(57)【要約】【課題】明りょうな音声を合成することを可能とする音声合成辞書を構築することができるようにする。【解決手段】分析部１４１又は４４１が生成したメルケプストラム係数系列データは、ホルマント強調部１４５又は４４５において、音声スペクトルのホルマントを強調するような強調メルケプストラム係数系列データに変換される。音素ラベル毎に音素ＨＭＭを対応させ音声合成辞書１７３又は４５３に書き込む音素ＨＭＭ学習部１５１又は４３１には、前記ホルマント強調部が前置されるか、又は、組み込まれている。【選択図】図１
2008026777.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音素ラベル列とそれに対応する音声データとが入力される入力部と、
前記音声データに対してスペクトルパラメータを強調して強調音声データに変換する音声データ加工部と、
前記音素ラベル列と前記強調音声データとから、音素ラベル毎に音素ＨＭＭ（Hidden Markov Model）を対応させる音素ＨＭＭ学習部と、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出し部と、
を備える音声合成辞書構築装置。
【請求項２】
前記音声データ加工部は、
前記音声データにメルケプストラム分析を施して第１のメルケプストラム係数系列データを生成する加工部内メルケプストラム分析部と、
前記第１のメルケプストラム係数系列データにより定義され前記音声データから励起音源データを生成する逆フィルタと、
前記第１のメルケプストラム係数系列データに所定の強調処理を施して前記スペクトルパラメータを強調した強調メルケプストラム係数系列データを生成する加工部内ホルマント強調部と、
前記強調メルケプストラム係数系列データにより定義され、前記励起音源データを入力してホルマント強調処理済音声データを生成する合成フィルタと、
を備える請求項１に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項３】
前記音素ＨＭＭ学習部は、
前記ホルマント強調処理済音声データにメルケプストラム分析を施して第２のメルケプストラム係数系列データを生成する学習部内メルケプストラム分析部と、
前記ホルマント強調処理済音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ抽出部と、
前記音素ラベル列と前記第２のメルケプストラム係数系列データとから、音素ラベル毎にメルケプストラムに関する音素ＨＭＭを対応させるメルケプストラム学習部と、
前記音素ラベル列と前記ピッチ系列データとから、音素ラベル毎にピッチに関する音素ＨＭＭを対応させるピッチ学習部と、
を備える請求項２に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項４】
音素ラベル列とそれに対応する音声データとが入力される入力部と、
前記音声データにメルケプストラム分析を施してメルケプストラム係数系列データを生成する学習部内メルケプストラム分析部と、
前記音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ抽出部と、
前記メルケプストラム係数系列データに所定の強調処理を施してスペクトルパラメータを強調した強調メルケプストラム係数系列データを生成する学習部内ホルマント強調部と、
前記音素ラベル列と前記強調メルケプストラム係数系列データとから、音素ラベル毎にメルケプストラムに関する音素ＨＭＭ（Hidden Markov Model）を対応させるメルケプストラム学習部と、
前記音素ラベル列と前記ピッチ系列データとから、音素ラベル毎にピッチに関する音素ＨＭＭを対応させるピッチ学習部と、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出し部と、
を備える音声合成辞書構築装置。
【請求項５】
前記所定の強調処理は、
前記メルケプストラム係数系列データのうち所定の次数よりも大きい次数のものに１より大きい所定の強調係数を乗じる処理である、
ことを特徴とする請求項２乃至４の何れか１項に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項６】
前記所定の強調係数は、
その強調係数を乗じられるメルケプストラム係数系列データの生成元である音声データ毎に異なるものとすることができる、
ことを特徴とする請求項５に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項７】
前記所定の強調係数は、
その強調係数を乗じられるメルケプストラム係数系列データの次数によって異なる、
ことを特徴とする請求項５又は６に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項８】
データベースから、音素ラベル列とそれに対応する音声データとが入力される入力ステップと、
前記音声データに対してスペクトルパラメータを強調して強調音声データに変換する音声データ加工ステップと、
前記音素ラベル列と前記強調音声データとから、音素ラベル毎に音素ＨＭＭ（Hidden Markov Model）を対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出しステップと、
から構成される音声合成辞書構築方法。
【請求項９】
データベースから、音素ラベル列とそれに対応する音声データとが入力される入力ステップと、
前記音声データにメルケプストラム分析を施してメルケプストラム係数系列データを生成する学習部内メルケプストラム分析ステップと、
前記音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ抽出ステップと、
前記メルケプストラム係数系列データに所定の強調処理を施してスペクトルパラメータを強調した強調メルケプストラム係数系列データを生成する学習部内ホルマント強調ステップと、
前記音素ラベル列と前記強調メルケプストラム係数系列データとから、音素ラベル毎にメルケプストラムに関する音素ＨＭＭ（Hidden Markov Model）を対応させるメルケプストラム学習ステップと、
前記音素ラベル列と前記ピッチ系列データとから、音素ラベル毎にピッチに関する音素ＨＭＭを対応させるピッチ学習ステップと、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出しステップと、
から構成される音声合成辞書構築方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
データベースから、音素ラベル列とそれに対応する音声データとが入力される入力ステップと、
前記音声データに対してスペクトルパラメータを強調して強調音声データに変換する音声データ加工ステップと、
