(57)【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を受信する受信部と、
前記受信部で受信した音声データからピッチデータ列を抽出するピッチデータ列抽出部と、
抽出されたピッチデータ列において、ピッチデータ列内でのピッチデータが表すピッチについて、所定の基準ピッチを中心にしてピッチを拡大するように編集し、編集済ピッチデータ列を生成するピッチ編集部と、
前記音素ラベル列と編集済ピッチデータ列とから、隠れマルコフモデルに基づく学習により各音素ラベルに音素ピッチ情報を対応させる音素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、
を備えることを特徴とする音声合成辞書構築装置。
【請求項２】
前記所定の基準ピッチは、ピッチの平均値である、ことを特徴とする請求項１に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項３】
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を受信する受信ステップと、
前記受信ステップで受信した音声データからピッチデータ列を抽出するピッチデータ列抽出ステップと、
前記ピッチデータ列抽出ステップで抽出されたピッチデータ列において、ピッチデータ列内でのピッチデータが表すピッチについて、所定の基準ピッチを中心にしてピッチを拡大するように編集し、編集済ピッチデータ列を生成するピッチ編集ステップと、
前記音素ラベル列と編集済ピッチデータ列とから、隠れマルコフモデルに基づく学習により各音素ラベルに音素ピッチ情報を対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
学習結果を出力する出力ステップと、
から構成される音声合成辞書構築方法。
【請求項４】
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を受信する受信ステップと、
前記受信ステップで受信した音声データからピッチデータ列を抽出するピッチデータ列抽出ステップと、
ピッチデータ列抽出ステップで抽出されたピッチデータ列において、ピッチデータ列内でのピッチデータが表すピッチについて、所定の基準ピッチを中心にしてピッチを拡大するように編集し、編集済ピッチデータ列を生成するピッチ編集ステップと、
前記音素ラベル列と編集済ピッチデータ列とから、隠れマルコフモデルに基づく学習により各音素ラベルに音素ピッチ情報を対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
学習結果を出力する出力ステップと、
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、音声合成に用いるデータベースを構築する、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（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に基づいた音声認識技術及び音声合成技術は、例えば、特許文献１及び２に開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２４４６８９号公報
【特許文献２】特開２００２−２６８６６０号公報
【０００５】
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。
【０００６】
音声合成辞書は、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、スペクトル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、構築される。
【０００７】
従来は、音声合成辞書を構築する際、音声データから抽出されたピッチを、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】
【０００８】
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生成された合成音声のピッチ変動は、元の音声のピッチ変動に比べて小さい。
【０００９】
このため、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、人間の自然な音声に比べて、平坦な印象を与える不自然なものとなっていた。
