(57)【要約】【課題】未登録の単語に発音アクセントを付す。【解決手段】未登録語を構成する分節情報列を１つ以上に分割して出力する前処理と、この前処理結果である１つ以上の分割結果のそれぞれにおける分節情報列と各分節情報列に与えた位置情報列とを設定する入力設定処理と、入力処理で設定された分節情報列と位置情報列及び超分節情報推定規則とを用いて、未登録語の１つ以上の分割結果のそれぞれにおける各分節情報に対応する超分節情報を推定する超分節情報推定処理と、超分節情報推定処理の推定結果である１つ以上の分割結果のそれぞれに対応する超分節情報の列から、全体でアクセント型を推定するアクセント推定処理とを実行する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
アクセント位置を決定すべき単語を表わす分節情報列に位置情報を付与し、注目した分節情報とこの注目した分節情報に付与した位置情報及び上記注目した分節情報の前に位置する分節情報と、この分節情報に付与した位置情報及びこの分節情報に対応する超分節情報と、上記注目した分節情報の後に位置する分節情報及びこの分節情報に付与した位置情報とから上記注目した分節情報に対応する超分節情報を推定する規則を格納した超分節情報推定規則格納部を具備し、
未登録語を構成する分節情報列を分解可能な場合はその分節情報列を１つ以上に分解して出力する前処理と、
この前処理結果である１つ以上の分割結果のそれぞれにおける分節情報列と各分節情報列に与えた位置情報列とを設定する入力設定処理と、
上記入力設定処理で設定された分節情報列と位置情報列及び上記超分節情報推定規則とを用いて、上記未登録語の１つ以上の分割結果のそれぞれにおける各分節情報に対応する超分節情報を推定する超分節情報推定処理と、
上記超分節情報推定処理の推定結果である１つ以上の分割結果のそれぞれに対応する超分節情報の列から、全体でアクセント型を推定するアクセント推定処理と、
を実行することを特徴とする音声言語処理方法。
【請求項２】
請求項１記載の音声言語処理方法において、上記超分節情報推定処理は上記入力設定処理で設定された分節情報列と上記位置情報列及び上記超分節情報推定規則とを用いて、上記未登録語の１つ以上の分割結果のそれぞれにおける各分節情報に対応する超分節情報と、そのスコアとを推定して処理することを特徴とする音声言語処理方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、上記分節情報は日本語のモーラを用い、超分節情報は上記モーラのトーンの高さの情報を用いることを特徴とする音声言語処理方法。
【請求項４】
請求項１又は２記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、上記分節情報は日本語のモーラを用い、超分節情報は注目したモーラから後のモーラに移る際のトーンの相対的変化または無変化を示す情報を用いることを特徴とする音声言語処理方法。
【請求項５】
請求項１乃至４記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、上記アクセント推定処理は上記前処理において分割がない場合に、上記超分節情報推定処理で得られた超分節情報列を前から走査して最初に音の下降を示す超分節情報の位置をアクセント位置と推定することを特徴とする音声言語処理方法。
【請求項６】
請求項１乃至４記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、上記アクセント推定処理は上記分節情報推定処理で得られたスコア付の超分節情報間の遷移に基づいて、主要な音の下降を示す位置をアクセント位置と推定することを特徴とする音声言語処理方法。
【請求項７】
請求項１乃至４記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、上記アクセント推定処理は上記前処理において分割がある場合に、１つ以上の分割に対応する１つ以上のアクセント型から、アクセント結合規則に基づいて全体のアクセント型を決定することを特徴とする音声言語処理方法。
【請求項８】