前記音素ラベル列と前記強調音声データとから、音素ラベル毎に音素ＨＭＭ（Hidden Markov Model）を対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出しステップと、
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、
データベースから、音素ラベル列とそれに対応する音声データとが入力される入力ステップと、
前記音声データにメルケプストラム分析を施してメルケプストラム係数系列データを生成する学習部内メルケプストラム分析ステップと、
前記音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ抽出ステップと、
前記メルケプストラム係数系列データに所定の強調処理を施してスペクトルパラメータを強調した強調メルケプストラム係数系列データを生成する学習部内ホルマント強調ステップと、
前記音素ラベル列と前記強調メルケプストラム係数系列データとから、音素ラベル毎にメルケプストラムに関する音素ＨＭＭ（Hidden Markov Model）を対応させるメルケプストラム学習ステップと、
前記音素ラベル列と前記ピッチ系列データとから、音素ラベル毎にピッチに関する音素ＨＭＭを対応させるピッチ学習ステップと、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出しステップと、
を実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声合成等に用いる音声合成辞書を構築する、音声合成辞書構築装置、音声合成辞書構築方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識及び音声合成技術として隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model。以下、ＨＭＭと称呼する。）に基づいた音声認識技術及び音声合成技術が、広く利用されている。
【０００３】
ＨＭＭに基づいた音声合成においては、音素ラベルとスペクトルパラメータデータ列等の対応関係を記録した音声合成辞書が必要になる。
【０００４】
音声合成辞書は、音声合成辞書構築装置により構築される。音声合成辞書構築装置は、通例、音素ラベル列とそれに対応する音声データとの組から構成されているデータベース（以下、音声データベースと称呼する。）に記録されているデータについて、メルケプストラム分析とピッチ抽出をし、ＨＭＭに基づく学習過程を経ることにより、音声合成辞書を構築する。
【０００５】
従来の音声合成辞書構築装置は、音声合成辞書を構築する際、音声データベースに記録されている音声データを、特に加工等を施すことなく、そのままＨＭＭに基づく学習に用いて、音声合成辞書を構築していた。
【０００６】
また、従来の音声合成辞書構築装置は、ＨＭＭに基づく学習過程において、メルケプストラム分析の結果生成されるメルケプストラム係数系列データを、特に加工等を施すことなく、そのままＨＭＭに基づく学習に用いて、音声合成辞書を構築していた。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、そのように構築された音声合成辞書を用いて音声を合成すると、音声データのスペクトル包絡の山谷の形状が元の音声データのスペクトル包絡の山谷の形状に比べて平滑化される。
【０００８】
従来の音声合成辞書構築装置により構築された音声合成辞書を用いた合成音声は、音声データのスペクトル包絡の山谷の形状が平滑化される結果、人間の自然な音声に比べて、明りょう性が損なわれたものとなっていた。
【０００９】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたもので、明りょうな音声を合成することを可能とする音声合成辞書を構築可能とする音声合成辞書構築装置、音声合成辞書構築方法、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】
【００１０】
上記目的を達成するために、この発明の第１の観点に係る音声合成辞書構築装置は、
音素ラベル列とそれに対応する音声データとが入力される入力部と、
前記音声データに対してスペクトルパラメータを強調して強調音声データに変換する音声データ加工部と、
前記音素ラベル列と前記強調音声データとから、音素ラベル毎に音素ＨＭＭ（Hidden Markov Model）を対応させる音素ＨＭＭ学習部と、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出し部と、
を備える。
【００１１】
元の音声データをそのまま利用するのではなく、あらかじめ強調処理を施した音声データを利用して音素ＨＭＭ学習を行うので、音声合成装置が明りょうな合成音声を生成するために参照する音声合成辞書として好適な音声合成辞書が構築される。
【００１２】
前記音声データ加工部は、前記音声データにメルケプストラム分析を施して第１のメルケプストラム係数系列データを生成する加工部内メルケプストラム分析部と、前記第１のメルケプストラム係数系列データにより定義され前記音声データから励起音源データを生成する逆フィルタと、前記第１のメルケプストラム係数系列データに所定の強調処理を施して前記スペクトルパラメータを強調した強調メルケプストラム係数系列データを生成する加工部内ホルマント強調部と、前記強調メルケプストラム係数系列データにより定義され、前記励起音源データを入力してホルマント強調処理済音声データを生成する合成フィルタと、を備えてもよい。
【００１３】
このようにメルケプストラム分析を経た後にメルケプストラム係数系列データを編集することは、音声データにホルマント強調処理を行うための確実かつ簡便な手法である。
【００１４】
前記音素ＨＭＭ学習部は、前記ホルマント強調処理済音声データにメルケプストラム分析を施して第２のメルケプストラム係数系列データを生成する学習部内メルケプストラム分析部と、前記ホルマント強調処理済音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ抽出部と、前記音素ラベル列と前記第２のメルケプストラム係数系列データとから、音素ラベル毎にメルケプストラムに関する音素ＨＭＭを対応させるメルケプストラム学習部と、前記音素ラベル列と前記ピッチ系列データとから、音素ラベル毎にピッチに関する音素ＨＭＭを対応させるピッチ学習部と、を備えてもよい。
【００１５】
これにより、メルケプストラムに関する音素ＨＭＭ学習の結果が記憶されたメルケプストラム音声合成辞書と、ピッチに関する音素ＨＭＭ学習の結果が記憶されたピッチ音声合成辞書と、の両方の辞書を生成することができる。
【００１６】
上記目的を達成するために、この発明の第２の観点に係る音声合成辞書構築装置は、
音素ラベル列とそれに対応する音声データとが入力される入力部と、
