を無声音に変換する方法であって、
原音波形を入力する入力ステップと、
前記入力ステップで入力された原音波形から伝達関数を予測する予測分析ステップと、
前記原音波形及び前記予測分析ステップの出力を用いて残差信号を抽出する残差信号抽出ステップと、
白色雑音信号を出力する白色雑音発生ステップと、
前記白色雑音発生ステップの出力と前記予測分析ステップで予測した伝達関数に基づき音声合成を行う音声合成ステップと、
を有することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００５】
本発明に係る声質変換方法によれば、有声音を無声音に変換して出力することができるので、合成音声出力に、「ささやき声のように聞こえる」という新たなバリエーションを持たせることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る声質変換装置１００の機能ブロック図である。
声質変換装置１００は、波形蓄積部１０１、ＬＰＣ係数計算部１０２、残差信号抽出部１０３、白色雑音発生器１０４、パワー計算部１０５、振幅変換部１０６、音声合成部１０７を有する。
波形蓄積部１０１は、原音波形データを受け取り、例えば１６ｋＨｚ、１６ｂｉｔ等のデジタルデータとして蓄積する。
ＬＰＣ係数計算部１０２は、波形蓄積部１０１から原音波形データを読み取り、ＬＰＣ分析（線形予測分析）を行って、ＬＰＣ係数を算出する。分析の際のパラメータは、例えば分析窓長＝２０ｍｓ、分析次数＝１５次、などとする。
残差信号抽出部１０３は、ＬＰＣ係数分析フィルタを用いて残差信号を抽出する。
白色雑音発生器１０４は、任意の時間長の白色雑音を発生する。
パワー計算部１０５は、与えられた信号系列データの平均パワー（２乗平均の平方根）を計算する機能と、２つの信号系列データの平均パワーから、その両信号系列データの平均振幅比を算出する機能と、を有する。
振幅変換部１０６は、与えられた信号系列データと振幅比の値を用いて、振幅変換演算を行う。
音声合成部１０７は、ＬＰＣ合成フィルタを用いて音声合成を行う。
【０００７】
波形蓄積部１０１、ＬＰＣ係数計算部１０２、残差信号抽出部１０３、白色雑音発生器１０４、パワー計算部１０５、振幅変換部１０６、及び音声合成部１０７は、回路デバイスのようなハードウェアを用いて実現してもよいし、波形データ入出力のためのバッファを含むソフトウェアとして実現してもよい。
ソフトウェアとして実現する場合は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等にこれら各部の機能を実現するプログラムを格納しておき、マイコンやＣＰＵ等の演算装置がそのプログラムを読み込んで、プログラムの指示に従って各部の機能に相当する処理を実行するように構成する。処理フローは、図１に示す処理の流れと同様に構成すればよい。
なお、以下の実施の形態においても同様のことが言えることを付言しておく。
【０００８】
ここで、声質変換装置１００の詳細な構成説明と動作説明を行う前に、声質変換装置１００が行う処理の内容を理解しやすくするため、有声音と無声音それぞれの特徴について説明する。
【０００９】
有声音とは、声帯の振動を伴う音声のことである。有声音の音声信号波形には、この声帯振動に対応した、ピッチと呼ばれる周期性が現れる。
一方、無声音とは、声帯の振動を伴わない音声のことである。無声音は声帯の振動が伴わないため、その音声信号には、これに起因する振動の周期性が現れない。
【００１０】
通常、発声は母音を始めとして有声音を多く含む。一方、ささやき声は、有声音を含まない音声である。従って、ささやき声の音声信号波形には、ピッチによる周期性が現れない。
例えば、同じ「こんにちわ」という音声であっても、通常発声とささやき声では、ピッチによる周期性の有無により音声信号の波形が大きく異なる。しかし、どちらの音声も人間の耳には「こんにちわ」と聞こえる点で共通であるので、音韻性の観点からは共通の音質的特長を持つ。即ち、通常発声とささやき声は、似て非なる音声であると言える。
【００１１】
本発明は有声音と無声音の上記の特徴に着目し、有声音から上述のピッチによる周期性を除去することにより、有声音を無声音に変換することを可能とする音声変換方法、プログラム、装置を提案するものである。
