(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
調波モデルに基づく音声分析方法であって、
調波モデルのパラメータを音源特徴と声道特徴に分解し、音源特徴は音源モデルパラメータと各調波に対応する各々の位相の歪みを含み、
該分析方法は、
ａ）入力音声信号に対して調波分析を行い、各分析時刻の基本周波数、調波振幅ベクトル及び調波位相ベクトルを取得するステップと、
ｂ）入力音声信号の各分析時刻における音源特徴を予測し、音源モデルのパラメータを取得し、音源モデルのパラメータに基づいて、音源モデルの振幅応答と音源モデルの位相応答を含む音源モデルの周波数応答を計算するステップと、
ｃ）調波振幅ベクトルを音源モデルの振幅応答で割ることによって、声道の振幅応答を取得するステップと、
ｄ）声道の振幅応答によって声道の位相応答を計算するステップであって、準同型フィルタリング方法を用いて位相応答を計算するステップと、
ｅ）音源の位相ベクトルを含む音源の周波数応答を取得するステップであって、調波位相ベクトルから声道の位相応答を減算して音源の位相ベクトルを取得するステップと、
ｆ）ステップｅで取得された各調波に対応する音源の位相ベクトルとステップｂで取得された音源モデルの位相応答の歪みを計算することによって、各調波に対応する位相の歪みベクトルを取得するステップと、
を含むことを特徴とする調波モデルに基づく音声分析方法。
【請求項２】
前記ステップｄは、最小位相仮説に基づいた準同型フィルタリング方法を用いて位相応答を計算することを特徴とする請求項１に記載の調波モデルに基づく音声分析方法。
【請求項３】
調波モデルに基づく音声分析方法であって、
調波モデルのパラメータを音源特徴と声道特徴に分解し、音源特徴は各調波に対応する各々の振幅ベクトルと位相ベクトルを含み、
該分析方法は、
ａ）入力音声信号に対して調波分析を行い、各分析時刻の基本周波数、調波振幅ベクトル及び調波位相ベクトルを取得するステップと、
ｂ）入力音声信号の各分析時刻における音源特徴を予測し、音源の振幅応答を計算するステップと、
ｃ）調波振幅ベクトルを音源の振幅応答で割ることによって、声道の振幅応答を取得するステップと、
ｄ）声道の振幅応答によって声道の位相応答を計算するステップであって、準同型フィルタリング方法を用いて位相応答を計算するステップと、
ｅ）音源の位相ベクトルを含む音源の周波数応答を取得するステップであって、調波位相ベクトルから声道の位相応答を減算して音源の位相ベクトルを取得するステップと、
を含むことを特徴とする調波モデルに基づく音声分析方法。
【請求項４】
前記ステップｄは、最小位相仮説に基づいた準同型フィルタリング方法を用いて位相応答を計算することを特徴とする請求項３に記載の調波モデルに基づく音声分析方法。
【請求項５】
調波モデルに基づく音声合成方法であって、
分解された音源と声道特徴を改めて組み合わせ、且つ、それを調波モデルに適応するパラメータに変換し、音源特徴は音源モデルパラメータと各調波に対応する音源位相の歪みのベクトルを含み、声道特徴は声道の振幅応答を含み、
該合成方法は、
ａ）声道の振幅応答によって声道の位相応答を計算し、準同型フィルタリング方法を用いて位相応答を取得するステップと、
ｂ）音源モデルのパラメータに基づいて、音源モデルの振幅応答と音源モデルの位相応答を含む音源モデルの周波数応答を計算するステップと、
ｃ）音源モデルの位相応答と各調波に対応する音源位相の歪みベクトルを加算して、各調波に対応する音源の位相ベクトルを取得するステップと、
ｄ）各調波周波数における声道の振幅応答を音源振幅応答と乗算して、各調波の振幅を取得し、各調波周波数における声道の位相応答を各調波に対応する音源の位相ベクトルと加算して、各調波の位相を取得するステップと、
ｅ）基本周波数と各調波の振幅及び位相によって、音声信号を合成するステップと、
を含むことを特徴とする調波モデルに基づく音声合成方法。
【請求項６】
前記ステップaは、最小位相仮説に基づいた準同型フィルタリング方法を用いて位相応答を取得することを特徴とする請求項５に記載の調波モデルに基づく音声合成方法。
【請求項７】
調波モデルに基づく音声合成方法であって、
分解された音源と声道特徴を改めて組み合わせ、且つ、それを調波モデルに適応するパラメータに変換し、音源特徴は各調波に対応する音源振幅ベクトルと音源の位相ベクトルを含み、声道特徴は声道の振幅応答を含み、
該合成方法は、
ａ）声道の振幅応答によって声道の位相応答を計算し、準同型フィルタリング方法を用いて位相応答を取得するステップと、
ｂ）各調波周波数における声道の振幅応答を各調波に対応する音源振幅ベクトルと乗算して、各調波の振幅を取得し、各調波周波数における声道の位相応答を各調波に対応する音源の位相ベクトルと加算して、各調波の位相を取得するステップと、
ｃ）基本周波数と各調波の振幅及び位相によって、音声信号を合成するステップと、
を含むことを特徴とする調波モデルに基づく音声合成方法。
【請求項８】
前記ステップaは、最小位相仮説に基づいた準同型フィルタリング方法を用いて位相応答を取得することを特徴とする請求項７に記載の調波モデルに基づく音声合成方法。
【請求項９】
前記音源モデルは、Ｌｉｌｊｅｎｃｒａｎｔｓ−Ｆａｎｔモデル、ＫＬＧＬＯＴＴ８８モデル、ＲｏｓｅｎｂｅｒｇモデルとＲ＋＋モデルのいずれかである請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