前記音声データにメルケプストラム分析を施してメルケプストラム係数系列データを生成する学習部内メルケプストラム分析部と、
前記音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ抽出部と、
前記メルケプストラム係数系列データに所定の強調処理を施してスペクトルパラメータを強調した強調メルケプストラム係数系列データを生成する学習部内ホルマント強調部と、
前記音素ラベル列と前記強調メルケプストラム係数系列データとから、音素ラベル毎にメルケプストラムに関する音素ＨＭＭ（Hidden Markov Model）を対応させるメルケプストラム学習部と、
前記音素ラベル列と前記ピッチ系列データとから、音素ラベル毎にピッチに関する音素ＨＭＭを対応させるピッチ学習部と、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出し部と、
を備える。
【００１７】
この場合、音素学習部には元の音声データがそのまま入力されるが、音素ＨＭＭ学習にホルマント強調処理過程が挿入されるため、音声合成装置が明りょうな合成音声を生成するために参照する音声合成辞書として好適な音声合成辞書が構築される。
【００１８】
前記所定の強調処理は、例えば、前記メルケプストラム係数系列データのうち所定の次数よりも大きい次数のものに１より大きい所定の強調係数を乗じる処理である。
【００１９】
高次のメルケプストラム係数系列データを増幅することにより、元の音声データのスペクトル包絡に比べてスペクトル包絡の山と谷の差は増幅される。
【００２０】
前記所定の強調係数は、その強調係数を乗じられるメルケプストラム係数系列データの生成元である音声データ毎に異なるものとしてもよい。
【００２１】
音声データ毎に強調係数を適宜変えることにより、例えば大量の音声データを採取した際の話者の音声の経時的な変化があった場合にも調整することができ、適切な音声合成辞書を構築することができる。
【００２２】
前記所定の強調係数は、その強調係数を乗じられるメルケプストラム係数系列データの次数によって異ならせてもよい。
【００２３】
メルケプストラム係数系列データの次数によって異ならせれば、より適切なホルマント強調をすることができるようになる。
【００２４】
上記目的を達成するために、この発明の第３の観点に係る音声合成辞書構築方法は、
データベースから、音素ラベル列とそれに対応する音声データとが入力される入力ステップと、
前記音声データに対してスペクトルパラメータを強調して強調音声データに変換する音声データ加工ステップと、
前記音素ラベル列と前記強調音声データとから、音素ラベル毎に音素ＨＭＭ（Hidden Markov Model）を対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出しステップと、
から構成される。
【００２５】
上記目的を達成するために、この発明の第４の観点に係る音声合成辞書構築方法は、
データベースから、音素ラベル列とそれに対応する音声データとが入力される入力ステップと、
前記音声データにメルケプストラム分析を施してメルケプストラム係数系列データを生成する学習部内メルケプストラム分析ステップと、
前記音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ抽出ステップと、
前記メルケプストラム係数系列データに所定の強調処理を施してスペクトルパラメータを強調した強調メルケプストラム係数系列データを生成する学習部内ホルマント強調ステップと、
前記音素ラベル列と前記強調メルケプストラム係数系列データとから、音素ラベル毎にメルケプストラムに関する音素ＨＭＭ（Hidden Markov Model）を対応させるメルケプストラム学習ステップと、
前記音素ラベル列と前記ピッチ系列データとから、音素ラベル毎にピッチに関する音素ＨＭＭを対応させるピッチ学習ステップと、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出しステップと、
から構成される。
【００２６】
上記目的を達成するために、この発明の第５の観点に係るコンピュータプログラムは、
コンピュータに、
データベースから、音素ラベル列とそれに対応する音声データとが入力される入力ステップと、
前記音声データに対してスペクトルパラメータを強調して強調音声データに変換する音声データ加工ステップと、
前記音素ラベル列と前記強調音声データとから、音素ラベル毎に音素ＨＭＭ（Hidden Markov Model）を対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出しステップと、
を実行させるコンピュータプログラムである。
【００２７】
上記目的を達成するために、この発明の第６の観点に係るコンピュータプログラムは、
コンピュータに、
データベースから、音素ラベル列とそれに対応する音声データとが入力される入力ステップと、
前記音声データにメルケプストラム分析を施してメルケプストラム係数系列データを生成する学習部内メルケプストラム分析ステップと、
前記音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ抽出ステップと、
前記メルケプストラム係数系列データに所定の強調処理を施してスペクトルパラメータを強調した強調メルケプストラム係数系列データを生成する学習部内ホルマント強調ステップと、
前記音素ラベル列と前記強調メルケプストラム係数系列データとから、音素ラベル毎にメルケプストラムに関する音素ＨＭＭ（Hidden Markov Model）を対応させるメルケプストラム学習ステップと、
前記音素ラベル列と前記ピッチ系列データとから、音素ラベル毎にピッチに関する音素ＨＭＭを対応させるピッチ学習ステップと、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出しステップと、
を実行させるコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、音声データを、ホルマント強調処理を施してから、音素ＨＭＭ学習に用いて、音声合成辞書を構築する。あるいは、音素ＨＭＭ学習過程において生成されたメルケプストラム係数系列データを、ホルマント強調処理を施しつつ、音素ＨＭＭ学習に用いて、音声合成辞書を構築する。このため、当該音声合成辞書を利用して得られる合成音声を、ホルマントが強調された、明りょうなものとすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態に係る音声合成辞書構築装置について詳細に説明する。
【００３０】
（実施形態１）
図１は、本発明の実施形態１に係る音声合成辞書構築装置１１１の機能構成図である。
【００３１】