請求項１乃至７記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、上記超分節情報推定処理及びこの超分節情報推定処理に用いられる超分節情報推定規則に、サポートベクターマシーンを用いることを特徴とする音声言語処理方法。
【請求項９】
請求項１乃至７記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、上記超分節情報推定処理及びこの超分節情報推定処理に用いられる超分節情報推定規則に、分節情報とそれに対応する位置情報と超音節情報との間での条件付確率による確率モデルを用いることを特徴とする音声言語処理方法。
【請求項１０】
アクセント位置を決定すべき単語を表わす分節情報列に位置情報を付与し、注目した分節情報とこの注目した分節情報に付与した位置情報及び上記注目した分節情報の前に位置する分節情報と、この分節情報に付与した位置情報及びこの分節情報に対応する超分節情報と、上記注目した分節情報の後に位置する分節情報及びこの分節情報に付与した位置情報とから上記注目した分節情報に対応する超分節情報を推定する規則を格納した超分節情報推定規則格納部と、
未登録語を構成する分節情報列を分解可能な場合はその分節情報列を１つ以上に分解して出力する前処理手段と、
この前処理手段の処理結果である１つ以上の分割結果のそれぞれにおける分節情報列と各分節情報列に与えた位置情報列とを設定する入力設定手段と、
上記入力設定手段で設定された分節情報列と位置情報列及び上記超分節情報推定規則とを用いて、上記未登録語の１つ以上の分割結果のそれぞれにおける各分節情報に対応する超分節情報を推定する超分節情報推定手段と、
上記超分節情報推定手段の推定結果である１つ以上の分割結果のそれぞれに対応する超分節情報の列から、全体でのアクセント型を推定するアクセント推定手段と、
を具備していることを特徴とする音声言語処理装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の音声言語処理装置において、超分節情報推定規則学習手段を設け、この超分節情報推定規則学習手段で獲得した超分節情報推定規則を上記超分節情報推定規則格納部に格納して保持することを特徴とする音声言語処理装置。
【請求項１２】
コンピュータが解読可能な符号列によって記述され、コンピュータに請求項１乃至９の音声言語処理方法の少なくとも一つを実行させる音声言語処理プログラム。
【請求項１３】
コンピュータが書き込み、読み出しが可能な記録媒体に請求項１２に記載の音声言語処理プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、登録されていない単語のアクセント位置を推定する音声言語処理方法、音声言語処理装置及びその方法をコンピュータに実行させる音声言語処理プログラム、このプログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
テキストからの音声合成装置では、入力されたテキスト内の各単語の読みやアクセント（どの音を際立たせるか）の情報を、辞書から取り出して合成音声の生成に利用している。ところが、任意のテキストには、登録されていない単語、すなわち、未登録語が出現する事態が生じる。従って、任意のテキストの音声合成においては、未登録語に対して尤もらしい読みとアクセントの情報を推定することが必要となる。
【０００３】
テキストの中に出てきた単語の付近に括弧書き（かっこがき）などで単語の読みが付与されることはしばしばあるが、アクセント位置が付与されることは少ないか、もしくは、ほとんどない。この状況は日本語に限らず、一般に音を際立たせる箇所を示すアクセント記号をテキスト中に書かない中国語、英語、フランス語、ドイツ語などの言語においても同様である。従って、音声合成のためには、アクセント位置の推定が重要となる。
【０００４】
日本語の標準語の場合、例えば、Ｎモーラからなる単語はＮ個のモーラのどこかにアクセントが置かれるか（Ｎ通り）、又はどこにも置かれないか（１通り）により、Ｎ＋１通りのアクセント型が考えられる。単語はそれらのうちのどれか１つのアクセント型を持つ。しばしば平板型（または０型）、頭高型（または１型）、起伏型（２からＮ型）などと呼ばれる。英語においてもＮ個のシラブルのうちのどこかにアクセントが置かれるか、または、どこにも置かれないかの、合計Ｎ＋１通りの可能性があり、そのうちの１つが単語ごとに決まっている。
