(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の言語で発声された第１話者及び第２話者の音声に基づいて、前記第２話者の音声を前記第１話者の音声に変換するための第１話者変換フィルタを作成する変換フィルタ作成手段と、
前記第２話者が前記第１の言語とは異なる第２の言語で発声した音声を、前記第１話者変換フィルタを用いて前記第１話者の音声に変換する声質変換手段とを備え、
前記変換フィルタ作成手段は、
前記第２の言語で発声された前記第２話者及び第３話者の音声に基づいて、前記第３話者の音声を前記第２話者の音声に変換するための第２話者変換フィルタを作成し、
前記声質変換手段は、
前記第３話者が前記第２の言語で発声した音声を前記第２話者変換フィルタを用いて前記第２話者の音声に変換し、該第２話者の音声を前記第１話者変換フィルタを用いて前記第１話者の音声に変換することを特徴とする声質変換吹替システム。
【請求項２】
前記声質変換手段は、
前記第２話者変換フィルタと前記第１話者変換フィルタとが合成された変換フィルタを用いて、前記第３話者が前記第２の言語で発声した音声を前記第１の話者の音声に変換することを特徴とする
請求項１に記載の声質変換吹替システム。
【請求項３】
前記変換フィルタ作成手段はサーバ装置が備えており、
前記声質変換手段はクライアント装置が備えていることを特徴とする
請求項１から２の何れか１項に記載の声質変換吹替システム。
【請求項４】
コンピュータに、
第１の言語で発声された第１話者及び第２話者の音声に基づいて、前記第２話者の音声を前記第１話者の音声に変換するための第１話者変換フィルタを作成し、第２の言語で発声された前記第２話者及び第３話者の音声に基づいて、前記第３話者の音声を前記第２話者の音声に変換するための第２話者変換フィルタを作成する変換フィルタ作成ステップと、
前記第３話者が前記第２の言語で発声した音声を前記第２話者変換フィルタを用いて前記第２話者の音声に変換し、該第２話者の音声を前記第１話者変換フィルタを用いて前記第１話者の音声に変換する声質変換ステップと
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、声質変換を伴った吹替を行う声質変換吹替システム、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ある話者（元話者）が発声した音声を、別の話者（目標話者）の音声に変換する声質変換技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１においては、ドラマを見ている人の音声を、ドラマの登場人物を演じている役者の音声に変換している。特許文献１では、元話者及び目標話者間で音声特徴パラメータをマッチングし、元話者の音声と時間軸が合うように目標話者の音声特徴パラメータから音声を合成する技術が用いられている。
【特許文献１】特開平４−２４０９００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
海外映画や海外ドラマの中に登場している俳優の台詞を日本語音声化する場合には日本人の声優が吹替えを行うことが一般的に行われているが、日本人の声優の声質ではなく実際に演じている俳優の声質での吹替えを実現することも視聴者から要望されている。つまり、著名な海外の俳優は独特な声質がその俳優のキャラクターの一部となっていることが多いが、声優の吹替え声がその俳優の声質と一致せず大きくかけ離れている場合は視聴者に違和感を与えたり、失望させてしまうことになる。前述した従来の声質変換技術においては、目標話者と同一の台詞を発声した元話者の音声を目標話者の音声に変換するので、台詞を日本語音声化するためには、目標話者である海外の俳優に日本語の台詞を発声させることが必要となる。海外の俳優が日本語の台詞を発声すれば、その台詞の抑揚が不自然であっても、日本人の声優の抑揚に置き換えられるので、抑揚の不自然さは解消される。しかし、ほとんどの場合、海外の俳優は日本語を話さないし、仮に話すことができても台詞の全てを日本語で発声させることは現実的ではない。
