(57)【要約】【課題】同一の単語の前後の音素環境を想定してクラスタリングすることができる単語クラスタリング音声データベースおよび単語クラスタリング音声データベース生成装置、方法、プログラムならびに合成音声を高速に生成することができる音声合成装置を提供する。【解決手段】複数の単語を含んでなり、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベース１９を生成する単語クラスタリング音声データベース生成装置１であって、音響的な特徴量である音響特徴量を算出する特徴量算出部７と、音響特徴量に基づいて、単語をクラスタリングする単語クラスタリング情報を生成する単語クラスタリング部９とを備えた。【選択図】      図１
2004246292.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単語を含んでなり、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベースであって、前記単語における音響上の特徴量に基づいて、前記単語がクラスタリングされていることを特徴とする単語クラスタリング音声データベース。
【請求項２】
複数の単語を含んでなり、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベースを生成する単語クラスタリング音声データベース生成装置であって、
前記単語における語頭および語尾の音響上の特徴量である語頭語尾音響特徴量を算出する語頭語尾音響特徴量算出手段と、
この語頭語尾音響特徴量算出手段で算出された語頭語尾音響特徴量に基づいて、前記単語をクラスタリングする単語クラスタリング手段と、
を備えることを特徴とする単語クラスタリング音声データベース生成装置。
【請求項３】
複数の単語を含んでなり、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベースを生成する単語クラスタリング音声データベース生成装置であって、
前記単語における最初の音素および最後の音素での音響上の特徴量である音素音響特徴量を算出する音素音響特徴量算出手段と、
前記単語における最初の音素および最後の音素の音素継続時間長を算出する音素継続時間長算出手段と、
前記音素音響特徴量および前記音素継続時間長に基づいて、前記単語をクラスタリングする単語クラスタリング手段と、
を備えることを特徴とする単語クラスタリング音声データベース生成装置。
【請求項４】
複数の単語を含んでなり、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベースを生成する単語クラスタリング音声データベース生成装置であって、
前記単語をモデル化した状態における音響上の特徴量であるモデル音響特徴量を算出するモデル音響特徴量算出手段と、
前記モデル化した各状態における占有確率である状態占有確率値を算出する状態占有確率値算出手段と、
前記モデル音響特徴量と、前記状態占有確率値と、音韻表における調音方式と、音韻表における調音位置とに基づいて、前記単語をクラスタリングする単語クラスタリング手段と、
を備えることを特徴とする単語クラスタリング音声データベース生成装置。
【請求項５】
複数の単語を含んでなり、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベースを生成する単語クラスタリング音声データベース生成方法であって、
前記単語における音響上の特徴量である音響特徴量を算出する音響特徴量算出ステップと、
この音響特徴量算出ステップにおいて、算出された音響特徴量に基づいて、前記単語をクラスタリングする単語クラスタリングステップと、
を含むことを特徴とする単語クラスタリング音声データベース生成方法。
【請求項６】
複数の単語を含んでなり、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベースを生成する装置を、
前記単語における音響上の特徴量である音響特徴量を算出する音響特徴量算出手段、
この音響特徴量算出手段で算出された音響特徴量に基づいて、前記単語をクラスタリングする単語クラスタリング手段、
として機能させることを特徴とする単語クラスタリング音声データベース生成プログラム。
【請求項７】
請求項１に記載の単語クラスタリング音声データベースを利用して、入力されたテキストデータを音声合成する音声合成装置であって、
前記単語クラスタリング音声データベースと、
前記テキストデータを解析して、単語および音素に分解するテキストデータ分解手段と、
このテキストデータ分解手段で分解した単語および音素に基づいて、前記単語クラスタリング音声データベースにてクラスタリングされている同じクラスターを順次探索して、音声合成候補を取得するクラスター探索手段と、
このクラスター探索手段で取得した音声合成候補に基づいて合成音声を生成する合成音声生成手段と、