【０００５】
このため、アクセント位置の推定という問題は、その単語でのＮ＋１個のカテゴリの識別問題として解決が試みられてきた。
従来技術（ａ）として、非特許文献１の研究発表がある。この従来技術では、語頭、語尾における漢字と読みとアクセントとの組み合せに対して統計的な分布に基づいたスコアを用意する。これは単語の長さごとに用意される。アクセントの推定が必要な単語の長さと、及び、語頭、語末の漢字とそれらの読みに応じてスコアを選択して、アクセント型の推定に利用している。
【０００６】
従来の技術（ｂ）として非特許文献２の研究発表がある。非特許文献２では単語の長さごとに、語尾の読みの違いに基づくアクセント形推定規則を人手によって作成し、評価した結果が報告されている。
このように、従来技術（ａ）、（ｂ）に共通して、各単語の長さに依存した規則が必要となる。
【０００７】
【非特許文献１】
広川、箱田、“人名（姓）におけるアクセント形推定法”（日本音響学会、昭和５６年５月、４２５頁から４２５頁）
【非特許文献２】
土田、大山、ら、“日本人の名前アクセント型付与規則”（電子通信学会論文誌、１９８４年５号、Ｖｏｌ．Ｊ６７−Ｄ  Ｎｏ．５、６２５頁から６２６頁）
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
解決しようとする問題点は、従来技術（ａ）、（ｂ）において、アクセント位置を決めようとする単語の長さから独立した規則を実現できていない点である。本発明は、読みのトーン（ストレス）を絶対又は相対的に高く（強く）するか低く（弱く）するかといった音の高低（強弱）を判定し、その判定結果の列から最終的に未登録語全体でのアクセント位置を高精度に推定する音声言語処理方法とその装置を提供することを目的とする。
更に、読みのトーン（ストレス）の高低（強弱）の判定に、すなわち高低という２つのクラスの分類に精度の高い識別学習器を用いて、未登録語のアクセント位置を高精度に推定する音声言語処理方法と装置とを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この発明の請求項１ではアクセント位置を決定すべき単語を表わす分節情報列に位置情報を付与し、注目した分節情報とこの注目した分節情報に付与した位置情報及び注目した分節情報の前に位置する分節情報と、この分節情報に付与した位置情報及びこの分節情報に対応する超分節情報と、注目した分節情報の後に位置する分節情報及びこの分節情報に付与した位置情報とから注目した分節情報に対応する超分節情報を推定する規則を格納した超分節情報推定規則格納部を具備し、未登録語を構成する分節情報列を分解可能な場合はその分節情報列を１つ以上に分解して出力する前処理と、この前処理結果である１つ以上の分割結果のそれぞれにおける分節情報列と各分節情報列に与えた位置情報列とを設定する入力設定処理と、入力設定処理で設定された分節情報列と位置情報列及び超分節情報推定規則とを用いて、未登録語の１つ以上の分割結果のそれぞれにおける各分節情報に対応する超分節情報を推定する超分節情報推定処理と、超分節情報推定処理の推定結果である１つ以上の分割結果のそれぞれに対応する超分節情報の列から、全体でのアクセント型を推定するアクセント推定処理とを実行する音声言語処理方法を提案する。
【００１０】
この発明の請求項２では請求項１記載の音声言語処理方法において、超分節情報推定処理は入力設定処理で設定された分節情報列と位置情報列及び超分節情報推定規則とを用いて、未登録語の１つ以上の分割結果のそれぞれにおける各分節情報に対応する超分節情報と、そのスコアとを推定して処理する音声言語処理方法を提案する。
この発明の請求項３では請求項１又は２記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、分節情報は日本語のモーラを用い、超分節情報はモーラのトーンの高さの情報を用いる音声言語処理方法を提案する。
【００１１】