【０００４】
本発明は、以上のような従来の問題を解決するためになされたものであり、異なる言語間での、声質変換を伴った吹替えを行うことを可能とする声質変換吹替システム、及び、プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、第１の言語で発声された第１話者及び第２話者の音声に基づいて、前記第２話者の音声を前記第１話者の音声に変換するための第１話者変換フィルタを作成する変換フィルタ作成手段と、前記第２話者が前記第１の言語とは異なる第２の言語で発声した音声を、前記第１話者変換フィルタを用いて前記第１話者の音声に変換する声質変換手段とを備え、前記変換フィルタ作成手段は、前記第２の言語で発声された前記第２話者及び第３話者の音声に基づいて、前記第３話者の音声を前記第２話者の音声に変換するための第２話者変換フィルタを作成し、前記声質変換手段は、前記第３話者が前記第２の言語で発声した音声を前記第２話者変換フィルタを用いて前記第２話者の音声に変換し、該第２話者の音声を前記第１話者変換フィルタを用いて前記第１話者の音声に変換することを特徴とする声質変換吹替システムを提供する。
【０００６】
本発明によれば、第３話者が、第１話者が話す第１の言語とは異なる第２の言語しか話すことができなくても、また、第１話者が第２の言語を話すことができなくても、第１の言語で発声された第１話者及び第２話者の音声を学習することにより第１話者変換フィルタを作成し、第２の言語で発声された第２話者及び第３話者の音声を学習することにより第２話者変換フィルタを作成しておくことで、第３話者が第２の言語で発声した音声を第１話者の音声に変換することが可能となり、異なる言語間での、声質変換を伴った吹替えを行うことが可能となる。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、前記声質変換手段は、前記第２話者変換フィルタと前記第１話者変換フィルタとが合成された変換フィルタを用いて、前記第３話者が前記第２の言語で発声した音声を前記第１の話者の音声に変換することを特徴とする。
本発明によれば、合成された変換フィルタを用いて声質変換を行うことで、第２話者変換フィルタと第１話者変換フィルタとを用いて声質変換を行うよりも、変換処理の時間を短縮することができる。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項１から２の何れか１項に記載の声質変換吹替システムにおいて、前記変換フィルタ作成手段はサーバ装置が備えており、前記声質変換手段はクライアント装置が備えていることを特徴とする。
本発明によれば、クライアント装置は、サーバ装置で作成された変換フィルタを用いて声質変換を行うことができる。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、コンピュータに、第１の言語で発声された第１話者及び第２話者の音声に基づいて、前記第２話者の音声を前記第１話者の音声に変換するための第１話者変換フィルタを作成し、第２の言語で発声された前記第２話者及び第３話者の音声に基づいて、前記第３話者の音声を前記第２話者の音声に変換するための第２話者変換フィルタを作成する変換フィルタ作成ステップと、前記第３話者が前記第２の言語で発声した音声を前記第２話者変換フィルタを用いて前記第２話者の音声に変換し、該第２話者の音声を前記第１話者変換フィルタを用いて前記第１話者の音声に変換する声質変換ステップとを実行させるためのプログラムを提供する。
【００１２】