この音声合成辞書構築装置１１１は、図示するように、入力部１２１と、データ書き出し部１２３と、音声データ加工部１３１と、音素ＨＭＭ学習部１５１と、を備える。
【００３２】
音声データ加工部１３１は、加工部内メルケプストラム分析部１４１と、逆フィルタ１４３と、加工部内ホルマント強調部１４５と、合成フィルタ１４７と、を備える。
【００３３】
音素ＨＭＭ学習部１５１は、学習部内メルケプストラム分析部１６１と、ピッチ抽出部１６３と、メルケプストラム学習部１６５と、ピッチ学習部１６７と、を備える。
【００３４】
音声合成辞書構築装置１１１は、図１に示すように、音声データベース１７１と音声合成辞書１７３に接続される。
【００３５】
音声データベース１７１はハードディスク等で構成され、音素ラベル列とそれに対応する音声データとの組を複数記憶する。音声データベース１７１と入力部１２１とが、接続されている。
【００３６】
音声データは、音声データベース１７１から、入力部１２１を介して、音声データ加工部１３１の内部の加工部内メルケプストラム分析部１４１に引き渡される。音声データ加工部１３１は、音声データに対してスペクトルパラメータを強調する。
【００３７】
音素ラベル列は、音声データベース１７１から、入力部１２１を介して、音素ＨＭＭ学習部１５１の内部のメルケプストラム学習部１６５とピッチ学習部１６７とに引き渡される。
【００３８】
音声合成辞書１７３はハードディスク等で構成され、音素ラベルとそれに対応する音素ＨＭＭとの組を複数記憶する。音声合成辞書１７３とデータ書き出し部１２３とが、接続されている。音声合成辞書１７３は、音声合成辞書構築装置１１１によって構築される。
【００３９】
加工部内メルケプストラム分析部１４１は、音声データにメルケプストラム分析を施してメルケプストラム係数系列データを生成し、加工部内ホルマント強調部１４５に引き渡す。
【００４０】
また、生成されたメルケプストラム係数系列データにより、逆フィルタ１４３が定義される。
【００４１】
逆フィルタ１４３には音声データが入力される。その結果、励起音源データが生成され、合成フィルタ１４７に引き渡される。
【００４２】
加工部内ホルマント強調部１４５は、加工部内メルケプストラム分析部１４１から引き渡されたメルケプストラム係数系列データに、高次のメルケプストラム係数系列データを大きくすることによるホルマント強調処理を施すことにより、音声データのスペクトルパラメータを強調した強調メルケプストラム係数系列データを生成して、合成フィルタ１４７に引き渡す。
【００４３】
なお、ホルマント強調処理の詳細な手順については、図３及び図６を参照して後述する。
【００４４】
合成フィルタ１４７は、強調メルケプストラム係数系列データを係数とするＭＬＳＡ（Mel Log Spectrum Approximation）合成フィルタであって、励起音源データを入力することによりホルマント強調処理済音声データを生成する。
【００４５】
合成フィルタ１４７は、生成したホルマント強調処理済音声データを、音素ＨＭＭ学習部１５１の内部の学習部内メルケプストラム分析部１６１と、ピッチ抽出部１６３と、に引き渡す。
【００４６】
音素ＨＭＭ学習部１５１においては、音声データベース１７１に記録されている音声データが直接参照されるかわりに、音声データ加工部１３１によりあらかじめホルマント強調が施されたホルマント強調済音声データが参照される。他の点では、既知の手法と同様の手法が採用される。そして、音素ラベル毎に対応する音素ＨＭＭが決定される、いわゆる音素ＨＭＭ学習が行われる。
【００４７】
学習部内メルケプストラム分析部１６１は、引き渡されたホルマント強調処理済音声データから、メルケプストラム分析により、メルケプストラム係数系列データを取り出す。
【００４８】
ピッチ抽出部１６３は、引き渡されたホルマント強調処理済音声データから、ピッチ系列データを取り出す。
【００４９】
メルケプストラム学習部１６５においては、入力部１２１を介して音声データベース１７１から引き渡された音素ラベル列と、学習部内メルケプストラム分析部１６１が生成したメルケプストラム係数系列データとから、メルケプストラムに関する音素ＨＭＭ学習が行われる。学習結果は、データ書き出し部１２３を介して音声合成辞書１７３に記録される。
【００５０】
さらに、入力部１２１を介して音声データベース１７１から引き渡された音素ラベル列と、ピッチ抽出部１６３により生成されたピッチ系列データとから、ピッチ学習部１６７においてピッチに関する音素ＨＭＭ学習が行われる。学習結果は、データ書き出し部１２３を介して音声合成辞書１７３に記録される。
【００５１】
図１に示す音声合成辞書構築装置１１１は、物理的には、図２に示すような一般的なコンピュータ装置２１１により、構成される。
【００５２】
ＣＰＵ２２１、ＲＯＭ２２３、記憶部２２５、ユーザインタフェース（以下、Ｉ／Ｆと書く。）２２７、及び、データ入出力Ｉ／Ｆ２２９は、バス２３１で相互に接続されている。
【００５３】
ＲＯＭ２２３は、ＨＭＭに基づく学習のための既知の動作プログラムの他に、特に、この実施の形態においては、音声データにホルマント強調処理を施すための動作プログラムを記憶する。
【００５４】
記憶部２２５は、ＲＡＭ２４１やハードディスク２４３から構成されて、ホルマント強調のための定数、音素ラベル列、音声データ、メルケプストラム係数系列データ、励起音源データ、ピッチ系列データ、音素ラベル毎に音素ＨＭＭを対応付けたもの等を、一時的に記憶する。
【００５５】
データ入出力Ｉ／Ｆ２２９は、元データ入りハードディスク２６１等及び処理済データ記録用ハードディスク２６３等に接続するためのインタフェースである。元データ入りハードディスク２６１は図１の音声データベース１７１に、処理済データ記録用ハードディスク２６３は図１の音声合成辞書１７３に、それぞれ対応する。
【００５６】
データ入出力Ｉ／Ｆ２２９は、図１に示す音声データベース１７１に接続され、図２に示すＣＰＵ２２１の制御下に、音素ラベル列と音声データの対を読み出してきて、記憶部２２５に格納する。
【００５７】
ＣＰＵ２２１はＲＯＭ２２３に記憶されているホルマント強調処理を施すための動作プログラムに従い、音声データを順次記憶部２２５から読み出し、ホルマント強調処理を施し、処理済音声データを、音素ラベル列と対応づけつつ、記憶部２２５に格納する。
【００５８】
かかるＣＰＵ２２１の処理の結果、記憶部２２５には、音素ラベル列とホルマント強調処理済み音声データの対が格納される。これが音素ＨＭＭ学習に用いられる。
【００５９】
ＣＰＵ２２１は、ＲＯＭ２２３に格納された、音素ＨＭＭ学習のための動作プログラムを実行することにより、合成辞書生成動作を実行する。
【００６０】
データ入出力Ｉ／Ｆ２２９は、図１に示す音声合成辞書１７３に接続され、図２に示すＣＰＵ２２１による処理の結果である、音素ラベル毎のメルケプストラムに関する音素ＨＭＭと、音素ラベル毎のピッチに関する音素ＨＭＭとを、図１に示す音声合成辞書１７３に出力する。
【００６１】