この発明の請求項４では請求項１又は２記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、分節情報は日本語のモーラを用い、超分節情報は注目したモーラから後のモーラに移る際のトーンの相対的変化または無変化を示す情報を用いる音声言語処理方法を提案する。
この発明の請求項５では請求項１乃至４記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、アクセント推定処理は前処理において分割がない場合に、超分節情報推定処理で得られた超分節情報列を前から走査して最初に音の下降を示す超分節情報の位置をアクセント位置と推定する音声言語処理方法を提案する。
【００１２】
この発明の請求項６では請求項１乃至４記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、アクセント推定処理は分節情報推定処理で得られたスコア付の超分節情報間の遷移に基づいて、主要な音の下降を示す位置をアクセント位置と推定する音声言語処理方法を提案する。
この発明の請求項７では請求項１乃至４記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、アクセント推定処理は前処理において分割がある場合に、１つ以上の分割に対応する１つ以上のアクセント型から、アクセント結合規則に基づいて全体のアクセント型を決定する音声言語処理方法を提案する。
【００１３】
この発明の請求項８では請求項１乃至７記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、超分節情報推定処理及びこの超分節情報推定処理に用いられる超分節情報推定規則に、サポートベクターマシーンを用いる音声言語処理方法を提案する。この発明の請求項９では請求項１乃至７記載の音声言語処理方法の何れかにおいて、超分節情報推定処理及びこの超分節情報推定処理に用いられる超分節情報推定規則に、分節情報とそれに対応する位置情報と超音節情報との間での条件付確率による確率モデルを用いる音声言語処理方法を提案する。
【００１４】
この発明の請求項１０ではアクセント位置を決定すべき単語を表わす分節情報列に位置情報を付与し、注目した分節情報とこの注目した分節情報に付与した位置情報及び注目した分節情報の前に位置する分節情報と、この分節情報に付与した位置情報及びこの分節情報に対応する超分節情報と、注目した分節情報の後に位置する分節情報及びこの分節情報に付与した位置情報とから注目した分節情報に対応する超分節情報を推定する規則を格納した超分節情報推定規則格納部と、未登録語を構成する分節情報列を分解可能な場合はその分節情報列を１つ以上に分解して出力する前処理手段と、この前処理手段の処理結果である１つ以上の分割結果のそれぞれにおける分節情報列と各分節情報列に与えた位置情報列とを設定する入力設定手段と、入力設定手段で設定された分節情報列と位置情報列及び超分節情報推定規則とを用いて、未登録語の１つ以上の分割結果のそれぞれにおける各分節情報に対応する超分節情報を推定する超分節情報推定手段と、超分節情報推定手段の推定結果である１つ以上の分割結果のそれぞれに対応する超分節情報の列から、全体でのアクセント型を推定するアクセント推定手段とを実行する音声言語処理装置を提案する。
【００１５】
この発明の請求項１１では請求項１０記載の音声言語処理装置において、超分節情報推定規則学習手段を設け、この超分節情報推定規則学習手段で獲得した超分節情報推定規則を超分節情報推定規則格納部に格納して保持する音声言語処理装置を提案する。
この発明の請求項１２ではコンピュータが解読可能な符号列によって記述され、コンピュータに請求項１乃至９の音声言語処理方法の少なくとも一つを実行させる音声言語処理プログラムを提案する。
この発明の請求項１３ではコンピュータが書き込み、読み出しが可能な記録媒体に請求項１２に記載の音声言語処理プログラムを記録した記録媒体を提案する。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