【００１０】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたもので、自然な印象を与える音声を合成することができ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及び音声合成辞書構築方法を提供することを目的とする。
【００１１】
本発明は、高品質のテキスト音声合成を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】
【００１２】
この発明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を受信する受信部と、
前記受信部で受信した音声データからピッチデータ列を抽出するピッチデータ列抽出部と、
抽出されたピッチデータ列において、ピッチデータ列内でのピッチデータが表すピッチについて、所定の基準ピッチを中心にしてピッチを拡大するように編集し、編集済ピッチデータ列を生成するピッチ編集部と、
前記音素ラベル列と編集済ピッチデータ列とから、隠れマルコフモデルに基づく学習により各音素ラベルに音素ピッチ情報を対応させる音素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、
を備えることを特徴とする。
【００１８】
また本発明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を受信する受信ステップと、
前記受信ステップで受信した音声データからピッチデータ列を抽出するピッチデータ列抽出ステップと、
前記ピッチデータ列抽出ステップで抽出されたピッチデータ列において、ピッチデータ列内でのピッチデータが表すピッチについて、所定の基準ピッチを中心にしてピッチを拡大するように編集し、編集済ピッチデータ列を生成するピッチ編集ステップと、
前記音素ラベル列と編集済ピッチデータ列とから、隠れマルコフモデルに基づく学習により各音素ラベルに音素ピッチ情報を対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
学習結果を出力する出力ステップと、
から構成される音声合成辞書構築方法である。
【００１９】
また本発明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を受信する受信ステップと、
前記受信ステップで受信した音声データからピッチデータ列を抽出するピッチデータ列抽出ステップと、
ピッチデータ列抽出ステップで抽出されたピッチデータ列において、ピッチデータ列内でのピッチデータが表すピッチについて、所定の基準ピッチを中心にしてピッチを拡大するように編集し、編集済ピッチデータ列を生成するピッチ編集ステップと、
前記音素ラベル列と編集済ピッチデータ列とから、隠れマルコフモデルに基づく学習により各音素ラベルに音素ピッチ情報を対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
学習結果を出力する出力ステップと、
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】
【００２０】
本発明によれば、音声データから抽出されたピッチデータ列を、所定の基準ピッチを中心にしてピッチを拡大してから音声合成辞書の学習に用いる。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、ピッチ変動の大きな、自然な音声により近いという点で、高品質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】
【００２１】
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。
【００２２】
（実施形態１）
【００２３】
まず、本実施形態に係る音声合成辞書構築装置の構成を説明する。
【００２４】
図１は、本実施形態に係る音声合成辞書構築装置１１の機能構成図である。
【００２５】
音声合成辞書構築装置１１は、図示するように、データ取り出し部１３と、ピッチデータ列抽出部１５と、ピッチ編集部１７と、音素ＨＭＭ学習部１９と、データ書き出し部２１と、を備える。
【００２６】
音声合成辞書構築装置１１は、図１に示すように、音声データベース２３と音声合成辞書２５に接続される。音声データベース２３は、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であり、ハードディスク等に記憶されている。
【００２７】
音声合成辞書２５は、音声合成辞書構築装置１１によって構築されたデータベースであり、音素ラベルと音素学習結果とを対応させて記憶しており、ハードディスク等に記憶されている。