有声音を無声音に変換することにより、結果として人間の耳には、通常発声の音声をささやき声に変換したような効果が得られる。これにより、音声合成で「ささやき声」を生成することができるので、合成音声に「ささやき声」という新たなバリエーションが生まれることとなり、合成音声の表現の幅が広くなる。
【００１２】
以下は、声質変換装置１００の詳細説明に戻る。
【００１３】
図２は、ＬＰＣ係数計算部１０２〜残差信号抽出部１０３に相当する部分の具体的な構成を示すブロック図である。
ＬＰＣ係数計算部１０２は、波形蓄積部１０１から、所定の時間長の原音波形信号に相当するデータを受け取り、あらかじめ定められた次数ｎ（ここではｎ＝１５程度を想定）で、線形予測係数（ＬＰＣ係数）α１〜αｎを推定する演算を行う。ＬＰＣ係数α１〜αｎを求めることは、声道の伝達関数を時間軸上で求めることに相当する。
原音波形信号データと、求められたＬＰＣ係数α１〜αｎを用いて原音波形を予測した予測波形信号データとから、残差信号に相当するデータを得ることができる。
ＬＰＣ係数α１〜αｎを算出しているブロックが、図１のＬＰＣ係数計算部１０２に相当する。また、原音波形信号と予測波形信号から残差信号を求めている部分が、残差信号抽出部１０３に相当する。
【００１４】
次に、声質変換装置１００の動作について、ステップを追って説明する。
【００１５】
（１）原音波形データの蓄積
波形蓄積部１０１は、原音波形データを受け取り、例えば１６ｋＨｚ、１６ｂｉｔ等のデジタルデータとして一旦蓄積する。蓄積した原音波形データは、ＬＰＣ係数計算部１０２と残差信号抽出部１０３に出力される。
蓄積の粒度は、原音波形データの全てを蓄積するように構成してもよいし、所定のフレーム長のデータを受け取って、逐次ＬＰＣ係数計算部１０２と残差信号抽出部１０３に出力することを、データ終了まで繰り返すように構成してもよい。
なお、図１には記載していないが、原音波形データを受け取るための入力部を必要に応じて設ける。入力部の構成としては、例えば有線のデジタル又はアナログのインターフェースや、ＬＡＮインターフェースなどのネットワークインターフェースが考えられる。
【００１６】
（２）ＬＰＣ係数の計算
ＬＰＣ係数計算部１０２は、波形蓄積部１０１より所定のフレーム長の原音波形データを受け取り、図２に示したような構成を用いてＬＰＣ分析を行い、ＬＰＣ係数α１〜αｎを算出する。
求めたＬＰＣ係数α１〜αｎを用いて原音波形を予測した予測波形信号データは、残差信号抽出部１０３に出力される。
なお、波形蓄積部１０１がいずれの粒度で原音波形データを蓄積しているかを問わず、ＬＰＣ分析は所定のフレーム長で実行するので、１度のＬＰＣ分析を行う際に波形蓄積部１０１より受け取る原音波形データは、ＬＰＣ分析に必要なフレーム長に相当する分でよい。
ＬＰＣ分析の実行は、１度に分析を行うフレーム長分の分析が完了するごとに逐次実行するようにしてもよいし、後続のステップ（３）以降の処理が終了するまで待機していてもよい。いずれの方式とするかは、演算速度や音声出力バッファの同期処理の実装方式などにもよるため、適宜適切な方式を選択すればよい。
【００１７】
（３）残差信号の抽出
残差信号抽出部１０３は、波形蓄積部１０１から受け取った原音波形データと、ＬＰＣ係数計算部１０２が出力した予測波形データを用いて、残差信号データを抽出する。
得られた残差信号データは、パワー計算部１０５に出力される。
【００１８】
（４）白色雑音の出力
白色雑音発生器１０４は、任意の時間長の白色雑音波形データをパワー計算部１０５と振幅変換部１０６に出力する。
出力のタイミングは、残差信号抽出部１０３が残差信号データをパワー計算部１０５に出力した時点でもよいし、常時継続的に白色雑音を出力し続けてもよい。
白色雑音波形データの時間長については、次のステップ（５）で述べる。
【００１９】
（５）平均パワー比の計算
パワー計算部１０５は、残差信号抽出部１０３が出力した残差信号データから残差信号の平均パワー（＝Ｐｒ）を計算するとともに、白色雑音発生器１０４が出力した白色雑音波形データの平均パワー（＝Ｐｎ）を計算する。
計算に際してのデータの時間長は、ＬＰＣ係数計算部１０２がＬＰＣ分析を行う際の時間長に合わせる。計算方法は、各サンプル値の２乗平均でもよいし、直前の数フレームの平均値を保持するようにし、これらを用いて平滑化して求めてもよい。