図１は本発明の形態にかかる音声言語処理装置の構成を示すブロック図である。この装置は登録されていない単語のアクセント位置を推定するために、単語の１つ１つの分節情報に対応する超分節情報を推定し、それら超分節情報の列からアクセント位置を推定するもので、例えば、任意のテキストを音声に変換する音声合成装置などで利用される。
【００１７】
図１において、１０１は前処理手段を示し、未登録語を構成する例えば分節情報の列を１つ以上に分割して出力する。１０２は入力設定手段を示し、前処理手段１０１からの１つ以上の分割結果のそれぞれにおける分節情報列とその分節情報列に与えられた位置情報の列とを設定する。
１０３は超分節情報推定規則格納部を示し、注目した分節情報、及び、その注目した分節情報に対応付けて与えられた位置情報、及び、注目した分節情報の前に位置する分節情報及びこの分節情報に与えられた位置情報と、この分節情報に対応した超分節情報、及び、注目した分節情報の後に位置する分節情報と、この分節情報に与えられた位置情報から注目した分節情報に対応する超分節情報を推定する規則であり、識別学習アルゴリズムによって表現された規則を格納する。
【００１８】
１０４は超分節情報推定手段を示し、入力設定手段１０２で設定された分節情報及び位置情報、推定済みの超分節情報と超分節情報推定規則格納部１０３に格納されている規則とを用いて、その未登録語の１つ以上の分割結果のそれぞれにおける各分節情報に対応する超分節情報と、そのスコアとを推定する。
１０５はアクセント推定手段を示し、超分節情報推定手段１０４の推定結果である１つ以上の分割結果のそれぞれに対応する超分節情報の列から、その未登録語全体でのアクセント型を推定する。
【００１９】
１０６は学習データ格納部を示し、分節情報と、その分節情報が発音される時の超分節情報と、その分節情報に対応つけて与えられた位置情報とからなる組を多数格納する。
１０７は超分節情報推定規則学習手段を示し、学習データ格納部１０６のデータと識別学習アルゴリズムを用いて、超分節情報推定規則格納部１０３に格納される超分節情報推定規則の学習を行なう。これらの各手段はＣＰＵ等と呼ばれる中央演算処理装置１００によって制御される。
【００２０】
図２は図１の構成を備える音声言語処理装置における未登録語のアクセント位置を推定する音声言語処理方法の手順を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ２０１で、アクセント位置の推定が必要な未登録語を構成する分節情報の列に対して前処理を施し、１つ以上に分割する。この前処理は、分割後の分節情報列を辞書に登録した形態素解析を利用することで実現することで実現可能である。結果によっては、分割されずに出力される場合もある。
【００２１】
そして、ステップＳ２０２において、１つ以上に分割された結果である分節情報の列のそれぞれにおいて、その中の注目した分節情報に対応する超分節情報を推定するために、その注目した分節情報と、その注目した分節情報に与えられた位置情報と、その注目した分節情報の前後の分節情報と、それらに対応付けて与えられた位置情報と、その分節情報の前に位置する分節情報に対応する推定済みの超分節情報とを、推定するための入力情報として設定する。
【００２２】
設定される情報を説明するために図４を導入する。最も左の列においてＢからＥまでが前処理手段１０１での前処理結果後の単位に相当する。尚、Ｂは分節情報の先頭を表わし、Ｅは終了を表わしている。図４では分節情報として日本語のモーラが設定されている。左から２番目の列が各分節情報の単語内での位置情報を格納する領域を表わしている。この例では単語の先頭の１モーラ目であれば１、そうでなければ０が設定されている。そして、右端の列には各分節情報に対応する超分節情報が格納されている。この例では、その分節情報からあとの分節情報に移る際に、超分節情報がどのように変化するかが記されている。すなわち、この例では、当該のモーラの後で発声を、高くする（「Ｈ」）、低くする（「Ｌ」）、変化なし（「Ｎ」）、Ｓは超分節情報の先頭を意味している。
【００２３】