本発明によれば、コンピュータに前記プログラムを記憶させておくことで、第１話者変換フィルタ及び第２話者変換フィルタを作成することができ、これらの変換フィルタを用いて第３話者が第２の言語で発声した音声を第１の言語を話す第１話者の音声に変換することが可能となり、異なる言語間での、声質変換を伴った吹替えを容易に行うことが可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、第１の言語で発声された第１話者及び第２話者の音声を学習して第１話者変換フィルタを作成することで、第２話者が第２の言語で発声した音声を第１話者変換フィルタを用いて第１話者の音声に変換することが可能となる。このため、第１話者が第２の言語を話すことができなくても、第２話者が第１の言語と第２の言語とを話すことができれば、第２話者が第２の言語で発声した音声を第１話者の音声に容易に変換することができる。従って、異なる言語間での、声質変換を伴った吹替えを行うことが可能となる。
【００１５】
また、第３話者が、第１話者が話す第１の言語とは異なる第２の言語しか話すことができなくても、第１の言語で発声された第１話者及び第２話者の音声を学習することにより第１話者変換フィルタを作成し、第２の言語で発声された第２話者及び第３話者の音声を学習することにより第２話者変換フィルタを作成しておくことで、第３話者が第２の言語で発声した音声を第１話者の音声に変換することが可能となり、異なる言語間での、声質変換を伴った吹替えを行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、本発明に係る実施の形態について説明する。
（第１の実施の形態）
まず、本発明に係る第１の実施の形態について説明する。第１の実施の形態に係る声質変換吹替システム１００は１又は複数の装置で構成されている。
図１には、声質変換吹替システム１００の機能構成を示す。同図に示すように、声質変換吹替システム１００は、音声収集部１０１と、変換フィルタ作成部１０２と、声質変換部１０３と、を含んで構成される。
【００１７】
音声収集部１０１はマイクロフォン及び録音装置を含んで構成されており、第１話者及び第２話者がそれぞれ同一の言語（第１の言語）で発声した音声をマイクロフォンで収集し、録音装置に音声データとして記録する。
変換フィルタ作成部１０２は、音声収集部１０１により収集された第１話者及び第２話者の音声データを用いて学習を行い、第２話者の音声を第１話者の音声に変換するための声質変換フィルタ１（第１話者変換フィルタ）を作成する。ここで、変換フィルタには、演算を行うための関数、変換テーブル等が含まれる。学習方法としては、例えば、公知の混合正規分布モデル（ＧＭＭ；Gaussian Mixture Model）に基づく特徴量変換法を用いることができる。フィルタ１の作成方法はこれ以外にもあらゆる公知の手法を用いることが可能である。
【００１８】
声質変換部１０３は、変換フィルタ作成部１０２により作成された声質変換フィルタ１を用いて、第２話者が第１の言語とは異なる言語（第２の言語）で発声した音声を第１話者の音声に変換する。
なお、これらの変換フィルタ作成部１０２及び声質変換部１０３の機能は、声質変換吹替システム１００を構成する各装置が備えるＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムに従って処理を実行することにより実現される。
【００１９】
次に、図２を参照して、本実施の形態に係る声質変換吹替システム１００の動作例について説明する。ここでは、英語しか話せない俳優２（第１話者）の声色を目標の声色とし、バイリンガルの声優４（第２話者）を変換元の話者として、日本語の吹替音声データを作成する例で説明する。
まず、バイリンガルの声優４の音声を俳優２の音声に変換するための声質変換フィルタ１を作成する。
【００２０】
具体的には、声質変換フィルタ１を作成するための英文を約５０文用意し、俳優２にその英文を読み上げてもらい、音声収集部１０１はフィルタ用音声データ３を得る（ステップＳ１０１）。
ここで、カーネギーメロン大学（http://www.speech.cs.cmu.edu/cgi-bin/cmudict）の調べによると、英語の音素は図４に示されるように３９種類あるとされている。一方、日本語の音素は図５に示されるように１９種類あるとされ、図６に示されるように日本語の音素は英語の音素に対応付けられる。前記約５０文の英文は、日本語の音素に対応付けられた英語の音素を全て含むように設計される。
