(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
大量の候補テキストがデジタルデータとして、格納された候補テキストデータベース記憶部と、
音声合成において重要なキーワードが予め格納されているキーワードリスト記憶部と、
上記候補テキストデータベース記憶部に格納された、複数の候補テキストそれぞれに含まれる上記重要なキーワードの数を計数するキーワード計数部と、
上記計数された候補テキスト中から、候補テキストの組み合わせを選択するテキスト選択部と、
を有し、
上記テキスト選択部は、
上記計数された候補テキストのうち、上記重要なキーワードの数が最も多い候補テキストを選択し、選択した候補テキストを候補テキスト記憶部に記憶させるテキスト選択手段と、
上記テキスト選択手段で選択された候補テキストに含まれるキーワードをキーワードリスト記憶部中から除去するキーワード除去手段と、
キーワードリスト記憶部のキーワードが空になるまで、上記キーワード計数部と、上記テキスト選択手段と、上記キーワード除去手段と、を順次繰り返し制御させる繰り返し制御手段と、
を含む
ことを特徴とするテキスト選択装置。
【請求項２】
大量の候補テキストがデジタルデータとして、格納された候補テキストデータベース記憶部と、
音声合成において重要なキーワードが予め格納されているキーワードリスト記憶部と、
上記重要なキーワードを含む候補テキストを上記候補テキストデータベース記憶部から検索するキーワード計数部と、
上記検索された候補テキスト中から、候補テキストの組み合わせを選択するテキスト選択部と、
を有し、
上記テキスト選択部は、
上記検索された候補テキストのそれぞれについて、音声言語の音響的及び／または言語的な階層構造における所定の階層の構成要素の集合を生成する構成要素生成部と、
上記検索された候補テキストのそれぞれについて、前記構成要素の集合に含まれる各構成要素に付与された重要度の総和を算出し、その総和を当該候補テキストの重要度として生成する重要度生成部と、
候補テキスト記憶部に記憶されていない上記検索された候補テキストのうち、上記候補テキストの重要度が最も大きい候補テキストを選択し、選択した候補テキストを上記候補テキスト記憶部に記憶させる最重要テキスト選択手段と、
上記最重要テキスト選択手段で選択された候補テキストに含まれるキーワードをキーワードリスト記憶部中から除去するキーワード除去手段と、
上記候補テキスト記憶部に記憶された候補テキストの組中に含まれるキーワードが上記キーワードリスト記憶部中の最初のキーワードの全てと一致するまで、上記最重要テキスト選択手段と上記キーワード除去手段と、を順次繰り返し制御させる繰り返し制御手段と、
を、含むことを特徴とするテキスト選択装置。
【請求項３】
大量の候補テキストがデジタルデータとして、格納された候補テキストデータベース記憶部と、
音声合成において重要なキーワードが予め格納されているキーワードリスト記憶部と、
上記重要なキーワードを含む候補テキストを上記候補テキストデータベース記憶部から検索するキーワード計数部と、
上記検索された候補テキスト中から、候補テキストの組み合わせを選択するテキスト選択部と、
を有し、
上記テキスト選択部は、
上記検索された候補テキストのそれぞれについて、音声言語の音響的及び／または言語的な階層構造における少なくとも１つの層に基づいた分析により、１つ以上の構成要素の集合を生成する構成要素生成部と、
音声合成用データベース記憶部に格納された音声に対応する発声テキストに対し、少なくとも、上記生成する１つ以上の構成要素集合と対応する構成要素集合ごとにその構成要素がその構成要素集合に占める割合を示す被覆率が格納された頻度分布記憶部と、
上記検索された候補テキストごとの上記構成要素集合ごとに、その構成要素に対する被覆率を上記頻度分布記憶部を参照して求め、これら被覆率の和を階層被覆率として、求める階層被覆率計算部と、
上記検索された候補テキストごとに上記階層被覆率の和を求め、この和が大となれば、小となるような値を上記重要度として求める重要度生成部と、
候補テキスト記憶部に記憶されていない上記検索された候補テキストのうち、上記候補テキストの重要度が最も大きい候補テキストを選択し、選択した候補テキストを上記候補テキスト記憶部に記憶させる最重要テキスト選択手段と、
上記最重要テキスト選択手段で選択された候補テキストに含まれるキーワードをキーワードリスト記憶部中から除去するキーワード除去手段と、
上記候補テキスト記憶部に記憶された候補テキストの組中に含まれるキーワードが上記キーワードリスト記憶部中の最初のキーワードの全てと一致するまで、上記最重要テキスト選択手段と上記キーワード除去手段と、を順次繰り返し制御させる繰り返し制御手段と、
を、含むことを特徴とするテキスト選択装置。
【請求項４】
大量の候補テキストがデジタルデータとして、格納された候補テキストデータベース記憶部と、
音声合成において重要なキーワードが予め格納されているキーワードリスト記憶部と、
上記重要なキーワードを含む候補テキストを上記候補テキストデータベース記憶部から検索するキーワード計数部と、
上記検索された候補テキスト中から、候補テキストのそれぞれについて算出される重要度が高い候補テキストを優先的に選択することにより、上記キーワードリスト記憶部中の全てのキーワードを全体で含む候補テキストの組み合わせを選択し、選択した候補テキストの組み合わせを候補テキスト記憶部に記憶させるテキスト選択部と、
を有し、
上記テキスト選択部は、
上記検索された候補テキストのそれぞれについて、音声言語の音響的及び／または言語的な階層構造における少なくとも１つの層に基づいた分析により、１つ以上の構成要素の集合を生成する構成要素生成部と、