次に、パワー計算部１０５は、上記の２つの信号系列データの平均パワーから、その両信号系列データの平均振幅比（＝Ｐｒ／Ｐｎ）を算出する。
求めた平均振幅比は、振幅変換部１０６に出力される。
【００２０】
（６）白色雑音の振幅変換
振幅変換部１０６は、パワー計算部１０５より受け取った平均振幅比の値（＝Ｐｒ／Ｐｎ）と、白色雑音発生器１０４より受け取った白色雑音波形データを用いて、振幅変換演算を行う。具体的には、白色雑音波形データの各サンプル値に平均振幅比を乗算することにより、パワースケールを調整して、新たな雑音波形データを得る。
得られた振幅変換済みの雑音波形データは、音声合成部１０７に出力される。
【００２１】
（７）音声合成
音声合成部１０７は、振幅変換部１０６より受け取った振幅変換済みの雑音波形データと、ＬＰＣ係数計算部１０２が算出したＬＰＣ係数α１〜αｎを用いて構成したＬＰＣ合成フィルタを用いて、音声合成を行う。
合成した音声波形データは、声質変換装置１００の最終出力となる。
【００２２】
以上の処理により得られる合成音声は、残差信号を白色雑音に変換したことにより、上述のピッチ成分の周期性が除去されていることになる。即ち、人間の耳には、元々有声音であった原音波形が、ささやき声のような無声音に変換されているように聞こえる。
音声合成部１０７が用いるＬＰＣ合成フィルタは、ＬＰＣ係数計算部１０２が算出したＬＰＣ係数α１〜αｎを用いて構成しているので、原音波形の音韻性は維持されていることになるため、例えば原音が有声音の「こんにちわ」であれば、変換後の合成音声はささやき声の「こんにちわ」に聞こえる。
【００２３】
なお、本実施の形態１では、ＬＰＣ分析により声道の伝達関数を予測する方法を用いたが、必ずしもＬＰＣ分析を用いる必要はなく、例えばＰＡＲＣＯＲ（偏自己相関）係数やＬＳＰ（線スペクトル対）係数を用いる方法であってもよい。
即ち、原音波形の音韻性を維持することができればよく、伝達関数を予測する方法はＬＰＣ分析に限られるものではない。
以後の実施の形態についても同様である。
【００２４】
以上のように、本実施の形態１によれば、有声音を無声音に変換して出力することができるので、合成音声出力に、「ささやき声のように聞こえる」という新たなバリエーションを持たせることができる。
合成音声のバリエーションが増えることは、音声によるユーザインターフェースを人間にとってより親しみやすくすることに繋がり、日常接する様々な機器において、マンマシンインターフェースとしてこれを応用することが期待できる。
【００２５】
実施の形態２．
本発明の実施の形態２では、任意のタイミングで無音部を挿入することのできる声質変換装置の構成について説明する。
【００２６】
図３は、本発明の実施の形態２に係る声質変換装置１００の機能ブロック図である。
本実施の形態２に係る声質変換装置１００は、音声合成部１０７の出力側に、新たに無音挿入部１０８を設けている。その他の構成は実施の形態１の図１で説明したものと同様であるため、同じ符号を付して説明を省略する。
【００２７】
無音挿入部１０８は、音声合成部１０７から声質変換処理済の合成音声波形データを受け取るとともに、声質変換装置１００の外部よりモーラ情報と変換規則情報を受け取り、これらの情報を用いて、合成音声に無音部を挿入して出力する。
モーラ情報と変換規則情報については、次の図４で説明する。
【００２８】
図４は、モーラ情報と変換規則情報について説明するものである。
モーラとは、音韻上一定の時間的長さをもった音の分節単位のことであり、音の「拍」に相当する。即ちモーラ情報とは、発生された音声の拍に関する時間情報のことである。一般に、促音、撥音、長音は音が出ていなくても一拍とカウントする。
例えば「おきでんきちゃん」という原音は（図４の（１））、「お」「き」「で」「ん」「き」「ちゃ」「ん」と７拍で発音される。
モーラ情報は、その拍の区切りが発音音声中のいずれのタイミングに存在するかを時間軸上で表したものである。例えば上述の「おきでんきちゃん」が０．７秒で発音される場合、各拍の区切りが０．１秒毎に等間隔で６つ存在する、といったような情報である（図４の（２））。