【００２１】
次に、英語も日本語も流暢に話せるバイリンガルの声優４に前記用意した英文を読み上げてもらい、音声収集部１０１はフィルタ用音声データ５を得る（ステップＳ１０２）。
次に、変換フィルタ作成部１０２は、混合正規分布モデル（ＧＭＭ）に基づく特徴量変換法を用いて、フィルタ用音声データ５からフィルタ用音声データ３に声質を変換するための声質変換フィルタ１を作成する（ステップＳ１０３）。
【００２２】
以下、混合正規分布モデル（ＧＭＭ）に基づく特徴量変換法（例えば、A. Kain and M.W.Macon," Spectral voice conversion for text-to-speech synthesis," Proc.ICASSP,pp.285-288,Seattle,U.S.A.May,1998.参照）を用いた声質変換フィルタの作成方法について詳細に説明する。
時間領域においてフレームごとに対応付けられた、変換元となる話者の音声の特徴量ｘおよび変換先となる話者の音声の特徴量ｙを、それぞれ
【００２３】
【数１】
0004769086.tif 000002
と表す。ここで、ｐは特徴量の次元数であり、Ｔは転置を示す。ＧＭＭでは、音声の特徴量ｘの確率分布ｐ（ｘ）を
【００２４】
【数２】
0004769086.tif 000003
と表す。ここで、αｉはクラスｉの重み、ｍはクラス数である。また、Ｎ（ｘ；μｉ，Σｉ）はクラスｉでの平均ベクトルμｉおよび共分散行列Σｉを有する正規分布であり、
【００２５】
【数３】
0004769086.tif 000004
と表される。次に、元話者の音声の特徴量ｘから目標話者の音声の特徴量ｙへと変換を行う変換関数Ｆ（ｘ）は、
【００２６】
【数４】
0004769086.tif 000005
と表される。ここで、μｉ（ｘ）、μｉ（ｙ）はそれぞれｘおよびｙのクラスｉでの平均ベクトルを表す。また、Σｉ（ｘｘ）はｘのクラスｉでの共分散行列を示し、Σｉ（ｙｘ）はｙとｘにおけるクラスｉでの相互共分散行列を示す。ｈｉ（ｘ）は、
【００２７】
【数５】
0004769086.tif 000006
である。変換関数Ｆ（ｘ）の学習は、変換パラメータである（αｉ、μｉ（ｘ）、μｉ（ｙ）、Σｉ（ｘｘ）、Σｉ（ｙｘ））を推定することにより行われる。ｘおよびｙの結合特徴量ベクトルｚを
【００２８】
【数６】
0004769086.tif 000007
と定義する。ｚの確率分布ｐ（ｚ）はＧＭＭにより
【００２９】
【数７】
0004769086.tif 000008
と表される。ここで、ｚのクラスｉでの共分散行列Σｉ（ｚ）および平均ベクトルμｉ（ｚ）はそれぞれ
【００３０】
【数８】
0004769086.tif 000009
と表される。変換パラメータ（αｉ、μｉ（ｘ）、μｉ（ｙ）、Σｉ（ｘｘ）、Σｉ（ｙｘ））の推定は、公知のＥＭアルゴリズムにより行うことができる。
学習にはテキストなどの言語情報は一切使用せず、特徴量の抽出やＧＭＭの学習はコンピュータを用いて全て自動で行う。
【００３１】
次に、俳優２が話した台詞を日本語に翻訳した台詞を、声優４にそのまま日本語で読み上げてもらい、日本語に吹き替えた音声データ６を得る（ステップＳ１０４）。
声質変換部１０３は、吹き替えた音声データ６を声質変換フィルタ１に通して変換し、吹き替えた音声データ７を得る（ステップＳ１０５）。この吹き替えた音声データ７が英語しか話せない俳優２の声色に似せた日本語の吹き替え音声データである。
【００３２】
以上のように、俳優２及び声優４の英語による音声データを用いて声質変換フィルタ１を作成することで、当該声質変換フィルタ１を用いて声優４が日本語で発声した音声を俳優２の音声に変換することが可能となる。このように、英語と日本語との両方の言語を話すことができる声優４を用意すれば、俳優２が日本語を話すことができなくても、声優４が日本語で発声した音声を俳優２の音声に変換することができる。つまり、異なる言語間での、声質変換を伴った吹替えを行うことが可能となる。