音声合成用データベース記憶部に格納された音声に対応する発声テキストに対し、少なくとも、上記生成する１つ以上の構成要素集合と対応する構成要素集合ごとにその構成要素がその構成要素集合に占める割合を示す被覆率が格納された頻度分布記憶部と、
上記検索された候補テキストごとの上記構成要素集合ごとに、その構成要素に対する被覆率を上記頻度分布記憶部を参照して求め、これら被覆率の和を階層被覆率として、求める階層被覆率計算部と、
上記検索された候補テキストごとに上記階層被覆率の和を求め、この和が大となれば、小となるような値を上記重要度として求める重要度生成部と、
を、含むことを特徴とするテキスト選択装置。
【請求項５】
大量の候補テキストがデジタルデータとして、格納された候補テキストデータベース記憶部と、
音声合成において重要なキーワードが予め格納されているキーワードリスト記憶部と、
を用い、
キーワード計数手段が、上記候補テキストデータベース記憶部に格納された、複数の候補テキストそれぞれに含まれる上記重要なキーワードの数を、計数するキーワード計数過程と、
テキスト選択手段が、上記計数された候補テキスト中から、候補テキストの組み合わせを、選択するテキスト選択過程と、
を有し、
上記テキスト選択過程は、
上記計数された候補テキストのうち、上記重要なキーワードの数が最も多い候補テキストを選択し、選択した候補テキストを候補テキスト記憶部に記憶させる候補テキスト選択過程と、
上記テキスト選択手段で選択された候補テキストに含まれるキーワードをキーワードリスト記憶部中から除去するキーワード除去過程と、
キーワードリスト記憶部のキーワードが空になるまで、上記キーワード計数部と、上記テキスト選択手段と、上記キーワード除去手段と、を順次繰り返し制御させる繰り返し制御過程と、
を含む
ことを特徴とするテキスト選択方法。
【請求項６】
大量の候補テキストがデジタルデータとして、格納された候補テキストデータベース記憶部と、
音声合成において重要なキーワードが予め格納されているキーワードリスト記憶部と、
を用い、
キーワード計数手段が、上記重要なキーワードを含む候補テキストを上記候補テキストデータベース記憶部から検索するキーワード計数過程と、
テキスト選択手段が、上記検索された候補テキスト中から、候補テキストの組み合わせを、選択するテキスト選択過程と、
を有し、
上記テキスト選択過程は、
構成要素生成手段が、上記検索された候補テキストのそれぞれについて、音声言語の音響的及び／または言語的な階層構造における所定の階層の構成要素の集合を生成する構成要素生成過程と、
重要度生成手段が、上記検索された候補テキストのそれぞれについて、前記構成要素の集合に含まれる各構成要素に付与された重要度の総和を算出し、その総和を当該候補テキストの重要度として求める重要度生成過程と、
候補テキスト記憶部に記憶されていない上記検索された候補テキストのうち、上記候補テキストの重要度が最も大きい候補テキストを選択し、選択した候補テキストを上記候補テキスト記憶部に記憶させる最重要テキスト選択過程と、
上記最重要テキスト選択手段で選択された候補テキストに含まれるキーワードをキーワードリスト記憶部中から除去するキーワード除去過程と、
上記候補テキスト記憶部に記憶された候補テキストの組中に含まれるキーワードが上記キーワードリスト記憶部中の最初のキーワードの全てと一致するまで、上記最重要テキスト選択手段と上記キーワード除去手段と、を順次繰り返し制御させる繰り返し制御過程と、
を、含むことを特徴とするテキスト選択方法。
【請求項７】
大量の候補テキストがデジタルデータとして、格納された候補テキストデータベース記憶部と、
音声合成において重要なキーワードが予め格納されているキーワードリスト記憶部と、
を用い、
キーワード計数手段が、上記重要なキーワードを含む候補テキストを上記候補テキストデータベース記憶部から検索するキーワード計数過程と、
テキスト選択手段が、上記検索された候補テキスト中から、候補テキストの組み合わせを、選択するテキスト選択過程と、
を有し、
上記テキスト選択過程は、
上記検索された候補テキストのそれぞれについて、音声言語の音響的及び／または言語的な階層構造における少なくとも１つの層に基づいた分析により、１つ以上の構成要素の集合を生成する構成要素生成過程と、
音声合成用データベース記憶部に格納された音声に対応する発声テキストに対し、少なくとも、上記生成する１つ以上の構成要素集合と対応する構成要素集合ごとにその構成要素がその構成要素集合に占める割合を示す被覆率が格納された頻度分布記憶過程と、
上記検索された候補テキストごとの上記構成要素集合ごとに、その構成要素に対する被覆率を上記頻度分布記憶部を参照して求め、これら被覆率の和を階層被覆率として、求める階層被覆率計算過程と、
上記検索された候補テキストごとに上記階層被覆率の和を求め、この和が大となれば、小となるような値を上記重要度として求める重要度生成過程と、
候補テキスト記憶部に記憶されていない上記検索された候補テキストのうち、上記候補テキストの重要度が最も大きい候補テキストを選択し、選択した候補テキストを上記候補テキスト記憶部に記憶させる最重要テキスト選択過程と、
上記最重要テキスト選択手段で選択された候補テキストに含まれるキーワードをキーワードリスト記憶部中から除去するキーワード除去過程と、
上記候補テキスト記憶部に記憶された候補テキストの組中に含まれるキーワードが上記キーワードリスト記憶部中の最初のキーワードの全てと一致するまで、上記最重要テキスト選択手段と上記キーワード除去手段と、を順次繰り返し制御させる繰り返し制御過程と、
を、含むことを特徴とするテキスト選択方法。
【請求項８】
大量の候補テキストがデジタルデータとして、格納された候補テキストデータベース記憶部と、
音声合成において重要なキーワードが予め格納されているキーワードリスト記憶部と、
を用い、