を備えることを特徴とする音声合成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベースおよび単語クラスタリング音声データベース生成装置、単語クラスタリング音声データベース生成方法、単語クラスタリング音声データベース生成プログラムならびに単語クラスタリング音声データベースを備える音声合成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、音声合成装置によって音声合成する際に利用される音声データベース中に含まれている単語をクラスタリングするものとして、単語自動分類装置（特許文献１参照）がある。なお、クラスタリングとは、クラスターと呼ばれるカテゴリに単語を分類することである。クラスターとは、単語の上位概念、または、単語を属している属性といえるもので、例えば、単語「サッカー」は「スポーツ」というクラスターに属しており、単語「晴れ」は「天気」というクラスターに属している。
【０００３】
特許文献１で開示されている単語自動分類装置は、異なる単語の共起頻度の統計量を算出し、この統計量に基づいて、確率モデルの推定問題として、音声データベース中に含まれている単語のクラスタリングを行うものである。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１１−１４３８７５号公報（段落２４〜４０、第１図）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の単語自動分類装置では、異なる単語のクラスタリングが行われているので、例えば、「サッカー」と「野球」を同じクラスターに属するようにできても、音声データベースに含まれている単語「の」（助詞）の前後の音素環境を想定してクラスタリングすることができないという問題がある。
【０００６】
また、このような単語（クラスタリングされていない単語）を含むテキストデータを、音声合成装置によって音声合成しようとすると、音声データベースから最適な音声を検索するまでに多大な処理時間を要して、合成音声を高速に生成することができないという問題がある。
【０００７】
そこで、本発明の目的は前記した従来の技術が有する課題を解消し、同一の単語の前後の音素環境を想定してクラスタリングすることができる単語クラスタリング音声データベースおよび単語クラスタリング音声データベース生成装置、単語クラスタリング音声データベース生成方法、単語クラスタリング音声データベース生成プログラムならびに合成音声を高速に生成することができる音声合成装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記した目的を達成するため、以下に示す構成とした。
請求項１記載の単語クラスタリング音声データベースは、複数の単語を含んでなり、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベースであって、前記単語における音響上の特徴量に基づいて、前記単語がクラスタリングされている構成とした。
【０００９】
かかる構成によれば、単語における音響上の特徴量に基づいて、単語がクラスタリングされている。音響上の特徴量とは、単語の最初の音素と最後の音素における特徴量（メルケプストラム係数や、線形予測分析によるケプストラム係数等）の平均と分散とを計算した（算出した）ものである。クラスタリングとは、クラスターと呼ばれるカテゴリに単語を分類することである。また、この構成におけるクラスターとは、一つの単語と、この単語に接続される前後の音素との関係を設定したものである。例えば、単語「の」（助詞）と、この「の」の前の音素が母音であるクラスター（クラスターの番号を“１”とする）は、“クラスター１；「の」の前の音素が母音である”といったように示されるものである。
【００１０】
請求項２記載の単語クラスタリング音声データベース生成装置は、複数の単語を含んでなり、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベースを生成する単語クラスタリング音声データベース生成装置であって、語頭語尾音響特徴量算出手段と、単語クラスタリング手段と、を備える構成とした。
【００１１】
かかる構成によれば、語頭語尾音響特徴量算出手段と、単語クラスタリング手段とが備えられている。語頭語尾音響特徴量算出手段では、語頭語尾音響特徴量が算出される。この語頭語尾音響特徴量は、単語における語頭および語尾の音響上の特徴量、すなわち、メルケプストラム係数や、線形予測分析によるケプストラム係数等の平均、分散である。単語クラスタリング手段では、語頭語尾音響特徴量に基づいて、音声データベースの単語がクラスタリングされる。
【００１２】
請求項３記載の単語クラスタリング音声データベース生成装置は、複数の単語を含んでなり、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベースを生成する単語クラスタリング音声データベース生成装置であって、音素音響特徴量算出手段と、音素継続時間長算出手段と、単語クラスタリング手段と、を備える構成とした。