【００２８】
前記音素学習結果は、音素ピッチ情報を含む。音声合成に必要な他のスペクトル情報は、音声合成装置の仕様により様々であり、前記音素学習結果には、かかる様々な情報も含まれるものとする。
【００２９】
音声合成辞書構築装置１１のデータ取り出し部１３は、音声データベース２３からデータを読み込み、音素ラベル列と音声データとに分離する。
【００３０】
音素ラベル列は音素ＨＭＭ学習部１９に引き渡され、音声データは、ピッチデータ列抽出部１５に引き渡される。
【００３１】
ピッチデータ列抽出部１５は、データ取り出し部１３から引き渡された音声データから、所定のピッチデータ列を抽出し、ピッチ編集部１７に引き渡す。
【００３２】
ピッチ編集部１７は、ピッチデータ列抽出部１５から引き渡されたピッチデータ列に対し、所定の編集処理を施す。
【００３３】
所定の編集処理とは、ピッチデータ列内でのピッチの変動を拡大する処理のことである。この所定の編集処理の詳細については、図３及び図４を参照して後述する。
【００３４】
編集済みピッチデータ列は、音素ＨＭＭ学習部１９に引き渡される。
【００３５】
音素ＨＭＭ学習部１９は、音素ラベル列と編集済みピッチデータ列の対応関係を、ＨＭＭに基づく学習により、音素ラベルと音素ピッチ情報の対応関係に変換し、当該対応関係を、データ書き出し部２１に引き渡す。
【００３６】
データ書き出し部２１は、音素ラベルと音素ピッチ情報の対応関係を音声合成辞書２５に記録する。
【００３７】
図１に示す音声合成辞書構築装置１１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３１により、構成される。ユーザインタフェース（以下、Ｉ／Ｆと書く。）３９、ＣＰＵ３３、ＲＯＭ３５、記憶部３７、データ入出力Ｉ／Ｆ４３は、バス４９で相互に接続されている。
【００３８】
ＲＯＭ３５は、ＨＭＭに基づいた学習のための動作プログラム、特に、この実施の形態においては、ピッチを拡大する編集動作を含む動作プログラムを記憶する。
【００３９】
記憶部３７は、ＲＡＭ４５やハードディスク４７から構成されて、学習のための定数、音素ラベル列、音声データ、ピッチデータ列、音素ラベルと音素ピッチ情報を対応付けたもの、を記憶する。
【００４０】
データ入出力Ｉ／Ｆ４３は、元データ入りハードディスク５５等及び処理済データ記録用ハードディスク５７等に接続するためのインタフェースである。
【００４１】
データ入出力Ｉ／Ｆ４３は、図１に示す音声データベース２３に接続され、図２に示すＣＰＵ３３の制御下に、学習対象の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３７に格納する。
【００４２】
データ入出力Ｉ／Ｆ４３は、図１に示す音声合成辞書２５に接続され、図２に示すＣＰＵ３３による処理の結果である、音素ラベルと音素ピッチ情報の対応関係を、図１に示す音声合成辞書２５に出力する。
【００４３】
図２に示すユーザＩ／Ｆ３９は、キーボード５１と、モニタ５３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、ピッチ編集処理においては、ユーザが該Ｉ／Ｆを介して、各種定数を与える必要がある。
【００４４】
ＣＰＵ３３は、ＲＯＭ３５に格納された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。
【００４５】
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１１の特徴は、ピッチ編集部１７において各ピッチデータ列内でのピッチの変動を拡大する所定の編集処理を行うことである。
【００４６】
ピッチ編集部１７が実行する所定の編集処理は、ピッチ変動を強調する処理であれば、いかなる処理でもよいが、以下に、編集処理の好適な具体例について説明する。
【００４７】
なお、以下の説明では、フレームとは、ピッチ抽出のために用いられる時間区分を意味し、記号ｆｍで表す。
【００４８】
（編集処理の具体例１）
【００４９】
図３に示すフローチャートを参照して、編集処理の具体例１を説明する。
【００５０】
本具体例においては、あらかじめ、ユーザが、ピッチの基準値Ｃ及び後述の重み係数αを、図２のユーザＩ／Ｆ３９を介して、記憶部３７に設定しておくものとする（ステップ２３）。
【００５１】
図１に示すように、音声合成辞書構築装置１１により音声合成辞書２５を構築する際には、音声合成辞書構築装置１１には、音声データベース２３と、例えば、空状態の音声合成辞書２５が接続される。
【００５２】