上記重要なキーワードを含む候補テキストを上記候補テキストデータベース記憶部から検索するキーワード計数過程と、
上記検索された候補テキスト中から、候補テキストのそれぞれについて算出される重要度が高い候補テキストを優先的に選択することにより、上記キーワードリスト記憶部中の全てのキーワードを全体で含む候補テキストの組み合わせを選択し、選択した候補テキストの組み合わせを候補テキスト記憶部に記憶させるテキスト選択過程と、
を有し、
上記テキスト選択過程は、
上記検索された候補テキストのそれぞれについて、音声言語の音響的及び／または言語的な階層構造における少なくとも１つの層に基づいた分析により、１つ以上の構成要素の集合を生成する構成要素生成過程と、
音声合成用データベース記憶部に格納された音声に対応する発声テキストに対し、少なくとも、上記生成する１つ以上の構成要素集合と対応する構成要素集合ごとにその構成要素がその構成要素集合に占める割合を示す被覆率が格納された頻度分布記憶過程と、
上記検索された候補テキストごとの上記構成要素集合ごとに、その構成要素に対する被覆率を上記頻度分布記憶部を参照して求め、これら被覆率の和を階層被覆率として、求める階層被覆率計算過程と、
上記検索された候補テキストごとに上記階層被覆率の和を求め、この和が大となれば、小となるような値を上記重要度として求める重要度生成過程と、
を含むことを特徴とするテキスト選択方法。
【請求項９】
請求項５〜８の何れかに記載したテキスト選択方法の各過程をコンピュータに実行させるためのテキスト選択プログラム。
【請求項１０】
請求項９記載のテキスト選択プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、日本語やその他の言語の音声合成において必要となる音声データベース記憶部が既に存在した状態において、新たに追加で格納する音声データを収録する際に、発声者が読み上げる元となる収録する候補となるテキストの選択に用いられると同時に、音声に変換したいテキストが格納されたテキストデータベース記憶部から収録する候補となるテキストの組を選択する装置、その方法、そのプログラム、及びその記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の音声合成技術において、近年では大容量な記憶装置の使用費用の低下と電子計算機の計算能力の向上に伴って、数十分から数時間に及ぶ発声した音声データをそのまま大容量の記憶装置に記憶しておき、入力された音声合成すべきテキスト及び韻律情報に応じて、前記記憶装置に記憶された音声データから音声素片を適切に選択し、そのまま接続するか又は韻律情報に応じてそれらを変形して接続することで高品質な音声を合成する音声合成方法が特許文献１、非特許文献１等に記されている。
しかしながら、いかに大容量の記憶装置に数十時間に及び音声データを記憶することが可能になったとしても、音声合成の素となる音声データベース記憶部を作成するためには、音声を録音し、かつその音声を音声素片として、利用できるようにセグメンテーション作業を行うなどして、音声合成用データベース記憶部を構築する必要がある。つまり、現実的には、上記の作業に伴う時間的、費用的なコストから現実的に集めることが可能な音声の量は決まってくるため、高品質な合成音声を実現可能な音声合成用データベース記憶部をいかに短期間・小コストで構築するかというのは、大きな課題であった。そのため、音声合成用データベース記憶部を自動的に構築する上で、重要なセグメンテーション作業を自動化するための技術が提案されてきており、音声合成用データさえあれば、音声合成用データベース記憶部を効率的に構築可能となることが、非特許文献２等に記されている。
【０００３】
また、音声データを集める方法としては、入力テキストを音声合成する際に、使用すべき音声素片が収録されている確率が音響的に見て最大となるように、音声合成用データベース記憶部を設計する方法が非特許文献３等に記されている。また、合成処理による劣化を避けるため同一内容の発声を韻律的に多重化する方法が非特許文献４等に記されている。
一方前記収録用テキストを作る方法として、確実に使用された言語表現を蓄積・整理した言語データを発生した文コーパスに含まれる素片単位（例えば連鎖音韻）の出現回数表あるいは、出現率を作成し、文コーパス中の各文に含まれる単位の出現回数あるいは出現率の累計値を選択基準スコアとして、スコアの高い文を文コーパスから逐次選択することにより、収録用テキストの集合を生成する方法が非特許文献５及び非特許文献６等に記されている。
【特許文献１】特許２７６１５５２号公報
【非特許文献１】“Ｃｈｏｏｓｅ  ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｔｏ  ｍｏｄｉｆｙ  ｔｈｅ  ｌｅａｓｔ：Ａ  ｎｅｗ  ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｉｖｅ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ”，Ｐｒｏｃ．Ｅｕｒｏｓｐｅｅｃｈ’９９，１９９９，ｐｐ．２２９１−２２９４
【非特許文献２】“ＨＭＭエキスパートシステムの手法を用いた音素ラベリングワークベンチ”  信学技法、ＳＰ９２−１３２、１９９３
【非特許文献３】Ｃｈｕ，Ｍ．，Ｙａｎｇ，Ｈ．ａｎｄ  Ｃｈａｎｇ，Ｅ．，“Ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ  Ｎｏｎ−ｕｎｉｆｏｒｏｍ  Ｕｎｉｔｓ  Ｆｒｏｍ  ａ  Ｖｅｒｙ  Ｌａｒｇｅ  Ｃｏｒｐｕｓ  ｆｏｒ  Ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｉｖｅ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｒ”，ＩＣＡＳＳＰ  ２００１，Ｖｏｌ．２，ＳＰＥＥＣＨ−Ｌ２．２，２００１．