【００１３】
かかる構成によれば、音素音響特徴量算出手段と、音素継続時間長算出手段と、単語クラスタリング手段とが備えられている。音素音響特徴量算出手段では、音素音響特徴量が算出される。この音素音響特徴量は、単語における最初の音素および最後の音素での音響上の特徴量、すなわち、メルケプストラム係数や、線形予測分析によるケプストラム係数等の平均、分散である。音素継続時間長算出手段では、音素継続時間長が算出される。この音素継続時間長は、単語における最初の音素および最後の音素の継続時間、通常、数十ｍｓ程度のものである。単語クラスタリング手段では、音素音響特徴量および音素継続時間長に基づいて、音声データベースの単語がクラスタリングされる。
【００１４】
請求項４記載の単語クラスタリング音声データベース生成装置は、複数の単語を含んでなり、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベースを生成する単語クラスタリング音声データベース生成装置であって、モデル音響特徴量算出手段と、状態占有確率値算出手段と、単語クラスタリング手段と、を備える構成とした。
【００１５】
かかる構成によれば、モデル音響特徴量算出手段と、状態占有確率値算出手段と、単語クラスタリング手段とが備えられている。モデル音響特徴量算出手段では、モデル音響特徴量が算出される。このモデル音響特徴量は、モデル化した状態における音響上の特徴量、すなわち、メルケプストラム係数や、線形予測分析によるケプストラム係数等の平均、分散である。状態占有確率値算出手段では、状態占有確率値が算出される。この状態占有確率値は、モデル化した各状態における占有確率を示すものである。単語クラスタリング手段では、モデル音響特徴量と、状態占有確率値と、音韻表における調音方式と、音韻表における調音位置とに基づいて、音声データベースの単語がクラスタリングされる。
【００１６】
請求項５記載の単語クラスタリング音声データベース生成方法は、複数の単語を含んでなり、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベースを生成する単語クラスタリング音声データベース生成方法であって、音響特徴量算出ステップと、単語クラスタリングステップと、を含むものとした。
【００１７】
この方法によれば、音響特徴量算出ステップと、単語クラスタリングステップとが含まれている。音響特徴量算出ステップでは、音響特徴量が算出され、単語クラスタリングステップでは、音響特徴量に基づいて、音声データベースの単語がクラスタリングされる。
【００１８】
請求項６記載の単語クラスタリング音声データベース生成プログラムは、複数の単語を含んでなり、音声合成する際に供される単語クラスタリング音声データベースを生成する装置を、以下に示す手段として機能させることを特徴とする。当該装置を機能させる手段は、音響特徴量算出手段、単語クラスタリング手段、である。
【００１９】
かかる構成によれば、音響特徴量算出手段と、単語クラスタリング手段とによって装置が機能する。音響特徴量算出手段は、音響特徴量が算出され、単語クラスタリング手段では、音響特徴量に基づいて、音声データベースの単語がクラスタリングされる。
【００２０】
請求項７記載の音声合成装置は、請求項１に記載の単語クラスタリング音声データベースを利用して、入力されたテキストデータを音声合成する音声合成装置であって、前記単語クラスタリング音声データベースと、テキストデータ分解手段と、クラスター探索手段と、合成音声生成手段と、を備える構成とした。
【００２１】
かかる構成によれば、単語クラスタリング音声データベースと、テキストデータ分解手段と、クラスター探索手段と、合成音声生成手段とが備えられている。テキストデータ分解手段では、例えば、形態素解析によってテキストデータが解析されて、まず、単語に分割され、続いて、音素に分解される。クラスター探索手段では、単語クラスタリング音声データベースにおいて、クラスターに分類されている単語の中から合成音声を生成する際に最適な単語の候補である音声合成候補が順次探索される。合成音声生成手段では、探索された音声合成候補が連結され、合成音声が生成される。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
この実施の形態の説明では、まず、単語クラスタリング音声データベースの概略について説明する。そして、単語クラスタリング音声データベース生成装置の構成を説明し、続いて、当該装置で生成した単語クラスタリング音声データベースを備える音声合成装置の構成を説明する（図１参照）。次に、単語クラスタリング音声データベース生成装置の動作（単語クラスタリング音声データベースの生成の仕方）について説明し（図２参照）、続いて、音声合成装置の動作を説明する（図３参照）。さらに、単語クラスタリング音声データベース生成装置において、単語クラスタリング情報の生成の仕方について説明する（図４参照）。
【００２３】
（単語クラスタリング音声データベースの概略について）