図２に示すユーザＩ／Ｆ２２７は、キーボード２５１と、モニタ２５３と、から構成され、任意の指示、データ及びプログラムを入力するために設けられている。特に、ホルマント強調処理においては、ユーザが該Ｉ／Ｆを介して、各種定数を与える必要がある。
【００６２】
図１に示すように、本実施形態に係る音声合成辞書構築装置１１１の特徴は、音声データ加工部１３１において各音声データのホルマントを強調するための所定の強調処理を行うことである。
【００６３】
音声データは音声データ加工部１３１を経ることによりホルマント強調処理済音声データに加工される。より具体的には、加工部内ホルマント強調部１４５によりメルケプストラム係数系列データのうち高次のものが増幅される。
【００６４】
音声データ加工部１３１が実行する所定の強調処理は、最終的に音声データのホルマントを強調する処理であれば、いかなる処理でもよい。以下に、強調処理の典型的な手順について説明する。
【００６５】
なお、以下の説明では、フレームとは、音声データをスペクトルに変換するために用いられる時間区分を意味し、記号ｆｍで表す。
【００６６】
図３に示すフローチャートを参照して、音声データ加工部１３１が実行する強調処理の具体例を説明する。
【００６７】
本具体例においては、あらかじめ、ユーザが、加工部内メルケプストラム分析部１４１において行われる、音声データのメルケプストラム分析の次数Ｄａを、図２のユーザＩ／Ｆ２２７を介して、記憶部２２５に設定しておくものとする（ステップＳ３１５）。
【００６８】
図１に示すように、音声合成辞書構築装置１１１により音声合成辞書１７３を構築する際には、音声合成辞書構築装置１１１に、音声データベース１７１と、例えば、空状態の音声合成辞書１７３が接続される。
【００６９】
音声合成辞書１７３構築の開始の指示が図２のユーザＩ／Ｆ２２７からされると、図２のＣＰＵ２２１の内部のカウンタレジスタにカウンタｎの初期値として１が格納される（ステップＳ３１１）。このｎは、図１の音声データベース１７１に記録されている音声データを識別するための変数である。
【００７０】
図１の入力部１２１は、音声データベース１７１から、音声データ音声Ｓｐｎ（但し、１≦ｎ≦ＮＳＰであり、ＮＳＰは音声データベースのデータ数である。）を取り出し、図２の記憶部２２５に記憶する（ステップＳ３１３）。
【００７１】
図１の加工部内メルケプストラム分析部１４１は、音声データＳｐｎに対し、Ｄａ次（次数は前述のとおり、ステップＳ３１５にて与えられている。）のメルケプストラム分析を行う（ステップＳ３１７）。
【００７２】
該分析の結果、メルケプストラム係数系列データＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］（１≦ｎ≦ＮＳＰ、０≦ｄ≦Ｄａ、０≦ｆｍ≦Ｎｆｍ［ｎ］、但し、Ｎｆｍ［ｎ］は音声データＳｐｎに対するフレームの数である。）が生成されるので、これらを図２の記憶部２２５に記憶する（ステップＳ３１９）。
【００７３】
これらのメルケプストラム係数系列データにより、逆ＭＬＳＡフィルタが定義される（図３のステップＳ３２１及び図１の音声データ加工部１３１内部の点線矢印）。
【００７４】
このように定義された逆ＭＬＳＡフィルタに音声データＳｐｎを入力した（図３のステップＳ３２３）結果、励起音源データＥｘＤａｔａｎが生成され、図２の記憶部２２５に記憶される（図３のステップＳ３２５）。
【００７５】
図２のＣＰＵ２２１は、ＲＯＭ２２３に格納されている音声データ加工プログラムの指示に従って、記憶部２２５からメルケプストラム係数系列データＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］を読み込み、後に詳細に説明する所定の強調処理を施すことにより、強調メルケプストラム係数系列データＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］を生成し、図２の記憶部２２５に記憶する（図３のステップＳ３２７）。この処理は、図１においては、加工部内ホルマント強調部１４５が担う。
【００７６】
このように生成された強調メルケプストラム係数系列データＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］はＭＬＳＡ合成フィルタの係数とされ、励起音源データＥｘＤａｔａｎが入力されるとホルマント強調処理済音声データＥｍＳｐｎが生成される。これは、図２の記憶部２２５に記憶する。
【００７７】
すなわち、励起音源データＥｘＤａｔａｎをＭＬＳＡ合成によりホルマント強調処理済音声データＥｍＳｐｎに変換するために、強調メルケプストラム係数系列データＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］によりＭＬＳＡ合成フィルタの動作内容が定義される（ステップＳ３２９）。このように定義されたＭＬＳＡ合成フィルタに、図２の記憶部２２５から呼び出された励起音源データＥｘＤａｔａｎが入力されると（ステップＳ３３１）、ホルマント強調処理済音声データＥｍＳｐｎが計算される。計算結果は、図２の記憶部２２５に記憶する（ステップＳ３３３）。
【００７８】
図１の音声データベース１７１に記録された全ての音声データについて、ホルマント強調処理済音声データへの変換が完了したか否かを判別する（ステップＳ３３５）。
【００７９】
具体的には、図２のＣＰＵ２２１の内部のカウンタレジスタにおいてカウンタｎが音声データの数ＮＳｐよりも小さい場合には（ステップＳ３３５；Ｙｅｓ）、ｎを１だけインクリメントしてから（ステップＳ３３７）、音声データＳｐｎ取り出しステップ（ステップＳ３１３）に戻る。
【００８０】
ｎがＮＳｐ以上である場合には（ステップＳ３３５；Ｎｏ）、図１の音声データベース１７１に記録された全ての音声データについて、ホルマント強調処理済音声データへの変換が完了したということであるから、データ加工部１３１におけるホルマント強調処理は終了する。
【００８１】
この後、ホルマント強調処理済音声データは図１の音素ＨＭＭ学習部１５１に引き渡される。前述のとおり、音素ＨＭＭ学習部１５１においては、音声データベース１７１に記録されている音声データを直接参照するかわりに音声データ加工部１３１によりあらかじめホルマント強調が施された音声データを参照する他は、既知の手法と同様の手法により音素ＨＭＭ学習が行われる。
【００８２】
本実施形態に係る音声合成辞書構築装置１１１によれば、あらかじめホルマント強調が施された音声データを参照して音素ＨＭＭ学習を行うので、該装置により構築された音声合成辞書は、音声合成装置が明りょうな合成音声を生成するのに資する。
【００８３】
（実施形態２）
図４は、実施形態２に係る音声合成辞書構築装置４１１の機能構成図である。
【００８４】
前記の実施形態の場合には音素ＨＭＭ学習の前に音声データ加工を行うのに対し、本実施形態では、音素ＨＭＭ学習部の内部にホルマント強調部を備えることを特徴とする。