無音挿入部１０８は、このモーラ情報を与えられることにより、いずれのタイミングで拍の区切りとすればよいかが分かる。
【００２９】
変換規則情報は、上述のモーラ情報で表される拍の区切りに、それぞれ何秒の無音部を挿入するかの規則を表す。
例えば図４（３）に示すように、１拍目と４拍目の終わりに０．０６秒の無音部を挿入し、２拍目、３拍目、５拍目の終わりに０．０４秒の無音部を挿入する、といったように個別の拍に対して無音部の挿入規則を設定することが考えられる。
あるいは、１モーラに相当する時間をあらかじめ定めておき、「全モーラに対して、終了後に１モーラ分の無音部を挿入する。」、あるいは「全モーラに対して、終了後に２モーラ分の無音部を挿入する。ただし最後から２番目のモーラには挿入しない。」といったように、ルールベースで定めることもできる。
【００３０】
無音挿入部１０８は、音声合成部１０７から声質変換処理済の合成音声波形データを受け取り、上述のモーラ情報と変換規則情報により定められる部分に無音部を挿入して出力する。
さらに、雑音防止のため、無音部挿入の前後にフェードイン・フェードアウトのような振幅変換処理を加えてもよい。これにより、無音部を挿入しても、スムーズな変換後音声が得られる。
無音挿入部１０８の出力は、声質変換装置１００の最終出力となる。
【００３１】
本実施の形態２では、変換規則は声質変換装置１００の外部から与えられるものとして説明したが、声質変換装置１００の内部に記憶手段を設けてその中にあらかじめ格納しておいてもよい。
モーラ情報は、原音波形の拍を表す情報であるため、原音波形を提供する側でなければその情報を提供することができないが、原音の内容が限られているなどによりあらかじめ原音を知ることができるのであれば、声質変換装置１００の内部に備えておいてもよい。
モーラ情報と変換規則情報を外部から受け取る方法は、例えば声質変換装置１００に操作部を設けるなどしてユーザに直接入力させるものでもよいし、ＬＡＮインターフェースのようなネットワークを介した送受信手段を用いて取得するものでもよい。あるいは、声質変換装置１００の外部に設けられた記憶手段から読み取るものでもよい。
さらには、原音が合成音声である場合は、音声合成の過程で音素の継続時間情報などが得られるため、この場合は変換規則情報のみを外部から供給すればよい。
【００３２】
本実施の形態２では、声質変換装置１００内に無音挿入部１０８を設けたが、声質変換装置１００は実施の形態１と同様の構成とし、無音挿入部１０８に相当する装置を声質変換装置１００の出力端に接続するように構成しても、本実施の形態２と同様の効果を得ることができる。
【００３３】
以上のように、本実施の形態２によれば、無声化した合成音声に無音部を挿入して孤立発声したような聴覚効果を与えることができるので、合成音声の表現の幅が実施の形態１よりもさらに広がる。
また、無音部挿入の前後の波形にフェードイン・フェードアウトなどの処理を施すことにより、無音部挿入前後で音が不自然に途切れることがなく、人間の聴覚にもスムーズに聞こえて負担が少ない。
【００３４】
実施の形態３．
本発明の実施の形態３では、任意の部分を長音化することのできる声質変換装置の構成について説明する。
ここでいう長音化とは、「おきでんきちゃん」という音声を「おーきーでーんーきーちゃーん」というように変換することである。
【００３５】
図５は、本実施の形態３に係る声質変換装置１００の機能ブロック図である。実施の形態１で説明した図１との差異点のみ説明する。
本実施の形態３に係る声質変換装置１００は、ＬＰＣ係数補完部１０９を備える。
ＬＰＣ係数計算部１０２が算出したＬＰＣ係数α１〜αｎは、ＬＰＣ係数補完部１０９に出力される。
ＬＰＣ係数補完部１０９は、ＬＰＣ係数α１〜αｎ、モーラ情報、変換規則情報を受け取り、後述の演算を行ってＬＰＣ係数α１〜αｎを時間軸上で補完する。
白色雑音発生器１０４は、モーラ情報と変換規則情報を受け取り、長音化後の時間長に相当する白色雑音信号データを出力する。
【００３６】
次に、ＬＰＣ係数補完部１０９が行うＬＰＣ係数α１〜αｎの補完処理の詳細を説明する。
【００３７】
ＬＰＣ係数補完部１０９は、入力されたＬＰＣ係数α１〜αｎを時間軸方向に伸張する。例えば、ある時刻ｔにおけるＬＰＣ係数をα１（ｔ）、・・・、αｎ（ｔ）とする。