前記音源モデルは、Ｌｉｌｊｅｎｃｒａｎｔｓ−Ｆａｎｔモデル、ＫＬＧＬＯＴＴ８８モデル、ＲｏｓｅｎｂｅｒｇモデルとＲ＋＋モデルのいずれかである請求項５又は請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
前記音源特徴を予測することは、ＭＳＰ（最小平方位相の歪み）、ＩＡＩＦ（反復適応インバースフィルタ）とＺＺＴ（Ｚ変換のゼロ）のいずれかの方法を含む請求項１又は２に記載の方法。
【請求項１２】
前記調波モデルは、正弦モデル（Ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ  Ｍｏｄｅｌ）、調波＋ノイズモデル（Ｈａｒｍｏｎｉｃ＋Ｎｏｉｓｅ  Ｍｏｄｅｌ）、調波＋確率的なモデル（Ｈａｒｍｏｎｉｃ＋Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  Ｍｏｄｅｌ）のいずれかの正弦または調波成分含有のモデルである請求項１から４のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記調波モデルは、正弦モデル（Ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ  Ｍｏｄｅｌ）、調波＋ノイズモデル（Ｈａｒｍｏｎｉｃ＋Ｎｏｉｓｅ  Ｍｏｄｅｌ）、調波＋確率的なモデル（Ｈａｒｍｏｎｉｃ＋Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  Ｍｏｄｅｌ）のいずれかの正弦または調波成分含有のモデルである請求項５から８のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音声合成分野に関し、具体的に音声分析合成と音声符号化のサブ分野に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
音声分析合成技術とは音声信号を分析し、その中間の表現形式を取得し、さらに分析結果に基づいて改めて合成することである。分析によって取得された中間データを修正することにより、音声の特性、例えば基本周波数、時間、音色などを変えることができる。
【０００３】
音声合成とオーディオ処理の応用において、音声合成システムは重要な構成部分である。音声パラメータを柔軟に修正するため、これらの応用にはパラメトリックな（ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ）高品質の音声分析合成方法が必要である。
【０００４】
よく利用されている音声分析合成方法はソース−フィルタモデル（ｓｏｕｒｃｅ−ｆｉｌｔｅｒ  ｍｏｄｅｌ）に基づく。該モデルは人間の発音システムをパルス列（ｐｕｌｓｅ  ｔｒａｉｎ）信号と声門流（ｇｌｏｔｔａｌ  ｆｌｏｗ）フィルタ、声道（ｖｏｃａｌ  ｔｒａｃｔ）フィルタと口唇放射（ｌｉｐ  ｒａｄｉａｔｉｏｎ）フィルタを含む一連の多段フィルタとモデリングされる。パルス列信号は一連の基本周波数サイクルを間隔とする単位パルス信号である。
【０００５】
ソース−フィルタモデルの簡略化形態は音声分析合成技術に幅広く応用されている。該簡略化形態は声門流フィルタと口唇放射フィルタを声道フィルタに組み込まれている。該簡略化モデルに基づいて設計された音声分析合成方法はＰＳＯＬＡ（ピッチ同期波形重畳法）、ＳＴＲＡＩＧＨＴ、ＭＬＳＡ（メル対数スペクトル近似フィルタ）などを含む。
【０００６】
音声の基本周波数を修正する時、該ソース−フィルタモデルの簡略化形態は一定の欠陥が見られる。声門流は声門気体の流動速度によって声門の開閉度合を反映する。基本周波数で声門の開閉頻度が決定されるため、声門流フィルタの単位パルスの応答時間は基本周波数サイクルに等しく、異なった基本周波数において声門流の形状はほぼ変わらないが、そのサイクル長さは基本周波数に伴って変化している。しかし、ソース−フィルタモデルの簡略化形態において、声門流フィルタは声道フィルタに組み込まれるため、声門流フィルタの周波数応答を基本周波数とは独立であると仮設されている。該仮設は発声原理と適合していないため、基本周波数のパラメータを修正後に、該簡略化モデルに基づいた音声分析合成方法は自然な音声を発することができない現象が多い。
【０００７】
上記欠陥を解消するため、近年、いくつかの新たな音声分析合成技術が提示され、例えばＳＶＬＮ（Ｄｅｇｏｔｔｅｘ，Ｇｉｌｌｅｓ，ｅｔ  ａｌ．“Ｍｉｘｅｄ  ｓｏｕｒｃｅ  ｍｏｄｅｌ  ａｎｄ  ｉｔｓ  ａｄａｐｔｅｄ  ｖｏｃａｌ  ｔｒａｃｔ  ｆｉｌｔｅｒ  ｅｓｔｉｍａｔｅ  ｆｏｒ  ｖｏｉｃｅ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ．”Ｓｐｅｅｃｈ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ５５．２（２０１３）：２７８−２９４．）とＧＳＳ（Ｃａｂｒａｌ，Ｊｏａｏ  Ｐ．，ｅｔ  ａｌ．“Ｇｌｏｔｔａｌ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｓｐｅｅｃｈ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ．”