音声合成辞書２５生成の開始の指示が図２のユーザＩ／Ｆ３９からされると、図１のデータ取り出し部１３は、音声データベース２３から、
音素ラベル列と音声データＳｐｍ（但し、１≦ｍ≦ＮＳＰであり、ＮＳＰは音声データベースのデータ数である。）の対を順次読み出し、図２の記憶部３７に記憶する。
【００５３】
図１のピッチデータ列抽出部１５は、音声データＳｐｍからピッチデータ列Ｐｉｔｍ［ｆｍ］（但し、０≦ｆｍ≦Ｎｆｍ［ｍ］であり、Ｎｆｍ［ｍ］は音声データＳｐｍについてのフレーム数である。）を抽出し、図２の記憶部３７に記憶する（図３のステップＳ１１）。
【００５４】
音声データを識別するための番号を指定するポインタｍを１に初期化する（ステップＳ１３）。
【００５５】
各ｍについて、ピッチデータ列Ｐｉｔｍ［ｆｍ］（但し、０≦ｆｍ≦Ｎｆｍ［ｍ］である。）を図２の記憶部３７から読み出す（ステップＳ１５）。
【００５６】
ｍ番目のピッチデータ列についての、フレームの番号を示すポインタｆｍを０に初期化する（ステップＳ１７）。
【００５７】
ピッチデータＰｉｔｍ［ｆｍ］に着目し（ステップＳ１９）、処置対象のフレームｆｍが有声音・無声音のいずれであるかを判別する（ステップＳ２１）。
【００５８】
ステップＳ２１で有声音であると判別された場合、Ｐｉｔｍ［ｆｍ］に対して、
ＥｄＰｉｔｍ［ｆｍ］＝（Ｐｉｔｍ［ｆｍ］−Ｃ）×α＋Ｃ
（但し、Ｃは所定の基準値、αは所定の重み係数とする。）
とする編集処理を施す（ステップＳ２５）。
【００５９】
なお、前記したとおり、基準値Ｃ及び重み係数αは、ユーザが、図２のユーザＩ／Ｆ３９を介して、設定すべきものである（ステップＳ２３）。
【００６０】
ステップＳ２１で無声音であると判別された場合、Ｐｉｔｍ［ｆｍ］に対して、
ＥｄＰｉｔｍ［ｆｍ］＝Ｐｉｔｍ［ｆｍ］
とする（ステップＳ２７）。
【００６１】
ステップＳ２５またはステップＳ２７により算出されたＥｄＰｉｔｍ［ｆｍ］は、図２の記憶部３７に記憶される（ステップＳ２９）。
【００６２】
全てのｆｍについて処理が完了したか否かを判別する（ステップＳ３１）。
【００６３】
当該処理が完了したと判別された場合は、全てのｍについて処理が完了したか否かを判別する（ステップＳ３３）。
【００６４】
ステップＳ３１にて、全てのｆｍについての処理が完了してはいないと判別された場合には、ｆｍを１だけインクリメントして、ステップＳ１９に戻る。
【００６５】
全てのｍについて処理が完了したか否かを判別（ステップＳ３３）した結果、完了したと判別された場合には、処理を終了する。
【００６６】
全てのｍについての処理が完了してはいないと判別された場合には、ｍを１だけインクリメントして、ステップＳ１５に戻る。
【００６７】
以上の処理により、図１の音声データベース２３から取り出し得る全てのＥｄＰｉｔｍ［ｆｍ］は、図２の記憶部３７に記憶される。当該ＥｄＰｉｔｍ［ｆｍ］は、図１の音素ＨＭＭ学習部１９にて使用される。
【００６８】
本具体例では、図１に示す音素ＨＭＭ学習部１９にて使用されるピッチデータ列を、あらかじめピッチ編集部１７にてピッチ変動の強調されたピッチデータ列とすることにより、より自然な合成音声を合成するのに資する音声合成辞書の構築が達成できる。
【００６９】
（編集処理の具体例２）
【００７０】
図４に示すフローチャートを参照して、編集処理の具体例２を説明する。
【００７１】
具体例１では、基準値Ｃをユーザ自身で設定する必要があったが、適切な値を事前に知ることが困難な場合もある。
【００７２】
そこで、本具体例においては、ユーザがあらかじめ設定しなければならない値を重み係数αのみとしてユーザの負担を軽減し、基準値Ｃについては、ピッチデータ列Ｐｉｔｍ［ｆｍ］毎にピッチデータＰｉｔｍ［０］、Ｐｉｔｍ［１］、…、Ｐｉｔｍ［Ｎｆｍ［ｍ］］の平均値Ａｖｅｍを算出してこれを基準値Ｃとすることとする。
【００７３】
ただし、前記平均値Ａｖｅｍの算出にあたっては、有声音に対応するフレームに属するピッチデータの値のみが用いられる。
【００７４】
本具体例の動作の流れは、基本的には、図４に示すとおり、図３を用いて説明した具体例１と同様である。
【００７５】
そこで、図４においては、図３と同一の処理を行うステップには、同一の符号を付してある。
【００７６】
本具体例が具体例１と異なる主な点は、図４を図３と比較すれば明らかなように、有声音・無声音判別分岐ステップ（ステップＳ５５）とｆｍ走査ループ（ステップＳ５３、Ｓ５５、Ｓ５７及びＳ５９）が付加されている点である。
【００７７】
かかる付加が必要になるのは、基準値Ｃとして用いる平均値Ａｖｅｍは、有声音のフレームに属するピッチデータのみの平均値であるため、かかるピッチデータのみを取り出すための有声音・無声音判別（ステップＳ５５）が必要になるためと、かかる取り出し作業を全てのｆｍについて行った後でないと、平均値Ａｖｅｍの算出（ステップＳ６１）ができないためである。