【非特許文献４】枡田他、“韻律的に多重なデータベースの設計と評価”、音響学会講演論文集、ｐｐ．２８９−２９０、２００２−３
【非特許文献５】Ｊａｎ  Ｐ．Ｈ．ｖａｎ  Ｓａｎｔｅｎ，“Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ  ｆｏｒ  ｔｅｘｔ−ｔｏ−ｓｐｅｅｃｈ  ｓｙｓｔｅｍｅｖａｌｎａｔｉｏｎ”，Ｐｒｏｃ．ＩＣＳＬＰ９２，ｐｐ５５５−５５８，１９９２
【非特許文献６】Ｍ．Ｉｓｏｇａｉ，Ｈ．Ｍｉｚｕｎｏ，Ｋ．Ｍａｎｏ，“Ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ  Ｓｃｒｉｐｔ  Ｄｅｓｉｇｎ  ｆｏｒ  Ｃｏｒｐｕｓ−Ｂａｓｅｄ  ＴＴＳ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｃｏｖｅｒａｇｅ  ｏｆ  Ｖａｒｉｏｕｓ  Ｐｈｏｎｅｔｉｃ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ”，Ｐｒｏｃ  ＩＣＡＳＳＰ２００５，ｖｏｌ．１，ｐｐ．３０１−３０４，２００５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
重要なキーワードを含む文書等を音声合成した場合に合成音声の品質に問題があったり、特定分野のテキストに対して特に高い合成音声の品質を求めたりする場合など、既に、存在する音声合成用データベース記憶部に対し追加で、音声を収録することで、合成音声の品質を向上させたい場合などが存在する。
しかし、従来の技術では、収録用テキストは予め決められた形態素や、３連鎖音韻などのある一定単位のみを基準にした選択を行っているため、既存の合成用データベース記憶部を用いて音声合成した場合の合成音声の品質上問題があった単語や文節などのキーワードについて収録対象とするかどうかは考慮しておらず、合成音声の品質を向上させるようなキーワードを収録できる保証がない。従って追加で、収録を行ったとしても、音声合成の品質を向上させるようなキーワードの収録をする保証がなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
大量の候補テキストがデジタルデータとして、格納された候補テキストデータベース記憶部と、音声合成において重要なキーワードが予め格納されているキーワードリスト記憶部とを備え、上記キーワードリスト記憶部中のキーワードを含む候補テキストを上記候補テキストデータベース記憶部から検索すると共に、その候補テキスト中に含まれるキーワードの数を計数し、上記検索された候補テキスト中から、上記キーワードリスト記憶部中の全てのキーワードを全体で含む候補テキストの組み合わせを選択し、上記選択された候補テキストの組み合わせを出力する。
【発明の効果】
【０００６】
以上の構成によれば、既に存在する合成音声用のデータベース記憶部に対し、追加で、音声を収録することで、ある特定分野の合成音声の品質を向上させたい場合、この特定分野について重要なキーワードが予め格納されているキーワードリスト記憶部を設けて、このキーワードリスト記憶部中の全てのキーワードを含むようなテキストの組み合わせを、合成音声用のデータベース記憶部に収録する候補となる候補テキストとして選択することができる。このため、重要なキーワードの収録漏れが無く合成音声の品質保証が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
実施例１
図１にこの発明の実施例１の機能構成を示し、処理の流れを図２に示す。
キーワードリスト記憶部２には音声合成において重要なキーワードが予め格納されている。候補テキストデータベース記憶部４には、例えば大量の日本語テキストがデジタルデータとして格納されている。ここで例えば候補テキストデータベース記憶部には読み上げ原稿としてのテキストや音声合成の用途として想定されているタスクに関係するテキスト等音声出力の必要が高そうなテキストを格納してもよいし、または、キーワードリスト記憶部２に格納されたキーワードを少なくとも１つ含む候補テキストを多数集めて候補テキストデータベース記憶部２に格納してもよい。
また候補テキストデータベース記憶部４は学習用データベース記憶部でも問題はない。
キーワード計数部６は、キーワードリスト記憶部２に格納されているキーワードを含む候補テキストを候補テキストデータベース記憶部４から検索する（ステップＳ１０１）。そして、その検索された候補テキストのキーワードの数の計数も、キーワード計数部６は行う（ステップＳ１０２）。この計数は重複せずに行う。
【０００８】
図３にキーワードリスト記憶部２の格納内容の具体例を示す。この場合、キーワードリスト記憶部２には「日本電信電話」「株式会社」「佐藤花子」「山田太郎」「営業」等が格納されている。そして候補テキストの１つが「日本電信電話株式会社の営業担当山田太郎より営業窓口までお問い合わせがありました。」である場合、「日本電信電話」「株式会社」「営業」「山田太郎」「営業」と５個のキーワードが出現するが、３個目と５個目のキーワードが同一の「営業」であるため、この候補テキストキーワードの数は４個と計数される。
キーワード計数部６で検索された候補テキストのテキスト番号とキーワードの数はキーワード計数記憶部５に記憶される。
テキスト選択部８は、検索された候補テキスト中からキーワードリスト記憶部中の全てのキーワードを全体で含む候補テキストの組み合わせを選択する。以下に、テキスト選択部８で候補テキストの組み合わせを選択する方法の一例を示す。
【０００９】