Ｓｅｌｅｃｔｅｄ  Ｔｏｐｉｃｓ  ｉｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＩＥＥＥ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ８．２  （２０１４）：１９５−２０８．）方法である。これらの方法は声門流と声道に対して各々にモデリングされる。口唇放射フィルタの特性は微分器（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｏｒ）に近いため、該フィルタは声門流に組み込まれ、声門流導関数が形成される。声門流導関数はＬｉｌｊｅｎｃｒａｎｔｓ−Ｆａｎｔ音源モデルに示されている。分析中に、まず音源モデルのパラメータを計算し、その後音声の振幅スペクトルを音源モデルの振幅応答で除算して、さらにスペクトルエンベロープ予測（ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｅｎｖｅｌｏｐｅ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）を実行し、声道の振幅応答を取得する。最後に最小位相仮設に基づいて、声道の振幅応答によって声道の周波数応答を計算する。合成過程はリバースエンジニアリングに当たり、ここでは贅言しない。
【０００８】
ＳＶＬＮとＧＳＳ方法はある程度基本周波数を修正した音声をより自然に聞かせるが、該方法でも多かれ少なかれ欠陥がある。まず、合成音声の品質は音源パラメータの正確度に影響されやすいため、音源パラメータの計算が不正確である場合、合成音声を聞くと入力した音声とは差がある。特に音声を入力するための録音環境と設備が完全でない場合、音源パラメータの計算に大きな誤差が発生することが多く、該方法での出力は不安定となる。また、Ｌｉｌｊｅｎｃｒａｎｔｓ−Ｆａｎｔ音源モデルの生成する声門流信号は実際の声門流信号と一定の差があるため、該方法は入力音声を正確に再現できず、且つ該方法で合成された音声を聞くと鋭い感じがする。
【０００９】
最近、提示されたＨＭＰＤ（Ｄｅｇｏｔｔｅｘ，Ｇｉｌｌｅｓ，ａｎｄ  Ｄａｎｉｅｌ  Ｅｒｒｏ．“Ａ  ｕｎｉｆｏｒｍ  ｐｈａｓｅ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｈａｒｍｏｎｉｃ  ｍｏｄｅｌ  ｉｎ  ｓｐｅｅｃｈ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．”ＥＵＲＡＳＩＰ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｎ  Ａｕｄｉｏ，  Ｓｐｅｅｃｈ，  ａｎｄ  Ｍｕｓｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ２０１４．１（２０１４）：１−１６．）音声分析合成方法は音源モデルのパラメータに対する予測ステップが必要でないため、ある程度より優れたロバスト性を有する。該方法は調波モデルに基づくものであり、分析段階ではまず最小位相仮設に基づいて声道の位相応答を予測し、その後調波の位相ベクトルから声道の成分を引いて、音源の各調波の位相応答を取得する。最後に音源の位相の歪み（ｐｈａｓｅ  ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）を計算し、その計算方法と特性は群遅延と類似している。基本周波数を修正する時、まず位相の歪みをアンラッピング（ｕｎｗｒａｐｐｉｎｇ）して、さらに新たな基本周波数で改めて調波位相の歪みを補間する。該方法は、位相のアンラッピングにおいてエラーが発生しやすく、特に高基本周波数の音声に関しては、該操作はフレーム間に連続しない音声パラメータシーケンスの発生確率が高いという欠点がある。また、該方法は音源の振幅応答を常数と仮設しているため、該方法は基本周波数の声門流の振幅応答への影響に対してモデリングすることができない。
【００１０】
本発明は調波モデル（高調波モデル）に基づき、調波モデル（Harmonic Model）のパラメータを分解することによって、音源と声道パラメータを取得する。声門流の形状が変わらないという特性を利用して、各調波が対応する音源位相と音源モデルの生成する位相の歪みを保留することによって、音源パラメータ予測の正確度による合成品質への影響を効果的に低減する。本発明に係る方法の簡略化形態はモデリング特徴を暗に含み、特定のパラメータ的音源モデルに依存しないため、音声の分析合成ステップの簡略化が可能となる。本発明に係る方法及びその変化形態は位相のアンラッピング操作が必要でないため、音声パラメータが連続しない問題を回避する。音声パラメータが未修正の前提で、本発明に係る方法及びその簡略化形態は調波振幅または位相の歪みを導入することはないため、調波モデルのパラメータを正確的に復元することができる。
【発明の概要】
【００１１】
本発明は音声分析合成方法及び該方法の簡略化形態を提供する。本発明に係る方法は調波モデルに基づいたものであり、分析の段階で調波モデルのパラメータを音源特徴と声道特徴に分解し、且つ合成段階で音源特徴と声道特徴を改めて組み合わせることによって、調波モデルのパラメータを生成する。
【００１２】
本発明が提供する音声分析合成方法の基本形態において、分析段階のステップは以下のとおりである。
【００１３】