単語クラスタリング音声データベースは、音声合成装置に備えられている単語音素毎に発話時刻が区分されている音声データベースの単語を、音響上の特徴量（以下、この実施の形態の説明では、「音響的な特徴量」と記載する）に基づいて「クラスター」に分類したもので、当該音声合成装置で音声合成する際の単語の探索時間を短縮することができ、処理速度を向上させることができるものである。この単語クラスタリング音声データベースにおけるクラスターとは、単語とこの単語の前後の音素のつながりとに基づいて、音声データベース内のすべての単語をいくつかのグループに分類した際の、それぞれのグループ（グループ一つ一つ）のことである。
【００２４】
（単語クラスタリング音声データベース生成装置の構成）
図１は、単語クラスタリング音声データベース生成装置と音声合成装置とのブロック図であり、この図１に示すように、単語クラスタリング音声データベース生成装置１は、音声合成装置に供される通常の音声データベースに含まれている単語をクラスターに分類した単語クラスタリング音声データベースを生成するもので、入出力部５と、特徴算出部７と、単語クラスタリング部９と、音素継続時間長算出部１１と、状態占有確率値算出部１３とを備えている。
【００２５】
なお、この図１の音声合成装置は、単語クラスタリング音声データベース生成装置１でクラスタリングした単語クラスタリング音声データベースを備えているが、当初（単語クラスタリング音声データベース生成装置１で単語クラスタリング音声データベースを生成する以前）、通常の音声データベースを備えていたものである。つまり、通常の音声データベースは、各単語のクラスタリングが行われておらず、一つのクラスターしか存在していない状況であるといえる（前後の音素環境を考慮していないといえる）。
【００２６】
入出力部５は、音声合成装置に備えられている単語クラスタリング音声データベース（音声データベース）からデータベース情報が入力される（取得される）と共に、単語クラスタリング部９から出力される単語クラスタリング情報を当該音声合成装置に出力するものである。なお、この入出力部５は、インターネット等の通信回線網（図示せず）を介して、情報（データベース情報、単語クラスタリング情報）の送受信が行えるように構成してもよい。
【００２７】
データベース情報は、音声合成装置に備えられている音声データベース（単語クラスタリング音声データベース）の音声データに関する情報であり、音声データは、単語および音素（ローマ字表記したときの各アルファベットに該当）と音声波形とを対応させた複数の文章からなるもの（単語および音素毎に発話時刻が区分されている）である。つまり、データベース情報は、当該音声データベースに記録されている（含まれている）音声データについて、各単語および音素のローマ字表記（各アルファベットに該当）と、各単語および音素の発話時刻（発話開始時刻および発話終了時刻；発話時間）とを組み合わせたものである。
【００２８】
単語クラスタリング情報は、音声データベースに記録されている（含まれている）単語を複数のクラスターに分類するための情報であり、クラスターは、単語とこの単語の前後の音素のつながりとに基づいて、音声データベース内のすべての単語をいくつかのグループに分類した際の、それぞれのグループ（グループ一つ一つ）のことである。例えば、単語「の」（助詞）と、この「の」の前の音素が母音であるクラスター（クラスターの番号を“１”とする）は、“クラスター１；「の」の前の音素が母音である”といったように示されるものである。
【００２９】
特徴算出部７は、入出力部５を介して入力されたデータベース情報に基づいて、各音声データの「単語」の音響的な特徴量（特徴量の各次元での平均、分散等の統計量）を算出するもので、語頭語尾音響特徴量算出手段７ａと、音素音響特徴量算出手段７ｂと、モデル音響特徴量算出手段７ｃとを備えている。つまり、この特徴量算出部７は、単語の前後の音素環境を考慮しつつ（反映させつつ）、単語毎に、語頭・語尾の音素でのＭＦＣＣ（Ｍｅｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ；音質を表すパラメータ［音声をＦＦＴし、逆フーリエ変換してケプストラム係数に変換したパラメータ］）、基本周波数等の統計量を算出するものである。
【００３０】
語頭語尾音響特徴量算出手段７ａは、単語の語頭と語尾の特定区間（４０ｍｓ）における音響的な特徴量の統計量（語頭語尾音響特徴量）を算出するもので、例えば、前記した単語「の」の場合、数式（１）〜（４）によって、語頭語尾音響特徴量を算出する。
【００３１】
【数１】
2004246292.tif 000003
2004246292.tif 000004
【００３２】
【数２】
2004246292.tif 000005
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【００３３】
【数３】
2004246292.tif 000007
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【００３４】