まず、テキスト選択部８はキーワード計数記憶部５内の最も多いキーワード数を含む候補テキストのテキスト番号を選択し、当該テキスト番号と対応する候補テキストを候補テキストデータベース記憶部４から取り出す（ステップＳ１０３）。取り出された候補テキストはテキスト選択部８中の候補テキスト記憶部７に記憶される（ステップＳ１０４）。なお、キーワード計数記憶部５には検索候補テキストと、この候補テキストのキーワードの数を記憶するようにしても良い。この場合は、テキスト選択部８による候補テキストデータベース記憶部４からの検索候補テキストの取り出しは行わないで済む。以下の説明実施例でも同様である。
一度選んだ候補テキストに含まれるキーワードをキーワードリスト記憶部２からテキスト選択部８は除外する（ステップＳ１０６）。そして、テキスト選択部８中の制御部９はキーワードリスト記憶部２のキーワードが空になるまで（ステップＳ１０８）、キーワードの除外、候補テキストを検索、キーワードの計数、最多キーワードの検索候補テキストの選択、その候補テキスト記憶部７への記憶を繰り返し行う。
キーワードリスト記憶部２中のキーワードが空になると、候補テキスト記憶部７中の候補テキストが出力部１０より候補テキストの組み合わせとして、出力される（ステップＳ１０）。上述した繰り返し制御による候補テキストの組の選択は、候補テキストの組み合わせのデータ量を減少させる効果がある。なお、テキスト選択部８の処理方法はこれに限られるものではない。上述では、重要なキーワードを含む候補テキストを検索したが各候補テキストに含まれる重要なキーワードの数を計数してもよい。更に、同一の候補テキストの同一の重要なキーワードは複数個あっても１個と計数したが、重複して計数してもよい。
【００１０】
実施例２
次に、図４に実施例２の機能構成を示し、処理の流れを図５に示す。実施例２において、テキスト選択部８は実施例１で説明した候補テキスト記憶部７、制御部９の他に重要度生成部１２と、重要度記憶部１４と、最大重要度組選択部１６と、構成要素生成部１８と、で構成される。なお同一の処理を行う部分については同一の符号を付ける。また、以下の実施例２から実施例５において、同一機能構成部分には、同一参照番号を付け、重複説明は省略する。
キーワード計数部６でキーワードを含む候補テキストを候補テキストデータベース記憶部４から検索し、検索された候補テキストのテキスト番号が検索キーワード計数記憶部５に記憶される。テキスト選択部８中の構成要素生成部１８は検索キーワード計数記憶部５より順次テキスト番号を取り出し、そのテキスト番号と対応する候補テキストを候補テキストデータベース記憶部４から取り出す（ステップＳ２）。
構成要素生成部１８は、例えば公知の技術である形態素解析・読み付与を行い（ステップＳ４）、単語境界の決定、単語の品詞の付与、単語の読みを決定する。また、この単語の読みに対応する音節・音素系列に変換する（ステップＳ６）。解析された形態素、音節・音素を用いて、検索された候補テキストに対し、構成要素生成部１８は、音声言語の音響的及び／または言語的な階層構造における少なくとも１つの層に基づいた分析により、上記検索された候補テキストのそれぞれについて、１つ以上の構成要素の集合を生成する（ステップＳ８）。
【００１１】
具体的には、例えば、候補テキストデータベース記憶部４中の１つの候補テキストが「これはきれいな花です」という文章であったとすると、言語的階層については、まず上記形態素解析により、形態素を生成し、この場合の形態素は「これ」「は」「きれいな」「花」「です」となる。次に隣り合う２つの形態素を組み合わせたものを、１つの連鎖形態素と定義すると、連鎖形態素は「これは」「はきれいな」「きれいな花」「花です」となる。次に隣り合う３つの形態素を組み合わせたものを１つの３連鎖形態素と定義すると、「これはきれいな」「はきれいな花」「きれいな花です」となる。また形態素から主語・述語を生成し、「これは」「きれいな花です」となる。
一方、音響的階層については、上記音韻系列変換により、音素としては、「Ｋ」「Ｏ」「Ｒ」「Ｅ」「Ｗ」「Ａ」「Ｋ」「Ｉ」「Ｒ」「Ｅ」「Ｉ」「Ｎ」「Ａ」「Ｈ」「Ａ」「Ｎ」「Ａ」「Ｄ」「Ｅ」「Ｓ」「Ｕ」が生成され、続いて音節としては、「コ」「レ」「ワ」「キ」「レ」「イ」「ナ」「ハ」「ナ」「デ」「ス」が生成される。次に隣り合う２つの音節を連鎖音節として、「コレ」「レワ」「ワキ」「キレ」「レイ」「イナ」「ナハ」「ハナ」「ナデ」「デス」が生成され、次に隣り合う３つの音節を３連鎖音節として、「コレワ」「レワキ」「ワキレ」「キレイ」「レイナ」「イナハ」「イナハ」「ナハナ」「ハナデ」「ナデス」が生成される。ここでは生成されたそれぞれが例えば、図６に示すような階層構造として構成要素記憶部２０に記憶される。図６に示すように、構成要素生成部１８で生成されたそれぞれを構成要素と定義し、形態素、連鎖形態素、３連鎖形態素、主語・述語、音素、音節、連鎖音節、３連鎖音節のそれぞれを層と定義し、ある層についての構成要素の集合を構成要素集合と定義する。なお、層について、これらは例示的に列挙されたものであり、これらに限られるものではない。また、言語的階層、音響的階層のうちの少なくとも１つ考慮すればよく、層についてはこれらのうちの少なくとも１つ考慮すればよい。また階層構造の生成は人手によってでも行うことが出来る。
【００１２】
図４に説明を戻すと、生成された構成要素の集合は一旦、構成要素記憶部２０に記憶され、その後、読み出されて重要度生成部１２に入力される。重要度生成部１２は、各検索された候補テキストについて、重要度を生成する（ステップＳ１２）。
ここで、重要度とは、候補テキストを選択する上での重要性を示す値であり、つまり、候補テキストを既存の音声合成用データベース記憶部（図示せず）に収録する重要性を表す値であると定義する。従って、重要度が高い候補テキストを選択し、その音声を収録して、既存の音声合成用データベース記憶部に追加すれば、より合成音声の品質を高めることが出来る。