例えば、超分節情報の推定が必要な分節情報と、その分節情報に与えられた位置情報と、前後１つずつの分節情報及びそれらに与えられた位置情報と、既に推定済みの１つ前の分節情報に対応する超分節情報を設定する場合には、図４の斜線を付した部分に対応する情報が設定される。推定においてこれら斜線部分の情報から丸で囲まれた超分節情報を推定する。未登録語の超分節情報推定のための入力として用いられる情報は、後述する学習に使われた情報と同一であれば、図４に限らず、さまざまな言語情報を推定時の入力情報として設定することができる。
【００２４】
次にステップＳ２０３において、前記ステップＳ２０２で設定された情報をベクトル表現にする。すなわち、図４の事例の場合、斜線を付した部分の全情報から、（サ、カ、Ｅ、０、０、０、Ｎ）を作成する。
ステップＳ２０４で、前記ステップＳ２０３で設定されたベクトルと後述する学習において獲得され超分節情報推定規則格納部１０３に格納されている超分節情報推定規則とを使って、未登録語内の分節情報のそれぞれに対応する超分節情報を推定する。
【００２５】
ステップＳ２０５で、前記ステップＳ２０４で得られた超分節情報の列からアクセント位置を推定する。アクセント位置の推定については後述する。
図３は図１の構成を備える音声言語処理装置における単語内の各分節情報に対応する超分節情報の推定規則を学習する手順を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ３０１で、注目した分節情報とそれらに対応付けて与えられた位置情報と、注目した分節情報の前後の分節情報とそれらに対応付けて与えられた位置情報と、注目した分節情報の前に位置する分節情報に対応する超分節情報と、その注目した分節情報に対応し推定対象となる超分節情報とを、学習への入力情報として設定する。
【００２６】
これらの情報は前記学習データ格納部１０６から読み出される。前記学習データ格納部１０６には前処理手段１０１の前処理内容に応じた分節情報と超分節情報との組が多数格納されている。学習データ格納部１０６の学習データの事例を図５に示す。図５の書式と内容は図４と同様であるが、超分節情報は全ての分節情報に対して与えられた状態で格納されている。そして、図４の斜線部分のような入力から超分節情報を推定する超分節情報推定規則を学習する場合を例として、以下では説明する。ステップＳ３０１では、例えば図４の斜線に付した部分の情報と、丸で囲まれた超分節情報とを設定する。
【００２７】
次にステップＳ３０２において、ステップＳ３０１で設定された情報のベクトル表現を生成する。続いてステップＳ３０３では、前記ステップＳ３０２で作成された各ベクトルを用いて超分節情報を推定する規則を、識別学習アルゴリズムで学習する。識別学習アルゴリズムは後述する。
識別学習アルゴリズムについて説明する。超分節情報推定手段１０４、超分節情報推定規則学習手段１０７、超分節情報推定規則格納部１０３、ステップＳ２０４、ステップＳ３０３、すなわち、超分節情報推定における規則の表現とその学習又は獲得に用いられる識別学習アルゴリズムとして、確率モデルを用いる場合について説明する。
【００２８】
推定したい超分節情報をＹｉとする。これは超分節情報がＨ、Ｌ、Ｓ又はＮの値をとりうる。推定の入力となる情報、例えば、図４の斜線部分の情報をベクトル表現したものをＸｉとする。このとき超分節情報の推定結果は、Ｈ、Ｌ、Ｓ又はＮのどれかであるが、この決定は、条件付確率Ｐ（Ｙ＝Ｈ｜Ｘｉ）、Ｐ（Ｙ＝Ｌ｜Ｘｉ）、Ｐ（Ｙ＝Ｓ｜Ｘｉ）、Ｐ（Ｙ＝Ｎ｜Ｘｉ）のうちで値が最も大きくなる結果を選ぶことによって、決定できる。
【００２９】
また、これらを式変形する、或は近似を導入することにより、確率計算を実現することもできる。例えばＰ（Ｙ＝Ｈ｜Ｘｉ）＝Ｐ（Ｘｉ｜Ｙ＝Ｈ）×Ｐ（Ｙ＝Ｈ）などのように変形し、第１項を下記数１に変形した式から決定することも可能である。
【数１】
2004347683.tif 000003
この場合の、Ｐ（Ｘｊｉ｜Ｙ＝Ｈ）、Ｐ（Ｙ＝Ｈ）のそれぞれの確率値は前記学習データ格納部１０６の学習データから推定する。ＸｊｉはＸｉの第ｊ成分である。
【００３０】