【００７８】
なお、図２の記憶部３７には、図４のステップＳ５７に示すように、平均値Ａｖｅｍの算出のために取り出されたピッチデータを蓄えておくためにテンポラリデータＶＰｉｔｍ［ｆｍ］が用意される。
【００７９】
そして、平均値Ａｖｅｍは、該テンポラリデータＶＰｉｔｍ［ｆｍ］の平均値として算出される。これにより、ピッチデータ列Ｐｉｔｍ［ｆｍ］の有声音におけるピッチデータの平均値であるＡｖｅｍが求まったことになる。
【００８０】
本実施例においても、実施例１と同様に、編集処理には、各フレームが有声音に対応しているか、それとも無声音に対応しているか、を判別し、当該判別結果に基づき、条件分岐をするステップ（ステップＳ２１）が含まれる。
【００８１】
ステップＳ２１にて無声音であると判別された場合には、具体例１と同じく、ＥｄＰｉｔｍ［ｆｍ］＝Ｐｉｔｍ［ｆｍ］とする（ステップＳ２７）。
【００８２】
ステップＳ２１にて有声音であると判別された場合は、具体例１とは異なり、
ＥｄＰｉｔｍ［ｆｍ］＝（Ｐｉｔｍ［ｆｍ］−Ａｖｅｍ）×α＋Ａｖｅｍ
とする（ステップＳ７３）。
【００８３】
ここで、前記したとおり、重み係数αは、ユーザが、図２のユーザＩ／Ｆ３９を介して、設定すべきものである（ステップＳ７１）。
【００８４】
一方、Ａｖｅｍは、前記のとおりピッチデータ列から自動的に算出されるものであるため、ユーザが設定する必要はない。
【００８５】
このように、本具体例によれば、自然な合成音声の出力に資する音声合成辞書構築装置であって、ユーザが使いやすい装置を提供することができる。
【００８６】
（編集処理の具体例３）
【００８７】
具体例２では、ユーザが、重み係数として単一のαを設定することとしていたが、条件に応じてαの値を使い分けたほうが、より適切な音声合成辞書を構築できる場合もあり得る。
【００８８】
本具体例では、ユーザが設定する重み係数として、α１とα２の２種類を設ける。そして、具体例２と同様に基準値Ｃを平均値Ａｖｅｍとしつつ、ピッチデータの値がＡｖｅｍ以上の場合には、重み係数としてα１を用い、ピッチデータの値がＡｖｅｍより小さい場合には、重み係数としてα２を用いる。
【００８９】
すなわち、ｆｍが有声音に対応するフレームの場合は、
Ｐｉｔｍ［ｆｍ］≧Ａｖｅｍのときは、
ＥｄＰｉｔｍ［ｆｍ］＝（Ｐｉｔｍ［ｆｍ］−Ａｖｅｍ）×α１＋Ａｖｅｍとし、
Ｐｉｔｍ［ｆｍ］＜Ａｖｅｍのときは、
ＥｄＰｉｔｍ［ｆｍ］＝（Ｐｉｔｍ［ｆｍ］−Ａｖｅｍ）×α２＋Ａｖｅｍとし、
ｆｍが無声音に対応するフレームの場合は、
ＥｄＰｉｔｍ［ｆｍ］＝Ｐｉｔｍ［ｆｍ］とする。
【００９０】
本具体例におけるピッチ編集処理の動作は、基本的には、具体例２と同様に、図４で示される動作である。相違点は、ユーザが、図２のユーザＩ／Ｆ３９を介して、重み係数として２種類の値α１、α２を設定することである。
【００９１】
（編集処理の具体例４）
【００９２】
具体例３では、重み係数を２種類設定し、それぞれをピッチデータが平均値Ａｖｅｍを上回る場合と下回る場合とに対応させた。これに対し、本実施例では、２種類の重み係数を、それぞれ、ピッチデータが平均値を大幅に逸脱した場合のピッチ変動の強調の程度と、さほど逸脱していない場合の強調の程度とに対応させる。
【００９３】
すなわち、α３及びα４を重み定数、εを任意の閾値として、フレームｆｍが有声音に対応している場合、
｜Ｐｉｔｍ［ｆｍ］−Ａｖｅｍ｜≧εのときは、
ＥｄＰｉｔｍ［ｆｍ］＝（Ｐｉｔｍ［ｆｍ］−Ａｖｅｍ）×α３＋Ａｖｅｍ
とし、
｜Ｐｉｔｍ［ｆｍ］−Ａｖｅｍ｜＜εのときは、
ＥｄＰｉｔｍ［ｆｍ］＝（Ｐｉｔｍ［ｆｍ］−Ａｖｅｍ）×α４＋Ａｖｅｍ
とし、
当該フレームが無声音の場合は、
ＥｄＰｉｔｍ［ｆｍ］＝Ｐｉｔｍ［ｆｍ］とする。
【００９４】
本具体例におけるピッチ編集処理の動作は、基本的には、具体例２と同様に、図４で示される動作である。相違点は、ユーザが、図２のユーザＩ／Ｆ３９を介して、重み係数として２種類の値α３、α４を設定することと、閾値εを設定することである。
【００９５】
なお、編集処理の具体例として以上のように４例示したが、編集処理はこれらに限定されるものではない。ピッチデータの変動を、ある基準値を中心に顕著化するものであれば、いかなるものでもよい。上記具体例３及び４において、敢えて平均値Ａｖｅｍのかわりに具体例１と同様にユーザの設定した基準値Ｃを用いることや、基準値Ｃを単一の値とせず、ユーザが状況に応じて、ｍ毎かつｆｍ毎に異なる値とすることなど、様々なバリエーションが考えられる。