この実施例では、一般的な文章において、固有名詞の部分は重要性が高い場合が多く、助詞の部分は重要性が低い場合が多い。この思想に基づき、上記重要度について、構成要素である「山田太郎」「東京」などの固有名詞を重要度として高い数値である、例えば「１０」とし、構成要素である「を」「は」などの助詞を重要度として低い数値である、例えば「１」とし、その他の品詞の構成要素の重要度を、例えば「５」と設定する。そして、それぞれの重要度を品詞の個数に乗じ、それらの和をその候補テキストの重要度として算出する。
【００１３】
例えば、構成要素生成部１８で取り出された候補テキストが「私は東京と大阪へ行く」である場合、「私」「は」「東京」「と」「大阪」「へ」「行く」という構成要素（形態素）が生成され（ステップＳ８）、これらの構成要素は、１つの構成要素集合として、構成要素記憶部２０で記憶され、その後、重要度生成部１２に入力される。重要度生成部１２は、「東京」「大阪」が２つの固有名詞、「は」「と」「へ」が３つの助詞としてその候補テキストの重要度を生成する。この場合の候補テキストの重要度は２３（＝２×１０＋３×１）となる。なお、重要度の考え方はこれに限られるものではない。
各検索された候補テキストについて、重要度がそれぞれ生成され（ステップＳ１２）、当該候補テキストのテキスト番号と重要度が組となって、重要度記憶部１４に記憶される。またテキスト番号でなく、候補テキストと当該テキストの重要度とを組として、重要度記憶部１４に記憶させてもよい。
最大重要度組選択部１６は重要度の和が最大である検索された候補テキストの組み合わせを選択する。最大重要度組選択部１６による候補テキストの組み合わせを選択する方法の一例を以下に示す。
まず重要度が大きい順にテキスト番号または、候補テキストを並べ、上位から候補テキストを選択していき、キーワードリスト記憶部中のキーワードを全て含むまで選択する。選ばれた候補テキストの組み合わせは一旦、候補テキスト記憶部７に記憶され、出力部１０により出力される。なお、最大重要度組選択部１６による候補テキストの組み合わせを選択する方法はこれに限られるものではない。
【００１４】
実施例３
この実施例では、既存の合成音声用データベース記憶部に格納されている音声に対応する発声テキストのデータベース記憶部に存在しない、又はまれにしか存在しない構成要素を含む候補テキストについて重要度が高いものであると考える。一般的に、既存の音声合成用データベース記憶部を用いて、音声合成を行って、音声の品質が悪い場合、その音声合成用データベース記憶部と対応する発声テキストデータベース記憶部に、まれにしか存在しない構成要素からなっている候補テキストを収録することで、合成音声の品質をより向上させることが出来る場合が多いからである。
この実施例では、上記実施例１、２で説明したテキスト選択部８内に、階層被覆率計算部２２、階層被覆率記憶部２４、頻度分布記憶部３０が更に追加される。また、説明の便宜上、発声テキストデータベース記憶部２６と構成要素リスト記憶部２８が追加される。
発声テキストデータベース記憶部２６には、既存の音声合成用データベース記憶部に格納された音声に対応するテキストがデジタルデータとして格納されている。構成要素リスト記憶部２８には、上述した構成要素生成部１８または人手により、発声テキストデータベース記憶部２６中の全ての発声テキストについて、構成要素リスト記憶部として例えば、図６の階層構造が生成格納されている。
【００１５】
また、この実施例では構成要素の被覆率をいう概念を用いる。被覆率とは、ある構成要素が発声テキストデータベース記憶部２６に含まれる全ての構成要素全体に占める割合と定義する。つまり、被覆率が低い構成要素は発声テキストデータベース記憶部２６に比較的含まれていないことを意味し、被覆率が低い構成要素を含む候補テキストの音声を既存の合成音声用データベース記憶部に収録することで、より高い品質の音声を合成することが出来る。なお、構成要素生成部１８により生成される構成要素の層は、構成要素リスト記憶部に含まれる構成要素の層と同一である。
被覆率の求め方は、例えば、音素の層については、発声テキストデータベース記憶部２６に格納されている全てのテキストに含まれる全ての音素の出現総数をＲ、対象となる音素ｘの総数をｒとすると、音素ｘの被覆率はｒ／Ｒで求めることが出来る。全ての構成要素ごとに、被覆率を求め、発声テキストデータベース記憶部２６に含まれるテキストの全ての層について、頻度分布表が作成され、頻度分布記憶部３０に記憶される。
図７に音素の層についての頻度分布表の具体例を示す。ある音素の前音素環境とは当該音素の１つ前の音素を意味し、ある音素の後音素環境とは当該音素の１つ後の音素を意味する。「♯」は無音であることを意味する。そして、被覆率が例えば高い順に並べ替える。
ここで、図７には、順序１の音素「Ａ」と順序２の音素「Ａ」とが２つ含まれているが、前音素環境については、同じであるが、後音素環境については、順序１の音素「Ａ」については「♯」、順序２の音素「Ａ」については「Ｓ」となっている点で違っているので、これらは別なものとして扱う。
【００１６】
なお、音響的階層がここでは、「音素」「音節」「連鎖音節」「３連鎖音節」を挙げているが、これら各階層の各要素に対する環境としては前音素環境、後音素環境ではなく、他の音響でもよい。例えば、３連鎖音節についての前環境、後環境は音素、音節、連鎖音節、３連鎖音節のどれでもよい。また、音響的階層の各層についての頻度分布表については、前環境、後環境のどちらか一方を考慮するか、２つとも考慮しない構成にしてもよく、言語的階層の各層についての頻度分布表においては前環境、後環境の両方については考慮しない。