超分節情報推定手段１０４、超分節情報推定学習手段１０７、超分節情報推定規則格納部１０３、ステップＳ２０４、ステップＳ３０３、すなわち、超分節情報推定における規則の表現とその学習又は獲得に用いられる識別学習アルゴリズムとして、例えば「Ｖｌａｄｉｍｉｒ  Ｎ．  Ｖａｐｎｉｋ、Ｔｈｅ  Ｎａｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｔｈｅｏｒｙ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ（１９９５）」で提案されているＳＶＭを用いることができる。
【００３１】
すなわちこの文献の１２９頁５．５節上から３行目のＹ１などを推定対象の超分節情報に対応させ、Ｘ１などを図４の斜線部分の情報をベクトル表現したものに対応させ、学習と推定を行なう。学習後に得られる学習事例の一部であるサポートベクトルが識別境界を構成するための情報を担う。ＳＶＭは２値分類器であるので、図４のような超分節情報の表現を用いる場合には、Ｓ又はそれ以外、Ｓ以外のうちＨ又はそれ以外、Ｓ及びＨ以外のうちＮ又はそれ以外（すなわちＬ）のような段階的な２値識別を行なうことにより、超分節情報の推定を行なう。
【００３２】
超分節情報の系列からアクセントを推定する工程について説明する。前処理での分割がなかった場合には、ステップＳ２０５では、図４の例のような表現を用いる場合、前記ステップＳ２０４で推定された超分節情報の列の中の単語の先頭から見て最初のＬを探し出し、そこを未登録語全体でのアクセントの位置として推定することが可能である。
或は、前記識別学習アルゴリズムとして用いられる手法に応じて、すなわち、確率モデルが与える超分節情報推定の確率値、又は、ＳＶＭが与える超分節情報推定の強さをスコアとし、そのスコアの大きなものを選択することも可能である。
【００３３】
また、前処理において分割があった場合には、すなわち、請求項７記載のアクセント型の推定を説明するための事例を、図６に示す。
図６では、例えば、ケンイチロー（健一郎など）が分割結果の１つ目であるケンと２つ目の分割結果であるイチローに分けられた場合を示している。１つ目のケンに対して、図２のフローに従って超分節情報及びアクセント型の推定を行なう。同様に２つ目のイチローに対しても処理を行なう。
【００３４】
これらの結果を総合する際に用いるアクセント型結合規則の例を図７に示す。これは結合境界、すなわち分割境界の前後の各部分の長さとアクセント型から結合後のアクセント型を決める規則である。例えば、ケンが２モーラ１型（２モーラの一番目のモーラにアクセントが有る型）、イチローの４モーラ０型（アクセントの無い型）である場合には、図７の一番目の規則を参照し、６モーラ３型（先頭から３番目にアクセントが有る型）、すなわち、ケンイチローの「イ」にアクセントがあると決定する。アクセント型の結合規則は言語ごとに用意する。
【００３５】
このように、１つ以上に分割された未知語を構成する分節情報の例のそれぞれにおいて超分節情報の系列が推定され、それらの１つ以上の分割に対応するアクセントの位置が求められる。そして、未知語の１つ以上の分割に当たる各分節情報列の長さ、その列に対応するアクセント位置を変数としたアクセント結合規則を選択して、その規則に基づいて全体のアクセント位置を決めることが可能である。
【００３６】
上述では超分節情報がＨか、Ｌか、Ｎかの相対的な変化を推定する音声言語方法を説明したが図８に示すようにトーンが高いか（Ｈ）、低いか（Ｌ）の、絶対値を推定し、アクセント型を決定することもできる。
この場合のアクセント型の決定方法としては「アクセント位置は最初にトーンの高い部分から低い部分に下がったところ」として判定する。つまり、単語の頭から見て超分節情報がＨＬとなるＨの箇所に対応する場所（日本語の場合、そのようなモーラの位置）をアクセント位置と決定する。
【００３７】
例えば「ア／サ／カ」では図９に示すように超分節情報の変化を表わすトーンの変化はＬＨＨとなる。この場合にはアクセント位置（ＨＬとなるＨ）がなく、０型と決定する。「サ／カ／イ」ではトーンの変化はＨＬＬで最初のＨＬのＨは１番目のモーラにあるので１型と決定する。
超分節情報の推定の際に超分節情報を表わすラベル（Ｈ、Ｌ）に加えてスコアも出力することができる。例えば４モーラから成る単語において、各モーラでのトップのスコアを持つ超分節情報のラベルとスコアがそれぞれ、
Ｈ（０．９）、Ｌ（０．９）、Ｈ（０．７）、Ｌ（０．６）