ｔは５ｍｓ間隔で与えられ、継続時間長が１００ｍｓであるとすると、その音素のＬＰＣ係数は次式（式１）で表される。
α１（ｔ）、・・・、αｎ（ｔ）・・・（式１）
ｔ＝０、５、１０、・・・、１００
【００３８】
この時間長を２倍の２００ｍｓに伸張する場合、次のように変換する。
（１）単純伸張
まず、単純に時間軸上で２倍に引き伸ばす。引き伸ばした後のＰＣ係数は次式（式２）で表される。
α１（ｔ）、・・・、αｎ（ｔ）・・・（式２）
ｔ＝０、１０、２０、・・・、２００
（２）式２ではＬＰＣ係数が１０ｍｓ間隔となり、ｔ＝５、１５、・・・、１９５に相当する値が存在しないので、次式（式３）で補完する。
αｎ（ｔ）＝（αｎ（ｔ−５）＋αｎ（ｔ＋５））／２・・・（式３）
ｔ＝５、１５、２５、・・・、１９５
【００３９】
以上の補完処理により、時間軸上で２倍に伸張しても、５ｍｓ間隔のＬＰＣ係数が得られる。
具体的にどの程度の時間伸張するかは、モーラ情報と変換規則情報により定まる。即ち、これらの情報を用いて原音を長音化した後の時間長に相当するように伸張すればよい。白色雑音についても同様のことが言える。
【００４０】
本実施の形態３に係る声質変換装置１００の全体的な動作は、実施の形態１で説明したものとほぼ同様である。相違点は、上述のように白色雑音発生器１０４の出力がモーラ情報と変換規則情報に基づいている点と、音声合成部１０７がＬＰＣ係数補完部１０９により補完処理された後のＬＰＣ係数を用いて音声合成を行う点である。
以上の処理を行うことにより、モーラ情報と変換規則情報で定められる部分が長音化された無声化済みの合成音声が得られる。
【００４１】
本実施の形態３に係る声質変換装置１００は、該当するモーラについて、スペクトルパラメータを時間軸上で伸張補完して利用することで、長音化を行う。そのため、ＬＰＣ係数よりも一般に補完特性がよいＰＡＲＣＯＲ係数やＬＳＰ係数を用いることが好ましい。
【００４２】
以上のように、本実施の形態３によれば、無声化した合成音声を長音化することができるので、合成音声の口調のバリエーションがさらに広がる。
【００４３】
実施の形態４．
本発明の実施の形態４では、原音波形のフレームごとに有声音・無声音のいずれであるかを判定し、有声音のフレームのみ無声化処理を行う声質変換装置の構成を説明する。
【００４４】
図６は、本実施の形態４に係る声質変換装置１００の機能ブロック図である。
同図の声質変換装置１００の構成は、実施の形態１の図１とほぼ同様であるが、残差信号抽出部１０３とパワー計算部１０５の間に有声無声判定部１１０を新たに設けた点が、主に異なる点である。
残差信号抽出部１０３は、原音波形データと残差信号波形データの双方を有声無声判定部１１０に出力するように構成しておく。
有声無声判定部１１０は、原音波形データもしくは残差信号波形データを残差信号抽出部１０３より受け取り、フレーム毎に自己相関関数を求めるなどして、そのフレームが有声音・無声音のいずれであるかを判定する。
そのフレームが有声音である場合は、残差信号抽出部１０３より受け取った残差信号波形データをパワー計算部１０５に出力する。以後の処理は実施の形態１と同様である。
そのフレームが無声音である場合には、それ以上無声化処理を行う必要がないため、原音波形データをそのまま音声合成部１０７に出力する。音声合成部１０７は、受け取った原音波形データをそのまま出力する。
【００４５】
本実施の形態４では、実施の形態１の図１と同様の構成を備える場合について説明したが、その他の実施の形態の構成を備える場合でも、残差信号抽出部１０３とパワー計算部１０５の間に有声無声判定部１１０を設けて、同様の処理を行うことができる。
【００４６】
以上のように、本実施の形態４によれば、有声音のフレームのみ無声化変換処理を行うようにしたので、本来変換する必要のない音声をさらに変換して音質を破壊してしまうようなことがなくなる。
また、必要時のみ変換処理を行っているので、マシンリソース上の変換効率がよく、処理能力の小さい演算装置などを用いて声質変換装置を構成することができ、装置全体の小型化やコスト低減に資する。ソフトウェアとして構成した場合であっても、処理能力の低いＣＰＵ等で変換処理を実行することができるので、同様の効果を奏する。
【００４７】
実施の形態５．