【００８５】
音声合成辞書構築装置４１１は、基本的には、音声データベース４５１を用いてメルケプストラムに関する音素ＨＭＭ学習とピッチに関する音素ＨＭＭ学習を行い学習結果を音声合成辞書４５３に書き出すための、既知の音声合成辞書構築装置と同様の構成を有する。
【００８６】
すなわち、図示するように、入力部４２１と、データ書き出し部４２３と、音素ＨＭＭ学習部４３１と、を備え、音素ＨＭＭ学習部４３１は、学習部内メルケプストラム分析部４４１と、ピッチ抽出部４４３と、メルケプストラム学習部４４７と、ピッチ学習部４４９と、を備える。
【００８７】
ただし、本実施形態に係る音声合成辞書構築装置４１１は、音素ＨＭＭ学習部４３１の内部に、学習部内ホルマント強調部４４５をさらに備える。
【００８８】
既知の音声合成辞書構築装置においては、学習部内メルケプストラム分析部４４１による分析結果がそのままメルケプストラム学習部４４７に引き渡される。
【００８９】
それに対し、本実施形態に係る音声合成辞書構築装置４１１においては、学習部内メルケプストラム分析部４４１は、音声データから生成したメルケプストラム係数系列データをまず学習部内ホルマント強調部４４５に引き渡す。
【００９０】
学習部内ホルマント強調部４４５は、引き渡されたメルケプストラム係数系列データに対し、所定のホルマント強調処理を施し、強調メルケプストラム係数系列データに変換してから、メルケプストラム学習部４４７に引き渡す。
【００９１】
所定のホルマント強調処理とは、所定の次数よりも高次のメルケプストラム係数系列データを増加させる処理のことである。かかる強調処理の詳細については、図６を参照して後述する。
【００９２】
図４に示す音声合成辞書構築装置４１１も、前期実施形態に係る装置１１１と同様に、物理的には、図２に示すような一般的なコンピュータ装置２１１により、構成される。
【００９３】
ＲＯＭ２２３は、ＨＭＭに基づく学習のための既知の動作プログラムの他に、特に、この実施の形態においては、メルケプストラム係数系列データにホルマント強調処理を施すための動作プログラムを記憶する。
【００９４】
ホルマント強調処理においては、ユーザがユーザＩ／Ｆ２２７を介して、各種定数を与える必要がある。
【００９５】
以下では、音素ＨＭＭ学習部４３１の内部で学習部内ホルマント強調部４４５により実行される所定の強調処理を、図５を参照しつつ、説明する。
【００９６】
まず、ユーザが、図４の学習部内メルケプストラム分析部４４１において実行されるメルケプストラム分析の次数Ｄｃを、ユーザＩ／Ｆ２２７を介して記憶部２２５に記憶させる（ステップＳ５１５）。
【００９７】
図２のＣＰＵ２２１の内部のカウンタレジスタに音声データ識別用のカウンタｎを格納する。ｎの初期値は１である（ステップＳ５１１）。
【００９８】
図２のＣＰＵ２２１はＲＯＭ２２３に格納されたプログラムの指示に従い、データ入出力Ｉ／Ｆ２２９を介して、図４の音声データベース４５１に記録されているＮＳｐ個の音声データのうちｎ番目の音声データＳｐｎを取り出し（ステップＳ５１３）、記憶部２２５に記憶するとともに、Ｄｃ次のメルケプストラム分析を施す（ステップＳ５１７）。
【００９９】
分析の結果、メルケプストラム係数系列データＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］（１≦ｎ≦ＮＳｐ、０≦ｄ≦Ｄｃ、０≦ｆｍ≦Ｎｆｍ［ｎ］、但し、Ｎｆｍ［ｎ］は音声データＳｐｎに対するフレーム数である。）が生成され、図２のＣＰＵ２２１は、これらを記憶部２２５に記憶する（ステップＳ５１９）。
【０１００】
図２のＣＰＵ２２１は、メルケプストラム係数系列データＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］を記憶部２２５から順次呼び出し、後に詳細に説明する所定の強調処理を施すことにより強調メルケプストラム係数系列データＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］を生成し、記憶部２２５に記憶する（ステップＳ５２１）。
【０１０１】
図４の音声データベースに記録されたＮＳｐ個の音声データの全てについて強調メルケプストラム係数系列データの生成を完了したか否かを判別する（ステップＳ５２３）。
【０１０２】
まだ完了していない場合には（ステップＳ５２３；Ｙｅｓ）、次の音声データについて（ステップＳ５２５）、音声データ取り込み作業から繰り返す（ステップＳ５１３）。
【０１０３】
完了した場合には（ステップＳ５２３；Ｎｏ）、図２の記憶部２２５に記憶されている音声データＳｐｎと強調メルケプストラム係数系列データＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］とから、メルケプストラムに関する音素ＨＭＭを学習する（ステップＳ５２７）。
【０１０４】
音素ＨＭＭ学習の結果得られた学習データは、図４のデータ書き出し部４２３に送られる（ステップＳ５２９）。
【０１０５】
前述のとおり、メルケプストラムに関する音素ＨＭＭ学習を行うのに際して、既知の手法と異なり、なんら処理をしていないメルケプストラム係数系列データＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］ではなく、強調メルケプストラム係数系列データＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］を用いるため、本実施形態に係る音声合成辞書構築装置４１１により構築された音声合成辞書は、音声合成装置が明りょうな合成音声を生成するのに資する。
【０１０６】
（実施形態３）
図１に示す実施形態１に係る音声合成辞書構築装置１１１においては、音声データ加工部１３１と音素ＨＭＭ学習部１５１を同一の筐体に収めている。そして、合成フィルタ１４７が生成するホルマント強調処理済音声データは、図２の記憶部２２５すなわち音声合成辞書構築装置１１１の内部に記憶された後、音素ＨＭＭ学習部１５１により取り出されて利用されている。
【０１０７】
ここで、合成フィルタ１４７が生成するホルマント強調処理データは、必ずしも、単一の音声合成辞書構築装置１１１の内部の記憶装置、例えば図２に示すハードディスク２４３、に記憶しなくともよい。
【０１０８】
したがって、実施形態３に係る装置セットとして、次のものが考えられる。すなわち、図１に示す実施形態１に係る音声合成装置の、音声データ加工部１３１と音素ＨＭＭ学習部１５１とを分離する。そして、それぞれ独立した音声データ加工装置と音素ＨＭＭ学習装置の組とする。
【０１０９】
この場合、前記２つの装置は、ハードディスク等の外部記録媒体を介して接続される。すなわち、音声データ加工装置は、外部記録媒体に音声ラベル列とホルマント強調処理済音声データの対を記録し、一方、音素ＨＭＭ学習装置は、該外部記録媒体から該対の読み出しを行う。