ステップ１、入力されている音声信号に対し基本周波数抽出と調波分析を行い、各分析時刻での基本周波数、各調波の振幅と位相ベクトルを取得する。調波の位相ベクトルに基づいて、各調波の相対位相偏移を計算する。
【００１４】
ステップ２、入力されている音声信号の各分析時刻での音源特徴を予測し、音源モデルのパラメータを取得する。音源モデルのパラメータに基づいて、音源モデルの振幅応答（振幅特性）と音源モデルの位相応答を含む音源モデルの周波数応答を計算する。
【００１５】
ステップ３、調波振幅ベクトルを音源の振幅応答と口唇放射振幅応答で割ることによって、声道の振幅応答を取得する。
【００１６】
ステップ４、声道の振幅応答（振幅特性）によって声道の位相応答を計算する。
【００１７】
ステップ５、各調波に対応する音源振幅ベクトルと、音源の位相ベクトルを含む音源の周波数応答を取得する。
【００１８】
ステップ６、ステップ５で取得された各調波に対応する音源の位相ベクトルとステップ２で取得された音源モデルの位相応答の歪みを計算することによって、各調波に対応する位相の歪みベクトルを取得する。
【００１９】
本発明が提供する音声分析合成方法の基本形態において、合成段階のステップは以下のとおりである。
【００２０】
ステップ１、声道の振幅応答によって声道の位相応答を計算する。
【００２１】
ステップ２、音源モデルのパラメータ及び基本周波数に基づいて、音源モデルの振幅応答と音源モデルの位相応答を含む音源モデルの周波数応答を計算する。
【００２２】
ステップ３、音源モデルの位相応答と各調波に対応する音源位相の歪みベクトルを加算して、各調波に対応する音源の位相ベクトルを取得する。
【００２３】
ステップ４、声道の振幅応答及び各調波に対応する音源振幅ベクトルを乗算して、各調波の振幅を取得する。声道の位相応答と各調波に対応する音源の位相ベクトルを加算して、各調波の位相を取得する。
【００２４】
ステップ５、基本周波数と各調波の振幅及び位相によって、音声信号を合成する。
【００２５】
本発明が提供する音声分析合成方法の簡略化形態において、分析段階のステップは以下のとおりである。
【００２６】
ステップ１、入力されている音声信号に対し基本周波数抽出と調波分析を行い、各分析時刻での基本周波数、各調波の振幅と位相ベクトルを取得する。調波の位相ベクトルに基づいて、各調波の相対位相偏移を計算する。
【００２７】
ステップ２、任意選択で、入力されている音声信号の各分析時刻での音源特徴を予測し、音源の振幅応答を計算する。
【００２８】
ステップ３、調波応答振幅ベクトルと選択可能な音源振幅応答に基づいて、声道の振幅応答を計算する。
【００２９】
ステップ４、声道の振幅応答によって声道の位相応答を計算する。
【００３０】
ステップ５、各調波に対応する音源振幅ベクトルと、音源の位相ベクトルを含む音源の周波数応答を取得する。
【００３１】
本発明が提供する音声分析合成方法の簡略化形態において、合成段階のステップは以下のとおりである。
【００３２】
ステップ１、声道の振幅応答によって声道の位相応答を計算する。
【００３３】
ステップ２、声道の振幅応答及び各調波に対応する音源振幅ベクトルを乗算して、各調波の振幅を取得する。音源モデルの位相応答と各調波に対応する音源の位相ベクトルを加算して、各調波の位相を取得する。
【００３４】
ステップ３、基本周波数と各調波の振幅及び位相によって、音声信号を合成する。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明が提供する音声分析合成の基本形態のフローチャートである。
【図２】本発明が提供する音声分析合成の基本形態のフローチャートである。
【図３】本発明が提供する音声分析合成の基本形態のフローチャートである。
【図４】本発明が提供する音声分析合成の基本形態のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
本発明は音声分析合成方法及び該方法の簡略化形態を提供する。本発明に係る方法は調波モデル（Harmonic Model）に基づいたものであり、分析の段階で調波モデルのパラメータを音源特徴と声道特徴に分解し、且つ合成段階で音源特徴と声道特徴を改めて組み合わせることによって、調波モデルのパラメータを生成する。以下に分析段階から本発明が提供する音声分析合成の基本形態を具体的に説明し、そのフローチャートは図１に示す通りである。
【００３７】
ステップ１、入力されている音声信号に対し基本周波数抽出と調波分析を行い、各分析時刻での基本周波数ｆ０、各調波の振幅ａｋと位相ベクトルθＫを取得する。調波の位相ベクトルに基づいて、各調波の相対位相偏移（ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｐｈａｓｅ  ｓｈｉｆｔ，Ｄｅｇｏｔｔｅｘ，Ｇｉｌｌｅｓ，ａｎｄ  Ｄａｎｉｅｌ  Ｅｒｒｏ．  “Ａ  ｕｎｉｆｏｒｍ  ｐｈａｓｅ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｈａｒｍｏｎｉｃ  ｍｏｄｅｌ  ｉｎ  ｓｐｅｅｃｈ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．”ＥＵＲＡＳＩＰ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｎ  Ａｕｄｉｏ，  Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ  Ｍｕｓｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ２０１４．１（２０１４）：１−１６．を参照）を計算する。