【数４】
2004246292.tif 000009
2004246292.tif 000010
【００３５】
なお、μ語頭ｊ（ａ−の＋ｕ）は、単語「の」の先行音素（直前の音素）が「ａ」で後続音素（直後の音素）が「ｕ」である場合の、語頭におけるｊ次元目の特徴量の平均値を示しており、μ語尾ｊ（ａ−の＋ｕ）は、単語「の」の先行音素（直前の音素）が「ａ」で後続音素（直後の音素）が「ｕ」である場合の、語尾におけるｊ次元目の特徴量の平均値を示している。また、Σ語頭ｊ（ａ−の＋ｕ）は、単語「の」の先行音素（直前の音素）が「ａ」で後続音素（直後の音素）が「ｕ」である場合の、語頭におけるｊ次元目の特徴量の分散値を示しており、Σ語尾ｊ（ａ−の＋ｕ）は、単語「の」の先行音素（直前の音素）が「ａ」で後続音素（直後の音素）が「ｕ」である場合の、語尾におけるｊ次元目の特徴量の分散値を示している。
【００３６】
音素音響特徴量算出手段７ｂは、単語における最初の音素と最後の音素における音響的な特徴量の統計量（音素音響特徴量）を算出するもので、例えば、前記した単語「の」の場合、前記した数式（１）〜（４）によって、音素音響特徴量を算出する。
【００３７】
モデル音響特徴量算出手段７ｃは、単語を音韻表における調音方式と、音韻表における調音位置との少なくとも一方に基づいて、モデル化した状態における音響的な特徴量の統計量（モデル音響特徴量）を算出するもので、例えば、前記した単語「の」の場合、ＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）の作成方法によって、モデル音響特徴量を算出する。
【００３８】
単語クラスタリング部９は、特徴量算出部７で算出された特徴量の統計量（語頭語尾音響特徴量、音素音響特徴量、モデル音響特徴量）、音素継続時間長算出部１１で算出された音素継続時間長、状態占有確率値算出部１３で算出された状態占有確率値と、音韻表における調音方式と、音韻表における調音位置とに基づいて、単語のクラスタリング（この実施の形態では、Ｔｒｅｅ−ｂａｓｅｄ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）を行うものである。つまり、この単語クラスタリング部９は、前後の音素環境を考慮した単語を「クラスター」にどのように分けるかを決定する単語クラスタリング情報を生成するものである。この単語クラスタリング部９が特許請求の請求項に記載した単語クラスタリング手段に相当するものである。
【００３９】
この単語クラスタリング部９において生成される単語クラスタリング情報は、特徴量算出部７で算出された特徴量に応じて、適宜変更されるものである。つまり、特徴量算出部７で語頭語尾音響特徴量が算出された場合、この語頭語尾音響特徴量および音素のデータ数に基づいて、単語クラスタリング情報が生成され、特徴量算出部７で音素音響特徴量が算出された場合、音素音響特徴量および音素継続時間長に基づいて、単語クラスタリング情報が生成され、特徴量算出部７で、モデル音響特徴量が算出された場合、モデル音響特徴量および状態占有確率値に基づいて、単語クラスタリング情報が生成されることとなる。
【００４０】
音韻表における調音方式とは、音声器官（喉頭等）によって発声する際の声道に、閉鎖または狭まりを形成する方式（動かし方）のことである。音韻表における調音位置とは、調音器官（舌、下唇）によって調整される調音点（口蓋、歯茎、上唇等）の場所を指すもので、この場所において音声が発声される際の閉鎖または狭まりが形成される。
【００４１】
なお、この音韻表における調音方式と調音位置に関するデータが単語クラスタリング音声データベース生成装置１の記録部（図示せず）に記録されており、状態占有確率値算出部１３で状態占有確率値が算出された場合に記録部（図示せず）から読み出されて利用される。
【００４２】
この単語クラスタリング情報の生成の手順を以下に示す。まず、単語の「中心」（前後の音素を除外した部分）が同じ単語（中心同一単語とする）を集める（分類する）。この中心同一単語を、特定の条件（中心同一単語を分けるための質問）に該当するもの、しないもので２分割する。分割前後の対数尤度Ｌ（Ｃ）（数式５）の差ΔＬ（ｑ）（数式６）が最も大きくなった条件を最初の「判別木」の条件として採用する。
【００４３】
【数５】
2004246292.tif 000011
2004246292.tif 000012
【００４４】
【数６】
2004246292.tif 000013
2004246292.tif 000014
【００４５】
数式５において、Σ（Ｃ）は、共有化された状態Ｃ（単語の「中心」）の分散、Ｘｆは、ｆ番目のフレームで観測された特徴ベクトル、ｎは特徴ベクトルの次元数、γｓ（Ｘｆ）は共有化された状態Ｃに含まれるある状態ｓが特徴ベクトルＸｆを出力する確率を示すものである。
【００４６】