本発明の実施の形態５では、原音波形と合成波形を混合して出力することのできる声質変換装置の構成について説明する。
【００４８】
図７は、本実施の形態５に係る声質変換装置１００の機能ブロック図である。
同図の声質変換装置１００の構成は、実施の形態１の図１とほぼ同様であるが、音声合成部１０７の出力側に新たに有声無声混合部１１１を設けた点が異なる。
有声無声混合部１１１は、波形蓄積部１０１から原音波形データを受け取るとともに、音声合成部１０７から合成音声波形データを受け取る。次に、受け取った各データを次式（式４）により混合して出力する。有声無声混合部１１１の出力が、声質変換装置１００の最終出力となる。
Ｓｎ＝βＯｎ＋（１−β）ＵＶｎ・・・（式４）
Ｓｎ：混合音声波形
Ｏｎ：原音波形
ＵＶｎ：合成音声波形（無声音波形）
β：混合係数（０＜＝β＜＝１）
混合係数βの設定により、原音（有声音）と合成音（無声音）の混合度合いが様々に定められるため、合成音声のバリエーションが広がるという効果がある。
なお、混合係数βの値は可変にしてもよい。値の変更方法は、ランダムに経時変化するものでもよいし、ネットワーク経由などでユーザに設定値を入力させるものでもよい。
【００４９】
以上の実施の形態１〜５において、原音波形の供給源は、通常発声した肉声データであってもよいし、それ自体が合成音声であってもよい。
後者の場合は、音声合成の過程で継続時間情報が得られるため、その過程においてモーラ情報を提供できるが、前者の場合はモーラ情報を外部から別途供給する必要がある。供給手段は、実施の形態２で説明したように、直接入力やネットワークを介した入力などが考えられる。
なお、原音波形の供給源を合成音声とする場合は、音声合成装置と、本発明に係る声質変換装置とを、ネットワークなどを介して接続し、原音波形を直接的に声質変換装置へ入力するように構成してもよい。さらには、モーラ情報を音声合成装置から声質変換装置へ直接供給することもできる。
【００５０】
実施の形態２〜３で説明した「変換規則情報」は、直接入力やネットワークを介した入力の他に、声質変換装置１００自体が自動生成することもできる。例えば以下のような例が考えられる。
（１）各拍をＮ（例えばＮ＝２）倍に伸張し、最後の２モーラのみそのままとする。
・「おきでんきさん」−＞「お・・き・・で・・ん・・き・・さん」
・「おきでんきちゃん」−＞「お・・き・・で・・ん・・き・・｜ちゃ｜ん」
（２）最後から２拍目のみ伸張する。伸張部分の長さは１モーラ。
・「おきでんきさん」−＞「おきでんきさーん」
・「さいとーさーん」−＞「さいとーさーーん」
【００５１】
なお、無声化した後に無音部を挿入したり長音化したりといった変形処理を行うのは、無声音が変形しやすいことも一つの理由である。無声音であれば、有声音に固有のピッチ同期等の不連続が出にくいためである。
このように、本発明に係る声質変換装置は、音声の変形をしやすくするという副次的な効果をも有する。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】実施の形態１に係る声質変換装置１００の機能ブロック図である。
【図２】ＬＰＣ係数計算部１０２〜残差信号抽出部１０３に相当する部分の具体的な構成を示すブロック図である。
【図３】実施の形態２に係る声質変換装置１００の機能ブロック図である。
【図４】モーラ情報と変換規則情報について説明するものである。
【図５】実施の形態３に係る声質変換装置１００の機能ブロック図である。
【図６】実施の形態４に係る声質変換装置１００の機能ブロック図である。
【図７】実施の形態５に係る声質変換装置１００の機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００５３】
１００  声質変換装置、１０１  波形蓄積部、１０２  ＬＰＣ係数計算部、１０３  残差信号抽出部、１０４  白色雑音発生器、１０５  パワー計算部、１０６  振幅変換部、１０７  音声合成部、１０８  無音挿入部、１０９  ＬＰＣ係数補完部、１１０  有声無声判定部、１１１  有声無声混合部。
【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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