0006637082.tif 000002
【００３８】
本発明の発明発想点は調波モデル（高調波モデル）のパラメータに対する処理方法にあるため、具体的に採用する基本周波数抽出と調波分析方法について限定をしない。よく利用されている基本周波数の抽出方法はＹＩＮ（Ｄｅ  Ｃｈｅｖｅｉｇｎ  ｅ（ｅにアキュートアクセントが付く），Ａｌａｉｎ，ａｎｄ  Ｈｉｄｅｋｉ  Ｋａｗａｈａｒａ．“ＹＩＮ，ａ  ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒ  ｆｏｒ  ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  ｍｕｓｉｃ．”Ｔｈｅ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｃｏｕｓｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆ  Ａｍｅｒｉｃａ  １１１．４（２００２）：１９１７−１９３０．）とＳＲＨ（Ｄｒｕｇｍａｎ，Ｔｈｏｍａｓ，ａｎｄ  Ａｂｅｅｒ  Ａｌｗａｎ．“Ｊｏｉｎｔ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｖｏｉｃｉｎｇ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐｉｔｃｈ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｒｅｓｉｄｕａｌ  Ｈａｒｍｏｎｉｃｓ．”Ｉｎｔｅｒｓｐｅｅｃｈ．２０１１．）などを含む。よく利用されている調波分析方法はスペクトルピーク法（  ｐｅａｋ−ｐｉｃｋｉｎｇ  ｍｅｔｈｏｄ，ＭｃＡｕｌａｙ，Ｒｏｂｅｒｔ  Ｊ．，ａｎｄ  Ｔｈｏｍａｓ  Ｆ．Ｑｕａｔｉｅｒｉ．“Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎａｌｙｓｉｓ／ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ａ  ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ．”Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ３４．４（１９８６）：７４４−７５４．を参照）、最小二乗法（Ｓｔｙｌｉａｎｏｕ，Ｉｏａｎｎｉｓ．Ｈａｒｍｏｎｉｃ  ｐｌｕｓ  ｎｏｉｓｅ  ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  ｓｐｅｅｃｈ，  ｃｏｍｂｉｎｅｄ  ｗｉｔｈ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｍｅｔｈｏｄｓ，  ｆｏｒ  ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  ｓｐｅａｋｅｒ  ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｄｉｓｓ．  Ｅｃｏｌｅ  Ｎａｔｉｏｎａｌｅ  Ｓｕｐ  ｅ（ｅにアキュートアクセントが付く）  ｒｉｅｕｒｅ  ｄｅｓ  Ｔ  ｅｌ（ｅにアキュートアクセントが付く）  ｅ（ｅにアキュートアクセントが付く）  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，１９９６．）などを含む。
【００３９】
ステップ２、入力されている音声信号の各分析時刻での音源特徴を予測し、音源モデルのパラメータを取得する。音源モデルのパラメータに基づいて、音源モデルの振幅応答と音源モデルの位相応答を含む音源モデルの周波数応答を計算する。本発明は多くの音源モデルに適応するため、採用する音源モデル及びそのパラメータの予測方法は具体的な限定をしない。ここではよく利用されているＬｉｌｊｅｎｃｒａｎｔｓ−  Ｆａｎｔ音源モデル（以下はＬＦモデルと略称）とＭＳＰ（Ｄｅｇｏｔｔｅｘ，Ｇｉｌｌｅｓ，Ａｘｅｌ  Ｒｏｅｂｅｌ，ａｎｄ  Ｘａｖｉｅｒ  Ｒｏｄｅｔ．“Ｐｈａｓｅ  ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｇｌｏｔｔａｌ  ｍｏｄｅｌ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．”Ａｕｄｉｏ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  １９．５（２０１１）：１０８０−１０９０．）のパラメータ予測方法を例にする。
具体的なパラメータ予測のステップは以下のとおりである。
【００４０】
ステップ２ａ．一連の候補ＬＦモデルパラメータを生成する。ここにおいてＲｄパラメータを例にして、０．１を間隔とする０．３から２．５にまで増加された候補Ｒｄパラメータシーケンスを生成する。各候補のＲｄパラメータに以下の操作を行う。
【００４１】