【０１１０】
換言すれば、音声データ加工装置は、元の音声データベースを、ホルマント強調処理済音声データベースに作り直す装置であり、一方、音素学習装置は、既知の装置と同じ構成を有しつつも、参照する音声データベースが既知のものとは異なることを特徴とする装置である。
【０１１１】
（実施形態４）
実施形態３に係る装置セットのうちの音声データ加工装置と、図４に示す実施形態２に係る音声合成辞書構築装置４１１とを、ハードディスク等の外部記録媒体を介して接続してもよい。
【０１１２】
あるいは、図１に示す実施形態１に係る音声合成辞書構築装置１１１の音素ＨＭＭ学習部１５１の内部の、学習部内メルケプストラム分析部１６１とメルケプストラム学習部１６５との間に、図４に示す学習部内ホルマント強調部４４５を挿入しても、実質的に同様の機能を有する。
【０１１３】
本実施形態によれば、ホルマント強調が２重に行われるので、明りょうな合成音声を生成する音声合成辞書に参照される辞書として、より適切な音声合成辞書が構築され得る。
【０１１４】
（強調処理について）
メルケプストラム係数系列データは、定性的には、本来は周波数を意味する音声スペクトルの横軸を時間に見立て、該スペクトルが実時間領域の波形であるとすればどのような周波数成分を有するか、を分析した結果であるといえる。
【０１１５】
一般に、音声スペクトルに現れる明りょうなホルマントの間には、さほど明りょうでないホルマントが存在する。つまり、概して、明りょうなホルマントが比較的広い周波数間隔で分布するのに対し、他のホルマントはかかる顕著なホルマントの間に比較的狭い周波数間隔で分布する傾向がある。
【０１１６】
狭い周波数間隔の変動の成分は、ケプストラムにおける”高域”に対応する。かかる高域は、メルケプストラム係数系列データのうち、高次のものに対応する。
【０１１７】
よって、音声データをメルケプストラム分析して得られるメルケプストラム係数系列データのうち、高次のものを増幅することは、音声スペクトルの包絡の山と谷とを強調することを意味し、かかる山と谷の強調により、音声データのホルマントが強調されることになる。このことを、ここでは、強調処理と呼ぶことにする。以下では、強調処理の具体例を示す。
【０１１８】
なお、該強調処理を行うホルマント強調部は、実施形態が異なる場合、音声合成辞書構築装置内において占める位置が異なることもあるが、メルケプストラム係数系列データに所定の演算処理を施す点では同じであるので、以下では、前述の実施形態の区別に拘泥しないこととする。
【０１１９】
（強調処理の具体例１）
強調処理の具体例１について、図６を参照しつつ説明する。
【０１２０】
本具体例においては、まず、ユーザが、何次以上のメルケプストラム係数を増幅するかを決定し、図２のユーザＩ／Ｆ２２７を介して、記憶部２２５に記憶する（ステップＳ６１１）。以下では、ｄｅｍ（２≦ｄｅｍ≦Ｄｂ、但し、Ｄｂはメルケプストラム分析の際に考慮された次数である。）次以上メルケプストラム係数を増幅することにしたものとする。
【０１２１】
なお、ＮＳＰ個全ての音声データについてのメルケプストラム分析が済んでおり、メルケプストラム係数系列データＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］（１≦ｎ≦ＮＳｐ、０≦ｄ≦Ｄａ、０≦ｆｍ≦Ｎｆｍ［ｎ］、Ｎｆｍ［ｎ］は音声データＳｐｎに対するフレーム数である。）は既に図２の記憶部２２５に記憶されているものとする。
【０１２２】
また、以下では、ｎ番目の音声データに関する処理のみを説明する。ホルマント強調処理を完了するためには、全てのｎ（１≦ｎ≦ＮＳｐ）について走査する必要がある。
【０１２３】
図２のＣＰＵ２２１は、ＲＯＭ２２３に格納されている動作プログラムの指示に従って、レジスタに変数ｄをカウンタとしてロードする。ｄはメルケプストラムの次数を表し、０≦ｄ≦Ｄｂであるので、初期値は０とする（ステップＳ６１３）。
【０１２４】
図２のＣＰＵ２２１は、ＲＯＭ２２３に格納されている動作プログラムの指示に従って、ｄがステップＳ６１１にて与えられたｄｅｍ以上であるか否かを判別する（ステップＳ６１５）。
【０１２５】
ｄがｄｅｍよりも小さい場合（ステップＳ６１５；Ｎｏ）、元のメルケプストラム係数系列データＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］（０≦ｆｍ≦Ｎｆｍ［ｎ］）を増幅せずに、そのまま強調メルケプストラム係数系列データＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］とする。すなわち、ＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］＝ＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］とする（ステップＳ６１９）。
【０１２６】
ｄがｄｅｍ以上の場合（ステップＳ６１５；Ｙｅｓ）、元のメルケプストラム係数系列データＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］（０≦ｆｍ≦Ｎｆｍ［ｎ］）を増幅して、強調メルケプストラム係数系列データＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］とする。
【０１２７】
本具体例においては、次数によらず１より大きい所定の強調係数を乗じることにより、増幅を行う。すなわち、ＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］＝ＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］×（１＋β）（但し、β＞１である。）とする（ステップＳ６１７）。
【０１２８】
このように高次のメルケプストラム係数系列データを増幅することは、音声データの高周波成分を強調することになるので、元の音声データに比べてホルマントが強調され、明りょうになる。
【０１２９】
次数ｄについてのステップＳ６１９又はステップＳ６１７の処理が終了したら、ｄがＤｂより小さいか否かを判別する（ステップＳ６２１）。ｄ＜Ｄｂの場合（ステップＳ６２１；Ｙｅｓ）、ｄを１だけインクリメントして（ステップＳ６２３）、次の次数についてのステップＳ６１５以降の処理に進む。ｄ≧Ｄｂの場合（ステップＳ６２１；Ｎｏ）、全ての次数について強調メルケプストラム係数系列データＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］の生成が完了したので、強調処理を終了する。
【０１３０】
以上のような処理を施すことにより、音声データのホルマントの強調が簡便に達成できる。そして、このような処理過程を組み込んだ音声合成辞書構築装置を用いれば、音声合成装置が合成音声を生成するに際して参照する音声合成辞書として、合成音声を明りょうなものとするのに好適な音声合意辞書を構築することができる。