また、数式６において、Ｃ（ｑ，ＹＥＳ）は条件（質問）ｑでＹＥＳに分類される共有化された状態、Ｃ（ｑ，ＮＯ）は条件（質問）ｑでＮＯに分類される共有化された状態を示すものである。このｑとしては、「前の音素が摩擦音か？」、「後の音素が子音か？」等、音韻表の調音方式や調音位置が同じ音素かどうかを設定する条件（質問）が用いられている。また、数式５におけるΣ（Ｃ）は、次に示す数式７によって算出するものである。
【００４７】
【数７】
2004246292.tif 000015
2004246292.tif 000016
【００４８】
ただし、μ（Ｃ）は、共有化された状態Ｃの平均を示すものであり、次に示す数式８によって算出するものである。
【００４９】
【数８】
2004246292.tif 000017
2004246292.tif 000018
【００５０】
次に、条件（質問）によって２分割されたそれぞれのクラスターについて、当初採用された条件（質問）以外の条件（質問）で、さらに、２分割を行い、前記したのと同様に、分割前後の対数尤度Ｌ（Ｃ）（数式５）の差ΔＬ（ｑ）（数式６）が最も大きくなる条件（質問）を次の「判別木」の条件（質問）として採用する。
【００５１】
さらに、これらの条件（質問）による分割を、分割前後の対数尤度Ｌ（Ｃ）（数式５）の差ΔＬ（ｑ）が予め設定された閾値を下回るまで繰り返していき、「判別木」を生成する。最後に、生成された「判別木」において、前後の音素環境を全て考慮した単語に適用して、同じリーフ（判別木の末端であり、葉っぱに該当する）に属した単語を同一のクラスターに属する単語として扱う「単語クラスタリング情報」とされる。
【００５２】
音素継続時間長算出部１１は、特徴量算出部７の音素音響特徴量算出手段７ｂで、音素音響特徴量が算出された場合に、音素の継続時間を算出するもので、単語の語頭、語尾の音素の継続時間長をそれぞれ算出し、単語クラスタリング部９に出力するものである。音素の継続時間は、音素の発話開始時刻と発話終了時刻とによって算出される。この音素継続時間長算出部１１が特許請求の範囲の請求項に記載した音素継続時間長算出手段に相当するものである。
【００５３】
状態占有確率値算出部１３は、特徴量算出部７のモデル音響特徴量算出手段７ｃで、モデル音響特徴量が算出された場合に、状態占有確率値を算出するものである。状態占有確率値は、モデル化した状態における単語の占有確率である。この状態占有確率値算出部１３が特許請求の範囲の請求項に記載した状態占有確率値算出手段に相当するものである。
【００５４】
この単語クラスタリング音声データベース生成装置１によれば、特徴量算出部７の語頭語尾音響特徴量算出手段７ａで、語頭語尾音響特徴量が算出され、単語クラスタリング部９で、語頭語尾音響特徴量と音素のデータ数に基づいて、音声データベースの単語をクラスタリングする単語クラスタリング情報が生成される。このため、単語の語頭および語尾の音響特徴量である語頭語尾音響特徴量が参照されて、音声データベースの単語をクラスタリングする単語クラスタリング情報が生成されており、この単語クラスタリング情報により、同一の単語の前後の音素環境を想定して（考慮して）、音声データベースの単語をクラスタリングすることができる。
【００５５】
また、この単語クラスタリング音声データベース生成装置１によれば、特徴量算出部７の音素音響特徴量算出手段７ｂで、音素音響特徴量が算出され、音素継続時間長算出部１１で、音素継続時間長が算出される。単語クラスタリング部９で、音素音響特徴量および音素継続時間長に基づいて、音声データベースの単語をクラスタリングする単語クラスタリング情報が生成される。このため、単語の最初の音素および最後の音素の音響特徴量である音素音響特徴量が参照されて、音声データベースの単語をクラスタリングする単語クラスタリング情報が生成されており、この単語クラスタリング情報により、同一の単語の前後の音素環境を想定して（考慮して）、音声データベースの単語をクラスタリングすることができる。
【００５６】
さらに、この単語クラスタリング音声データベース生成装置１によれば、特徴量算出部７のモデル音響特徴量算出手段７ｃで、モデル音響特徴量が算出され、状態占有確率値算出部１３で、状態占有確率値が算出される。単語クラスタリング部９で、モデル音響特徴量および状態占有確率値に基づいて、音声データベースの単語をクラスタリングする単語クラスタリング情報が生成される。このため、単語をモデル化した状態における音響特徴量であるモデル音響特徴量が参照されて、音声データベースの単語をクラスタリングする単語クラスタリング情報が生成されており、この単語クラスタリング情報により、同一の単語の前後の音素環境を想定して（考慮して）、音声データベースの単語をクラスタリングすることができる。
【００５７】
（音声合成装置の構成）
また、図１に示した音声合成装置３は、単語クラスタリング音声データベース生成装置１で生成された単語クラスタリング情報に従ってクラスタリングされた音声データベース（単語クラスタリング音声データベース１９）を使用して、入力されたテキストデータの音声合成を行うもので、テキストデータ解析部１５と、クラスター探索部１７と、単語クラスタリング音声データベース１９と、合成音声生成部２１とを備えている。