ステップ２ｂ．該ＲｄパラメータによってＬＦモデルのｔｅ、ｔｐとｔａパラメータを生成し、さらに基本周波数とｔｅ、ｔｐ、ｔａパラメータに基づいてＬＦモデルの各調波周波数における周波数応答
0006637082.tif 000003
を計算する（具体的方法はＦａｎｔ，Ｇｕｎｎａｒ，Ｊｏｈａｎ  Ｌｉｌｊｅｎｃｒａｎｔｓ，ａｎｄ  Ｑｉ−ｇｕａｎｇ  Ｌｉｎ．“Ａ  ｆｏｕｒ−ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｍｏｄｅｌ  ｏｆ  ｇｌｏｔｔａｌ  ｆｌｏｗ．”ＳＴＬ−ＱＰＳＲ  ４．１９８５（１９８５）：１−１３とＤｏｖａｌ，Ｂｏｒｉｓ，Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅ  ｄＡｌｅｓｓａｎｄｒｏ，ａｎｄ  Ｎａｔｈａｌｉｅ  Ｈｅｎｒｉｃｈ．“Ｔｈｅ  ｓｐｅｃｔｒｕｍ  ｏｆ  ｇｌｏｔｔａｌ  ｆｌｏｗ  ｍｏｄｅｌｓ．”Ａｃｔａ  ａｃｕｓｔｉｃａ  ｕｎｉｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ａｃｕｓｔｉｃａ  ９２．６（２００６）：１０２６−１０４６．を参照）。
【００４２】
ステップ２ｃ．ＬＦモデルの各調波周波数における周波数応答
0006637082.tif 000004
を線形位相関数と乗じて、ｔｅパラメータによってその時間を最大励起瞬間（ｉｎｓｔａｎｔ  ｏｆ  ｍａｘｉｍｕｍ  ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ）に揃える。
0006637082.tif 000005
【００４３】
ステップ２ｄ．調波振幅と位相から音源特性を除去し、各調波周波数における声道周波数応答を計算する。
0006637082.tif 000006
【００４４】
ステップ２ｅ．各調波周波数における声道周波数応答の振幅成分である
0006637082.tif 000007
によって、準同型フィルタリング法を用いて声道の最小位相周波数応答
0006637082.tif 000008
を計算し、具体的方法はＬｉｍ，Ｊａｅ  Ｓ．，ａｎｄ  Ａｌａｎ  Ｖ．Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍ．Ａｄｖａｎｃｅｄ  ｔｏｐｉｃｓ  ｉｎ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ，Ｉｎｃ．，１９８７を参照する。
【００４５】
ステップ２ｆ．一連の候補の位相偏移を生成する。ここにおいて０．１を間隔とする−πからπにまで増加された候補位相偏移シーケンスを例にする。
【００４６】
ステップ２ｇ．各候補の位相偏移に対して、位相偏移を経た
0006637082.tif 000009
と
0006637082.tif 000010
の位相成分のユークリッド距離を計算する。
0006637082.tif 000011
ここでｗｒａｐ（θ）は位相ラッピング（ｗｒａｐｐｉｎｇ）関数で、Ｋは調波数量で、Δθは位相偏移である。
【００４７】
ステップ２ｈ．ｍｉｎΔθＥを最小にするＲｄパラメータを選んで、それを該分析時刻のＬＦモデルパラメータとする。
【００４８】
ステップ２ｉ．任意選択で、滑らかなＲｄパラメータ曲線を取得するため、上記ステップで取得した時間に伴って変化しているＲｄパラメータシーケンスに対してメジアンフィルタリングを行う。
【００４９】
音源モデルのパラメータを取得した後で、各調波周波数における音源周波数応答
0006637082.tif 000012
を計算する。
【００５０】
ステップ３、声道の振幅応答を取得する。調波振幅ベクトルを音源の振幅応答と口唇放射振幅応答で割ることによって、声道の振幅応答を取得する。
0006637082.tif 000013
ここで口唇放射周波数応答は
0006637082.tif 000014
と仮設され、一つの微分器に当たる。
【００５１】
口唇放射周波数応答は音源と声道に対して独立であるという特性のため、該周波数応答は音源周波数応答に組み込むとができる。そのため、ステップ２において音源周波数を計算する時、
0006637082.tif 000015
は声門流導関数の周波数応答で代替でき、この時本ステップの操作は以下に簡略化される。
0006637082.tif 000016
【００５２】
任意選択で、まずは調波振幅ベクトルによってスペクトルエンベロープの予測を行い、入力音声のスペクトルエンベロープである
0006637082.tif 000017
を取得するとともに各調波周波数における音源振幅応答
0006637082.tif 000018
に対して補間を行い、さらに前者のスペクトルエンベロープを後者のスペクトルエンベロープで割る。この時取得された声道振幅応答は任意の周波数に定義された関数であるため、単に各調波周波数の振幅応答のみを含むというわけではない。
0006637082.tif 000019
【００５３】
ステップ４、声道の振幅応答によって声道の位相応答を計算する。声道の周波数応答はほぼ一つのフルポールフィルタにモデリングされることができるため、声道の周波数応答は最小位相特性を有すると仮設することができる。該仮設において、準同型フィルタリング法を用いて声道の位相応答
0006637082.tif 000020