【０１３１】
（強調処理の具体例２）
前述の具体例では、強調係数を１＋βなる定数にしたが、強調係数を音声データによって使い分けてもよい。すなわち、図６のステップＳ６１７において、βをｎの関数とし、ＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］＝ＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］×（１＋βｎ）として強調メルケプストラム係数系列データを得てもよい。
【０１３２】
より具体的な例として、図１又は４に示す音声データベース１７１又は４５１に、音声データとして録音時のスィチュエイション次第で音声データの特徴が変化した音声が録音されている場合、音声データが録音された時のスィチュエイションに合わせて強調係数を変化させるといったことが挙げられる。
【０１３３】
このように強調係数を音声データ毎に変化させることにより、音声データベースの音声が複数スィチュエイション下での音声であっても、音声データのホルマントの強調を適切に実行することができる。そして、このような処理過程を組み込んだ音声合成辞書構築装置を用いれば、音声合成装置が合成音声を生成するに際して参照する音声合成辞書として、合成音声を明りょうなものとするのに好適な音声合意辞書を構築することができる。
【０１３４】
（強調処理の具体例３）
強調係数をメルケプストラム係数系列データの次数ｄによって使い分けてもよい。すなわち、図６のステップＳ６１７において、βをｄの関数とし、ＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］＝ＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］×（１＋βｄ）として強調メルケプストラム係数系列データを得てもよい。
【０１３５】
音声スペクトルにおけるホルマントを強調するにあたっては、強調する次数の閾値であるｄｅｍ以上の次数のメルケプストラム係数系列データを一様に増幅するのが適切であるとは限らない。さらに、一様な増幅により、音声スペクトルの包絡の山と谷が不必要に強調される結果、本来存在すべきでないホルマントが見かけ上出現するなど、明りょうな合成音声の生成に資するという目的にかえって反する可能性もある。
【０１３６】
そこで、強調係数をメルケプストラム係数系列データの次数ｄによって使い分けることにより、本発明の目的に沿った音声合成辞書構築が可能となる。
【０１３７】
（強調処理の具体例４）
前述の具体例２と具体例３とを組み合わせてもよい。すなわち、図６のステップＳ６１７において、βをｎとｄ両方の関数とし、ＥｍＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］＝ＭＣｎ、ｄ［ｆｍ］×（１＋βｎ、ｄ）として強調メルケプストラム係数系列データを得てもよい。
【０１３８】
これにより、βをｎとｄとのいかなる関数とするかについての決定が煩雑になり得るが、具体例２と具体例３の長所を兼ね備えたホルマント強調処理が実現される。
【０１３９】
（強調処理の具体例５）
図６のステップＳ６１１においては、ユーザが、強調する次数の閾値であるｄｅｍを定数として与えているが、これを音声データ毎に変化させてもよい。
【０１４０】
音声データ毎に、何次以上の次数のメルケプストラム係数系列データを強調するのが適切であるかが異なる場合もあり得るからである。
【０１４１】
なお、本具体例を実行しようとすると、図６のステップＳ６１１によれば、ユーザがひとつひとつの音声データに応じていちいち閾値ｄｅｍを与えなければならないが、膨大な音声データの処理のために、所定の規則に従ってｎの関数としてのｄｅｍを自動的に決定しステップＳ６１１を自動化して、ユーザの負担を軽減してもよい。
【０１４２】
なお、この発明は、上記実施形態に限定されず、種々の変形及び応用が可能である。例えば、上述のハードウェア構成やブロック構成、フローチャートは例示であって、限定されるものではない。また、この発明は、音声合成辞書構築装置に限定されるものではなく、任意のコンピュータを用いて構築可能である。例えば、上述の処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記録媒体や通信により配布し、これをコンピュータにインストールして実行させることにより、この発明の音声合成辞書構築装置として機能させることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１４３】
【図１】実施形態１に係る、ホルマント強調部を音声データ加工部に備えた音声合成辞書構築装置の機能構成図である。
【図２】実施形態１及び２に係る音声合成辞書構築装置の物理的な構成を示す図である。
【図３】実施形態１に係る音声データ加工部におけるホルマント強調処理における動作の流れを示す図である。
【図４】実施形態２に係る、ホルマント強調部を音素ＨＭＭ学習部に備えた音声合成辞書構築装置の機能構成図である。
【図５】実施形態２に係る、メルケプストラムに関する音素ＨＭＭ学習における動作の流れを示す図である。
【図６】強調メルケプストラム係数系列データを生成する動作の流れを示す図である。
【符号の説明】
【０１４４】
１１１・・・実施形態１に係る音声合成辞書構築装置、１２１・・・入力部、１２３・・・データ書き出し部、１３１・・・音声データ加工部、１４１・・・加工部内メルケプストラム分析部、１４３・・・逆フィルタ、１４５・・・加工部内ホルマント強調部、１４７・・・合成フィルタ、１５１・・・音素ＨＭＭ学習部、１６１・・・学習部内メルケプストラム分析部、１６３・・・ピッチ抽出部、１６５・・・メルケプストラム学習部、１６７・・・ピッチ学習部、１７１・・・音声データベース、１７３・・・音声合成辞書、２１１・・・コンピュータ装置、２２１・・・ＣＰＵ、２２３・・・ＲＯＭ、２２５・・・記憶部、２２７・・・ユーザＩ／Ｆ、２２９・・・データ入出力Ｉ／Ｆ、２３１・・・バス、２４１・・・ＲＡＭ、２４３・・・ハードディスク、２５１・・・キーボード、２５３・・・モニタ、２６１・・・元データ入りハードディスク、２６３・・・処理済みデータ記録用ハードディスク、４１１・・・実施形態２に係る音声合成辞書構築装置、４２１・・・入力部、４２３・・・データ書き出し部、４３１・・・音素ＨＭＭ学習部、４４１・・・学習部内メルケプストラム分析部、４４３・・・ピッチ抽出部、４４５・・・学習部内ホルマント強調部、４４７・・・メルケプストラム学習部、４４９・・・ピッチ学習部、４５１・・・音声データベース、４５３・・・音声合成辞書
【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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