図４に説明を戻すと、候補テキストから構成要素生成部１８により生成された構成要素の集合は構成要素記憶部２０に一旦記憶され、その後、これら構成要素の集合は階層被覆率計算部２２に入力される。階層被覆率計算部２２は、検索された候補テキストごとの構成要素集合ごとに、その構成要素に対する被覆率を頻度分布記憶部３０を参照して求め、これら被覆率の和を求める。
例えば、上記の候補テキスト「これはきれいな花です」の場合、階層被覆率計算部２２が図７の頻度分布表を参照して、まず被覆率を求める。例えば１つめの「Ｋ」の前音素環境は無音、後音素環境は「Ｏ」であるので、順序３の「Ｋ」であるので、被覆率がａ３となる。
そして、残りの音素全てについて被覆率が求められ、また、その他の層の構成要素についても被覆率を求められ、求められた被覆率を用いて、各層ごとに、階層被覆率が求められる（図５中のステップＳ１０）。
【００１７】
階層被覆率とは、各階層毎に対象候補テキストに含まれる構成要素の被覆率の総和である。つまり、ある候補テキストＩの層Ｊにおいて、Ｎ（ＩＪ）個の構成要素があり、構成要素ｋの被覆率をＣＩＪｋとすると、階層被覆率ＣＩＪは、下記の式（１）で求めることが出来る。
ＣＩＪ＝Σｋ＝１Ｎ（ＩＪ）ＣＩＪｋ・・・・（１）
例えば、上記の候補テキスト「これはきれいな花です」の形態素層の構成要素は「これ」「は」「きれいな」「花」「です」となる。そしてこの候補テキストの形態素の層における階層被覆率は図７で示したものになる場合は、これらの総和により求める。なお、図８は例えば、「これ」という形態素の被覆率が７．２５×１０−５ということを表している。
よって、７．２５×１０−５＋２．８３×１０−４＋５．８４×１０−６＋１．４３×１０−５＋６．９３×１０−４≒１．０７×１０−３となる。
次に重要度生成部１２において、検索された候補テキストごとに階層被覆率の和を求め、この和が大となれば、小となるような値を重要度として求める。ここでは、階層被覆率の重み付き和を求めた後、逆数を求める。
つまり候補テキストＩの重要度ＳＩは、Ｌを層の数、ＷＪを階層Ｊの重み係数とすると、以下の式（２）で求めることが出来る。
ＳＩ＝１／ΣＪ＝１ＬＷＪ・ＣＩＪ・・・・（２）
例えば、上記の「これはきれいな花です」という候補テキストについて、図９に示すように、主語・述語、３連鎖形態素、連鎖形態素、形態素、３連鎖音節、連鎖音節、音節、音素についての階層被覆率がそれぞれｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ、ｈ、ａとなる場合に、重み係数をそれぞれ、Ｗｂ、Ｗｃ、Ｗｄ、Ｗｅ、Ｗｆ、Ｗｇ、Ｗｈ、Ｗａ、とすると、この候補テキストの重要度は、以下のように求めることが出来る。
１／（ｂ・Ｗｂ＋ｃ・Ｗｃ＋ｄ・Ｗｄ＋ｅ・Ｗｅ＋ｆ・Ｗｆ＋ｇ・Ｗｇ＋ｈ・Ｗｈ＋ａ・Ｗａ）
【００１８】
ここで、階層被覆率の（重み付き）和を求め、この値が大となれば、小となるような値を重要度とする理由は、この候補テキストの階層被覆率の（重み付き）和とは、候補テキストが、どの程度、既存の音声合成用データベース記憶部に対応した発声テキストデータベース記憶部２６に含まれている構成要素から再構成可能化を示すものである。階層被覆率の（重み付き）和が低ければ、発声テキストデータベース記憶部２６にまれにしか存在しない構成要素からなる候補テキストである。よって、階層被覆率の（重み付き）和の逆数である重要度が高い構成要素を含む候補テキストを収録して発声テキストデータベース記憶部２６より作成した音声合成用データベース記憶部に追加すれば合成音声の品質を向上させることが出来る。何故なら、上述したように、既存の音声合成用データベース記憶部にまれにしか存在していない構成要素を含む候補テキストを収録して既存の音声合成用データベース記憶部に追加することで、合成音声の品質を向上させることが出来る場合が多いからである。
なお、重み係数については、キーワード計数部６により、検索された候補テキストをある分野に依存した用途向けにする場合は、音響的階層構造の階層被覆率に対する重み係数より、言語的階層構造の階層被覆率に対する重み係数を大きくすればよい。何故なら検索された候補テキストをある分野に依存した用途向けにする場合は、候補テキストから生成された形態素にはその特定の分野に依存した単語等が含まれている場合が多いからである。逆に、検索された候補テキストをある分野に比較的、依存させない用途向けにする場合は、音響的階層構造の階層被覆率に対する重み係数より、言語的階層構造の階層被覆率に対する重み係数を小さくすればよい。また、重み付けを考えない場合は、重み係数を全て「１」とすればよい。
また、上記では、上記重み付き和の逆数をとることで重要度を生成したが、これに限られず、例えば、上記重み付き和にマイナスを付けてこれを重要度とすることなども考えられる。
【００１９】
実施例４
この実施例では、実施例１〜３で説明した最大重要度組選択部１６の具体的な処理の流れの例を説明する。なお、以下で説明する最大重要度組選択部１６の処理は公知の技術であるグリーディアルゴリズム（図５中のステップＳ１４）を用いる。最大重要度組選択部１６は、最重要テキスト選択手段３２、キーワード除去手段３４、繰り返し制御手段３６、とで構成されている。また図１０にグリーディアルゴリズムの処理の流れを示す。
重要度記憶部１４では、例えば図１１に示す形式で記憶させればよい。例えば、構成要素生成部１８で、層を連鎖形態素、連鎖音節、音素について構成要素を生成した場合を説明すると、キーワードを含む各候補テキストごとに、候補テキスト番号、例えば「７」と、キーワード数、例えばＫ１と、各層名と、各層についての構成要素集合と、各層についての階層被覆率と、重要度とを記憶させる。なおこの記憶形式は以下の実施例５においても同様である。
【００２０】
最重要テキスト選択手段３２が重要度生成部１２で生成された重要度が最も高い候補テキストを候補テキストデータベース記憶部４から選択し、候補テキスト記憶部７に記憶する（ステップＳ１６）。キーワード除去手段３４が、選択された候補テキストに含まれる全てのキーワードをキーワードリスト記憶部２から除去する（ステップＳ１８）。