を計算することができる。具体的方法はＬｉｍ，Ｊａｅ  Ｓ．，ａｎｄ  Ａｌａｎ  Ｖ．Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍ．Ａｄｖａｎｃｅｄ  ｔｏｐｉｃｓ  ｉｎ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ，Ｉｎｃ．，１９８７を参照する。
【００５４】
ステップ５、各調波に対応する音源振幅ベクトルと、音源の位相ベクトルを含む音源の周波数応答
0006637082.tif 000021
を取得する。ここで音源振幅ベクトルはステップ２で取得された
0006637082.tif 000022
を用いる。音源の位相ベクトルはスペクトルで割るという方法を使用し、偏移を除去した調波位相ベクトルと声道の位相応答によって以下を計算しうる。
0006637082.tif 000023
【００５５】
ステップ６、ステップ５で取得された各調波に対応する音源の位相ベクトルとステップ２で取得された音源モデルの位相応答の歪みを計算することによって、各調波に対応する位相の歪みベクトルを取得する。
0006637082.tif 000024
【００５６】
本発明が提供する音声分析合成方法の基本形態において、図３に示す通り、合成段階のステップは以下のとおりである。
【００５７】
ステップ１、声道の振幅応答
0006637082.tif 000025
または
0006637082.tif 000026
によって、声道の位相応答
0006637082.tif 000027
または
0006637082.tif 000028
を計算する。具体的計算方法は分析段階のステップ４と同じである。任意の周波数に定義される振幅応答スペクトル
0006637082.tif 000029
を基にして位相応答
0006637082.tif 000030
を計算する場合、各調波周波数における位相応答に対してサンプリングする必要があり、
0006637082.tif 000031
を取得する。
【００５８】
ステップ２、音源モデルのパラメータ及び基本周波数に基づいて、音源モデルの振幅応答と音源モデルの位相応答を含む音源モデルの周波数応答
0006637082.tif 000032
を計算する。具体的方法は分析段階のステップ２におけるｂと同じである。
【００５９】
ステップ３、音源モデルの位相応答
0006637082.tif 000033
と各調波に対応する音源位相の歪みベクトル
0006637082.tif 000034
を加算して、各調波に対応する音源の位相ベクトル
0006637082.tif 000035
を取得する。
0006637082.tif 000036
【００６０】
ステップ４、声道の振幅応答及び各調波に対応する振幅ベクトルを乗算して、各調波の振幅を取得する。声道の位相応答と各調波に対応する音源の位相ベクトルとを加算して、各調波の位相を取得する。
0006637082.tif 000037
【００６１】
ステップ５、基本周波数と各調波の振幅及び位相によって、音声信号を合成する。本発明は使用される調波モデルの合成方法について具体的な限定をしない。よく利用されている合成方法はＭｃＡｕｌａｙ，Ｒｏｂｅｒｔ  Ｊ．，ａｎｄ  Ｔｈｏｍａｓ  Ｆ．  Ｑｕａｔｉｅｒｉ．“Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎａｌｙｓｉｓ／ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ａ  ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ．”Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ３４．４（１９８６）：７４４−７５４を参照することができる。
【００６２】
上記分析合成方法を用いて音声に対して基本周波数を修正する時、分析によって取得された声道振幅応答を新たな基本周波数間隔で再サンプリング、またはスペクトルエンベロープの予測アルゴリズムを用いてスペクトルエンベロープを構築して、さらに新たな基本周波数で再サンプリングし、その後最小位相仮設を基にして各調波周波数における声道応答を改めて計算するだけでよい。音源位相の歪みのベクトルを変える必要がない。
【００６３】
基本周波数が変わる時、声門流の形状は概ね変わらないままであるため、音源パラメータを修正する必要がない場合、本発明に係る分析合成方法は一つの簡略化形態を有する。該簡略化形態は特定の音源モデルに依らないため、音源モデルのパラメータ予測ステップは省略することができる。図に示す通り、該簡略化形態の分析段階での具体的なステップは以下のとおりである。
【００６４】
ステップ１、入力されている音声信号に対し基本周波数抽出と調波分析を行い、各分析時刻での基本周波数ｆ０、各調波の振幅ａｋと位相ベクトルθｋを取得する。調波の位相ベクトルに基づいて、各調波の相対位相偏移（ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｐｈａｓｅ  ｓｈｉｆｔ）を計算する。
0006637082.tif 000038
【００６５】
ステップ２、任意選択で、入力されている音声信号の各分析時刻での音源特徴を予測し、音源の振幅応答
0006637082.tif 000039
を計算する。
【００６６】