【００５８】
テキストデータ解析部１５は、入力されたテキストデータを形態素解析して、単語および音素に分解するものである。形態素解析は、テキストデータを解析して、このテキストデータに含まれている単語の語幹、接辞、語形変化等を、意味を担う最小の言語要素である形態素に同定することである。なお、テキストデータ解析部１５が特許請求の範囲の請求項に記載したテキストデータ分解手段に相当するものである。
【００５９】
クラスター探索部１７は、テキストデータ解析部１５で分解された単語および音素を、単語クラスタリング音声データベース１９に記録されているクラスター毎に探索して、このクラスターに含まれている単語の中から、音声合成する際の候補となる音声合成候補を取得するものである。この音声合成候補は、クラスターに属している「単語」のみの音声データを指すものである。なお、このクラスター探索部１７がクラスター探索手段に相当するものである。
【００６０】
単語クラスタリング音声データベース１９は、データベースの構成単位として、単語および音素からなる複数の「文章」を記録していると共に、各単語が単語クラスタリング情報によって、クラスタリングされている（クラスターに分類されている）ものである。なお、各文章には「文番号」が付されており、各単語の文章先頭から発話時刻が記録されている。
【００６１】
合成音声生成部２１は、クラスター探索部１７によって、単語クラスタリング音声データベース１９から取得された音声合成候補を連結し、合成音声を生成して、当該音声合成装置３の外部に出力するものである。なお、この合成音声生成部２１が特許請求の範囲の請求項に記載した合成音声生成手段に相当するものである。
【００６２】
この音声合成装置３によれば、テキストデータ解析部１５で、形態素解析によってテキストデータが解析されて、まず、単語および音素に分割される。クラスター探索部１７で、単語クラスタリング音声データベース１９において、クラスターに分類されている単語の中から合成音声を生成する際に最適な単語の候補である音声合成候補が順次探索される。合成音声生成部２１で、探索された音声合成候補が連結され、合成音声が生成される。このため、クラスター探索部１７で、予め、クラスターに分類されている単語の中から、音声合成候補が探索されるので、探索時間を短縮することができ、合成音声を高速に生成することができる。
【００６３】
（単語クラスタリング音声データベース生成装置の動作）
次に、図２に示すフローチャートを参照して、単語クラスタリング音声データベース生成装置１の動作について説明する（適宜、図１参照）。
【００６４】
まず、単語クラスタリング音声データベース生成装置１の入出力部５に音声合成装置３からデータベース情報が入力される（Ｓ１）。続いて、単語クラスタリング音声データベース生成装置１の主制御部（図示を省略）にて、特徴量算出部７で算出する音響特徴量が語頭語尾音響特徴量であるかどうかが判断される（Ｓ２）。特徴量算出部７で算出する音響特徴量が語頭語尾音響特徴量であると判断された場合（Ｓ２、Ｙｅｓ）には、語頭語尾音響特徴量算出手段７ａで語頭語尾音響特徴量が算出される（Ｓ３）。
【００６５】
また、特徴量算出部７で算出する音響特徴量が語頭語尾音響特徴量であると判断されなかった場合（Ｓ２、Ｎｏ）には、特徴量算出部７で算出する音響特徴量が音素音響特徴量であるかどうかが判断される（Ｓ４）。特徴量算出部７で算出する音響特徴量が音素音響特徴量であると判断された場合（Ｓ４、Ｙｅｓ）には、音素音響特徴量算出手段７ｂで音素音響特徴量が算出される（Ｓ５）。そして、音素継続時間長算出部１１で音素継続時間長が算出される（Ｓ６）。
【００６６】
さらに、Ｓ４にて、特徴量算出部７で算出する音響特徴量が音素音響特徴量であると判断されなかった場合（Ｓ４、Ｎｏ）には、モデル音響特徴量算出手段７ｃでモデル音響特徴量が算出される（Ｓ７）。そして、状態占有確率値算出部１３で状態占有確率値が算出される（Ｓ８）。
【００６７】
すると、単語クラスタリング部９で、語頭語尾音響特徴量、音素音響特徴量および音素継続時間長、モデル音響特徴量および状態占有確率値のいずれかに基づいて、単語クラスタリング情報が生成される（Ｓ９）。そして、入出力部５から音声合成装置３に単語クラスタリング情報が出力される（Ｓ１０）。
【００６８】
（音声合成装置の動作）
次に、図３に示すフローチャートを参照して、音声合成装置３の動作について説明する（適宜、図１参照）。
【００６９】
まず、音声合成装置３のテキストデータ分解部１５にテキストデータが入力され、このテキストデータ分解部１５で、テキストデータが形態素解析されて、単語および音素に分解される（Ｓ１１）。
【００７０】
そして、このテキストデータ分解部１５で分解された単語および音素に基づいて、クラスター探索部１７で単語クラスタリング音声データ１９が探索され、音声合成候補が取得される（Ｓ１２）。
【００７１】
その後、合成音声生成部２１で、音声合成候補が連結されて、合成音声が生成され、出力される（Ｓ１３）。
【００７２】
（単語クラスタリング情報の生成の仕方について）