そして、上述したキーワード計数部６、構成要素生成部１８、重要度生成部１２、最重要テキスト選択手段３２、キーワード除去手段３４、の処理を繰り返し制御手段３６が繰り返し行う（ステップＳ２０）。この繰り返し処理を、上記最重要テキスト選択手段３２により選択された全ての候補テキストの組中に含まれるキーワードが上記キーワードリスト記憶部中の最初のキーワードの全てと一致するまで行う。
このグリーディアルゴリズムによる最大重要度組選択部１６の処理において用いる重要度は実施例３で示した手法により求める場合に限らず、実施例２で示した手法により求めてもよい。
【００２１】
実施例５
この実施例では、最大重要度組選択部１６の処理の流れを公知技術である動的計画法（図５中のステップＳ２２）を用いて処理を行う。また動的計画法とはある１つの条件を満たしながら、ある値が最大もしくは最小になるものを選択するアルゴリズムである。なお、動的計画法の詳細に関しては、「Ｒ．Ｂｅｌｌｍａｎ  “Ｄｙｎａｍｉｃ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ”  Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｅ  Ｐｒｅｓｓ  １９５７」に記載されている。
この場合の最大重要度組選択部１６はデータ量測定手段３８、動的計画法実行手段４０とで構成されている。
まずデータ量測定手段３８により、重要度記憶部１４に記憶されている全ての候補テキストについてのデータ量を測定する。図１１に破線で示すように、各候補テキストのデータ量が付加された形式で重要度記憶部１４に記憶される。そして、動的計画法実行手段４０が以下の処理により候補テキストを選択する。
動的計画法実行手段４０が動的計画法を用いて、検索された候補テキストの組み合わせの重要度の総和を最大とし、かつキーワードリスト記憶部２のキーワードを全て全体で含み、かつ候補テキストのデータ量の総和が最小となる候補テキストの組み合わせを選択する。
【００２２】
ここで、キーワードリスト記憶部２のキーワードを全て含んでいるか否かはキーワードリスト記憶部２中のキーワード数と選択された候補テキストのキーワードの数とが等しいか否かを判定すればよい。ここで、キーワード候補テキストに含まれるキーワードの数の和を求める際に、同一のキーワードは１つと数えることにする。等しければ、キーワードリスト記憶部２のキーワードを全て含んでいることになる。また、データ量総和のしきい値を設定して、動的計画法を実行し、条件を満たさなくなるまでデータ量総和のしきい値を徐々に下げて動的計画法を繰り返し実行することも考えられる。
以上の各実施形態の他、本発明であるテキスト選択装置・方法は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記テキスト選択装置・方法において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
また、上記テキスト選択装置における処理機能をコンピュータによって実現する場合、テキスト選択装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記テキスト選択装置における処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００２３】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ（Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ（ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｃ）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を用いることができる。
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００２４】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、言語モデル作成装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】この発明の実施例１の具体的構成例を示すブロック図。
【図２】この発明の実施例１の主な処理の流れを示すフローチャート。
【図３】キーワードリスト記憶部２の具体例。
【図４】この発明の実施例２〜６の具体的構成例を示すブロック図。
【図５】この発明の実施例２〜６の主な処理の流れを示すフローチャート。
【図６】構成要素生成部１８により生成される構成要素の階層構造を示す図。
【図７】頻度分布記憶部４中の音素の層についての頻度分布表の具体例。
【図８】形態素の層におけるそれぞれの構成要素の被覆率を示す具体例。
【図９】言語的階層における主語・述語、３連鎖形態素、連鎖形態素、形態素、音響的階層における３連鎖音節、連鎖音節、音節、音素、それぞれについての階層被覆率を示す図。
【図１０】最大重要度組選択部１６においてグリーディアルゴリズムを用いた場合の処理の流れを示すフローチャート。
【図１１】実施例４〜６において、重要度記憶部１４での具体的な記憶形式を示す図。
【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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【図１１】
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