本ステップにおいて音源特性の予測方法は必ずしも特定の音源モデルに基づくというわけではないため、該予測方法は音源振幅応答を予測できる如何なる技術であってもよい。本発明は使用される音源振幅の予測方法について具体的な限定をしない。
【００６７】
フルポールモデルに基づいた線形予測法を例にして、各分析時刻の音声にウィンドウ生成し、線形予測法を用いて二次フルポールフィルタの係数を計算する。該フルポールフィルタの係数を用いて、振幅応答を計算する。
【００６８】
上記方法で取得された振幅応答は概ね音源の振幅応答と口唇放射の振幅応答との積算である。口唇放射周波数応答は音源と声道に対して独立であるという特性を有するため、該振幅応答は音源振幅応答に組み込むことができる。
【００６９】
ステップ３、声道の振幅応答
0006637082.tif 000040
または
0006637082.tif 000041
を取得する。
【００７０】
音源の振幅応答は未知の場合、音源の振幅応答を常数（即ち
0006637082.tif 000042
）と仮設し、声道の振幅応答を調波振幅ベクトルと定義する。音源の振幅応答が既知の場合、調波振幅ベクトルを音源振幅応答で割ることによって、声道の振幅応答を取得する。
0006637082.tif 000043
【００７１】
任意選択で、まず調波振幅ベクトルによってスペクトルエンベロープを予測し、入力音声のスペクトルエンベロープ
0006637082.tif 000044
を取得し、さらに該スペクトルエンベロープを音源の振幅応答で割る。この時取得された声道振幅応答は任意の周波数に定義される関数で、単に各調波周波数の振幅応答のみを含むというわけではない。
0006637082.tif 000045
【００７２】
ステップ４、声道の振幅応答によって声道の位相応答
0006637082.tif 000046
を計算する。具体的方法は本発明に係る方法の基本形態の分析段階のステップ４と同じである。
【００７３】
ステップ５、各調波に対応する音源振幅ベクトルと、音源の位相ベクトルを含む音源の周波数応答を取得し、具体的方法は以下である。音源振幅ベクトルはステップ２で取得済みである。調波ベクトルを声道の位相応答と減算して音源位相のベクトルを取得する。
0006637082.tif 000047
【００７４】
本発明に係る音声分析合成方法の簡略化形態において、図４に示す通り、合成段階の具体的ステップは以下のとおりである。
【００７５】
ステップ１、声道の振幅応答
0006637082.tif 000048
または
0006637082.tif 000049
によって、声道の位相応答
0006637082.tif 000050
または
0006637082.tif 000051
を計算する。具体的計算方法は本発明に係る方法の基本形態の分析段階のステップ４と同じである。連続の振幅応答スペクトル
0006637082.tif 000052
に基づいて位相応答
0006637082.tif 000053
を計算する場合、位相応答に対して補間する必要があり、
0006637082.tif 000054
を取得する。
【００７６】
ステップ２、声道の振幅応答及び各調波に対応する音源振幅ベクトルを乗算して、各調波の振幅を取得する。声道の位相応答と各調波に対応する音源の位相ベクトルを加算して、各調波の位相を取得する。
0006637082.tif 000055
【００７７】
ステップ３、基本周波数と各調波の振幅及び位相によって、音声信号を合成する。本発明は使用される調波モデルの合成方法について具体的な限定をしない。
【００７８】
本発明に係る音声分析合成技術の基本形態は音源パラメータの修正を含む応用に適用する。該技術の簡略化形態は音源パラメータの修正を含まない応用に適用する。
【００７９】
本発明に係る音声分析合成技術の基本形態は音源モデルの位相を記録することと周波数領域のインバースフィルタリングを使用することによって音源位相の歪みを取得し、さらに該位相の歪みを各調波に対応させ、入力音声の位相特性をよりよく保持させ、且つ音源モデルのパラメータ予測誤差が合成音声品質に与える影響を低減させる。該技術の簡略化形態は声門流の形状が変わらないという仮設に基づいて、音源特性を各調波に対応させ、音源モデルのパラメータ及びそのパラメータの予測ステップを表示する必要がない。該簡略化形態は音源モデルのパラメータ予測の誤差問題を回避し、分析合成ステップを大幅に簡略化し、且つ動作効率を向上させる。
【００８０】
本発明に係る音声分析合成技術は正弦モデル（Ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ  Ｍｏｄｅｌ）、調波＋ノイズモデル（Ｈａｒｍｏｎｉｃ＋Ｎｏｉｓｅ  Ｍｏｄｅｌ）、調波＋確率的なモデル（Ｈａｒｍｏｎｉｃ＋Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  Ｍｏｄｅｌ）などにも適用できる。本発明に係る方法を修正しそれを上記モデルの過程に適応させることは、当業者にとって公知の常識であるため、ここでは贅言しない。
【図１】
0006637082.tif 000056
【図２】
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【図３】
0006637082.tif 000058
【図４】
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