最後に、単語クラスタリング音声データベース生成装置１において、単語クラスタリング情報の生成の仕方（一例）について、図４を参照して説明する。
【００７３】
この図４に示した単語クラスタリング情報の生成の仕方（一例）は、単語の「の」に関するものである。まず、単語「の」の全てのデータ「１００」個が「前の音素が母音である」という条件に基づいて、２分割される。単語「の」の前の音素が母音である個数が１０個であり、単語「の」の前の音素が母音でない個数が９０個である（この９０個が、図４において「クラスタ３」）。
【００７４】
そして、さらに、単語「の」の「後の音素が破裂音である」という条件に基づいて、２分割され、これらが図４において「クラスタ１」、「クラスタ２」とされる。
【００７５】
以上、一実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、単語クラスタリング音声データベース生成装置１の各構成の処理を一つずつの過程ととらえ、単語クラスタリング音声データベース生成方法とみなすことや、各構成の処理を汎用的なコンピュータ言語で記述した単語クラスタリング音声データベース生成プログラムとみなすことも可能である。これらは、単語クラスタリング音声データベース生成装置１と同様の効果を得ることができる。
【００７６】
【発明の効果】
請求項１記載の発明によれば、単語における音響上の特徴量に基づいて、単語がクラスタリングされたものであるため、この単語クラスタリング音声データベースが音声合成装置に利用されれば、単語の探索時間を短縮化することができ、合成音声を高速に生成することができる。
【００７７】
請求項２、５、６記載の発明によれば、単語の音響特徴量に基づいて、音声データベースの単語をクラスタリングする単語クラスタリング情報が生成される。このため、この単語クラスタリング情報により、同一の単語の前後の音素環境を想定して（考慮して）、音声データベースの単語をクラスタリングすることができる。
【００７８】
請求項３記載の発明によれば、音素音響特徴量が算出され、音素継続時間長が算出される。これらに基づいて、音声データベースの単語をクラスタリングする単語クラスタリング情報が生成される。このため、単語の最初の音素および最後の音素の音響特徴量である音素音響特徴量が参照されて、音声データベースの単語をクラスタリングする単語クラスタリング情報が生成されており、この単語クラスタリング情報により、同一の単語の前後の音素環境を想定して（考慮して）、音声データベースの単語をクラスタリングすることができる。
【００７９】
請求項４記載の発明によれば、モデル音響特徴量が算出され、状態占有確率値が算出される。これらに基づいて、音声データベースの単語をクラスタリングする単語クラスタリング情報が生成される。このため、単語をモデル化した状態における音響特徴量であるモデル音響特徴量が参照されて、音声データベースの単語をクラスタリングする単語クラスタリング情報が生成されており、この単語クラスタリング情報により、同一の単語の前後の音素環境を想定して（考慮して）、音声データベースの単語をクラスタリングすることができる。
【００８０】
請求項７記載の発明によれば、テキストデータが解析されて、まず、単語に分割され、さらに、分割された単語それぞれに接続する前後の音素に分解され、クラスターに分類されている単語の中から合成音声を生成する際に最適な単語の候補である音声合成候補が順次探索される。そして、探索された音声合成候補が連結され、合成音声が生成される。このため、予め、クラスターに分類されている単語の中から、音声合成候補が探索されるので、探索時間を短縮することができ、合成音声を高速に生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による一実施の形態である単語クラスタリング音声データベース生成装置および音声合成装置のブロック図である。
【図２】図１に示した単語クラスタリング音声データベース生成装置の動作を説明したフローチャートである。
【図３】図１に示した音声合成装置の動作を説明したフローチャートである。
【図４】単語クラスタリング情報の生成の仕方を説明した図である。
【符号の説明】
１        単語クラスタリング音声データベース生成装置
３        音声合成装置
５        入出力部
７        特徴量算出部
７ａ      語頭語尾音響特徴量算出手段
７ｂ      音素音響特徴量算出手段
７ｃ      モデル音響特徴量算出手段
９        単語クラスタリング部
１１      音素継続時間長算出部
１３      状態占有確率値算出部
１５      テキストデータ分解部
１７      クラスター探索部
１９      単語クラスタリング音声データベース
２１      合成音声生成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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