【００９６】
以上では理解を容易にするため、図１の音声データベース２３から、データを、データ取り出し部１３により図２に示す記憶部３７に一旦全部読み込む例を示したが、かかる一括処理は本実施形態の本質的要件ではない。例えば、図１に示す音素ＨＭＭ学習部１９の仕様次第では、より動的に音声合成辞書を構築することも考えられる。
【００９７】
（実施形態２）
【００９８】
実施形態１においては、音声合成辞書構築装置１１により音素ラベルと音素ピッチ情報とを対応付けた。この発明はこれに限定されず、音素ラベルと音素ピッチ情報及び音素スペクトルパラメータ情報とを対応付ける場合にも適用可能である。
以下、音素ラベルと音素ピッチ情報及び音素スペクトルパラメータ情報とを対応付けて音声合成辞書に書き出す音声合成辞書構築装置７１について説明する。
【００９９】
本実施形態に係る音声合成辞書構築装置７１は、図５に示すように、データ取り出し部１３と、ピッチデータ列抽出部１５と、ピッチ編集部１７と、を備える。これらの各部は、実施形態１に係る音声合成辞書構築装置１１の対応する各部と同一の構成と機能を有する。
【０１００】
音声合成辞書構築装置７１は、さらに、スペクトル分析部７３と、音素ＨＭＭ学習部７５と、データ書き出し部７７と、を備える。
【０１０１】
スペクトル分析部７３は、データ取り出し部１３により取り出された音声データをスペクトル分析してスペクトルパラメータデータ列（例えば、隠れマルコフモデルに基づきフレーム毎に生成された多次元のＬＳＰ係数から成るＬＳＰ（Ｌｉｎｅ  Ｓｐｅｃｔｒｕｍ  Ｐａｉｒ）係数群の時系列データ）を生成する。
【０１０２】
音素ＨＭＭ学習部７５は、音素ラベル列と対応する編集済みピッチデータ列の対応関係を、ＨＭＭに基づいて学習することにより、音素ラベルと音素ピッチ情報との対応関係を示す情報に変換し、データ書き出し部７７に引き渡す。さらに、音素ＨＭＭ学習部７５は、音素ラベル列とスペクトルパラメータデータ列（例えば、ＬＳＰ係数群の時系列データ）との対応関係を、ＨＭＭに基づいて学習し、音素ラベルと音素スペクトルパラメータ情報との対応関係を示す情報に変換し、データ書き出し部７７に引き渡す。
【０１０３】
データ書き出し部７７は、音素ラベルと音素ピッチ情報の対応関係、及び、音素ラベルと音素スペクトルパラメータ情報の対応関係を、音声合成辞書２５に書き出す。
【０１０４】
このようにして構築された音声合成辞書２５を用いることにより、音素ラベル毎に音素ピッチ情報と音素スペクトルパラメータ情報とを用いて、高品質な音声を合成することができる。
【０１０５】
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。
【０１０６】
例えば、上述のハードウエア構成やブロック構成、フローチャートは例示であって、限定されるものでもない。
【０１０７】
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れ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】
【０１０８】
【図１】実施形態１に係る、ピッチ編集部を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】ピッチ編集処理の具体例１における動作の流れを示す図である。
【図４】ピッチ編集処理の具体例２における動作の流れを示す図である。
【図５】実施形態２に係る、スペクトル分析部を備えた音声合成辞書構築装置の機能構成図である。
【符号の説明】
【０１０９】
１１・・・実施形態１に係る音声合成辞書構築装置、１３・・・データ取り出し部、１５・・・ピッチデータ列抽出部、１７・・・ピッチ編集部、１９・・・音素ＨＭＭ学習部、２１・・・データ書き出し部、２３・・・音声データベース、２５・・・音声合成辞書、３１・・・コンピュータ装置、３３・・・ＣＰＵ、３５・・・ＲＯＭ、３７・・・記憶部、３９・・・ユーザＩ／Ｆ、４３・・・データ入出力Ｉ／Ｆ、４５・・・ＲＡＭ、４７・・・ハードディスク、４９・・・バス、５１・・・キーボード、５３・・・モニタ、５５・・・元データ入りハードディスク、５７・・・処理済データ記録用ハードディスク、７１・・・音声合成辞書構築装置、７３・・・スペクトル分析部、７５・・・音素ＨＭＭ学習部、７７・・・データ書き出し部
【図１】
0004760471.tif 000002
【図２】
0004760471.tif 000003
【図３】
0004760471.tif 000004
【図４】
0004760471.tif 000005
【図５】
0004760471.tif 000006