であると仮定する。絶対値の場合、スコアはそれらのラベルの尤もらしさを示す値とみなし、スコアが大きい方が尤もらしいと判定する。よって上記の場合、０．９のスコアをとる最初のＨＬのＨの位置にアクセントの位置があると判定する。
【００３８】
上記実施例は日本語の例を説明したが、本発明は他の言語にも適用可能である。図１０は英語の場合を例とした入力及び学習データの実施例である。ここでは、図４、５のモーラの代わりに英単語を構成する発音記号例をシラブル単位に分けたものを設定し、それぞれの超分節情報として該シラブルを強く発音される。（事例ではＨと記す）か否（事例ではＬと記す）かを設定することで実現する。尚、図１０の左端の列は上からｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ，ｉｇｎｏｒａｎｃｅのシラブルを表わす文字列である。本来は発音記号で表わすべきであるが、ここではアスキー文字で表記した。
【００３９】
日本語の人名（たろう、はなこ、など）のアクセント推定に関する実験結果を示す。超分節情報推定のための識別学習アルゴリズムにはＳＶＭを用いた。このとき、推定への入力に使われたデータの構成は、推定対象の超分節情報に対応する分節記号、該分節記号の前後３つの分節記号の列、該列の各分節記号の単語の先頭と末尾から数えた位置を示す数字の列、該分節記号の２つ前までの分節記号に対応する超分節情報である。
【００４０】
２モーラから５モーラまでの人名７６２３個を、重複のない学習データとテストデータとに分けた実験データを５組用意して、５回のアクセント推定の実験を行ない、５回の正解率の平均で評価した。
その結果、２から５モーラまでを全て含めたテキストデータ全体での単語単位でのアクセント位置の正解率は９５．５％という高精度の結果が得られる。
結果をモーラ長ごとに見ても、２モーラで９８．５％、３モーラで９４．６％、４モーラで９５．４％、５モーラで９２．２％という高精度の結果が得られる。
【００４１】
このように、単語の長さに依存しない方法によって高い精度が得られ、本発明の有効性が確認された。
上述したこの発明による音声言語処理プログラムはコンピュータが解読可能な符号列によって記述され、コンピュータが読み出し可能な記録媒体に記録され、この記録媒体からコンピュータへ、または通信回線を通じてコンピュータにインストールされ、ＣＰＵ１００に解読されて実行される。
【００４２】
【発明の効果】
以上の説明のように、本発明によれば、１）アクセント型の推定が必要な単語に想定される全てのアクセント型を付与しうる仕組みを備えることにより、また、２）理論的により安全な識別器を用いることにより、また、３）推定対象の単語の長さに依存しない方法を用いることにより、未登録の単語に対するアクセント位置を正確に推定することができる、という効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態にかかる音声言語処理装置の機能構成を示すブロック図。
【図２】アクセント型推定手順を示すフローチャート。
【図３】超分節情報推定規則学習手順を示すフローチャート。
【図４】超分節情報推定のための入力情報の日本語における事例を示す図。
【図５】超分節情報推定規則学習のためのデータの日本語における事例を示す図。
【図６】未登録語が分割されてアクセント型が決まるまでの様子を示す図。
【図７】未登録語が分割された場合に全体でのアクセント型を決めるために用いられるアクセント結合規則の事例を示す図。
【図８】図４と同様の図。
【図９】図５と同様の図。
【図１０】超分節情報推定規則学習のためのデータの英語における事例を示す図。
【符号の説明】
１０１  前処理手段                １０５  アクセント推定手段
１０２  入力設定手段              １０６  学習データ格納部
１０３  超分節情報推定規則格納部  １０７  超分節情報推定規則学習手段
１０４  超分節情報推定手段
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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