【００３３】
（第２の実施の形態）
次に、本発明に係る第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態に係る声質変換吹替システム１００は、第１の実施の形態に係る声質変換吹替システム１００と同様に、音声収集部１０１、変換フィルタ作成部１０２及び声質変換部１０３を備えている。
本実施の形態に係る音声収集部１０１は、第１の言語で発声された第１話者及び第２話者の音声と、第１の言語とは異なる第２の言語で発声された第２話者及び第３話者の音声とを収集する。
【００３４】
変換フィルタ作成部１０２は、第１の実施の形態に係る変換フィルタ作成部１０２が備える機能（声質変換フィルタ１を作成する機能）に加えて、第２の言語で発声された第２話者及び第３話者の音声に基づいて、第３話者の音声を第２話者の音声に変換するための声質変換フィルタ８（第２話者変換フィルタ）を作成する。
声質変換部１０３は、第３話者が第２の言語で発声した音声を声質変換フィルタ８を用いて第２話者の音声に変換し、当該第２話者の音声を声質変換フィルタ１を用いて第１話者の音声に変換する。
【００３５】
次に、図３を参照して、本実施の形態に係る声質変換吹替システム１００の動作例について説明する。ここでは、英語しか話せない俳優２の声色を目標の声色とし、日本語しか話せない声優１０を変換元話者として、日本語の吹替音声データを作成する例で説明する。
声質変換フィルタ１を作成する手順まで（上記ステップＳ１０３まで）は第１の実施の形態に同じである。
【００３６】
次に、日本語しか話せない声優１０の音声をバイリンガルの声優４の音声に変換するための声質変換フィルタ８を作成するために、日本語文を約５０文用意する。バイリンガルの声優４にその日本語文を読み上げてもらい、音声収集部１０１はフィルタ用音声データ９を得る（ステップＳ２０１）。
次に、日本語しか話せない声優１０に上記用意した日本語文を読み上げてもらい、音声収集部１０１はフィルタ用音声データ１１を得る（ステップＳ２０２）。
【００３７】
次に、変換フィルタ作成部１０２は、混合正規分布モデル（ＧＭＭ）に基づく特徴量変換法を用いて、フィルタ用音声データ１１からフィルタ用音声データ９に声質を変換するための声質変換フィルタ８を作成する（ステップＳ２０３）。
次に、俳優２が話した台詞を日本語に翻訳した台詞を声優１０に読み上げてもらい、吹き替えた音声データ１２を得る（ステップＳ２０４）。
【００３８】
声質変換部１０３は、吹き替えた音声データ１２を声質変換フィルタ８に通し、さらに声質変換フィルタ１に通して、吹き替えた音声データ１３を得る（ステップＳ２０５）。この吹き替えた音声データ１３が、英語しか話せない俳優２の声色に似せた日本語の吹き替え音声データである。
このように、声優１０が日本語しか話すことができなくても、声質変換吹替システム１００において、俳優２及び声優４それぞれが英語で発声した音声を学習して声質変換フィルタ１を作成し、声優４及び声優１０それぞれが日本語で発声した音声を学習して声質変換フィルタ８を作成することにより、これらの声質変換フィルタ１，８を用いて声優１０が日本語で発声した音声を俳優２の音声に変換することが可能となり、異なる言語間での吹替を容易に行うことができる。
【００３９】
なお、声質変換フィルタ８と声質変換フィルタ１を合成して新たな声質変換フィルタを作成できることが知られており、この新たな声質変換フィルタを利用して声優１０の音声を直接俳優２の音声に変換することができる。このような変換方法を採ることによって、変換処理時間を半分にすることが可能となる。
また、声質変換吹替システム１００が備える機能（音声収集部１０１、変換フィルタ作成部１０２及び声質変換部１０３）の装置への配置の仕方については様々な態様を採ることができる。
【００４０】
例えば、声質変換吹替システム１００をサーバ装置及びクライアント装置で構成し、サーバ装置に変換フィルタ作成部１０２を配置し、クライアント装置に声質変換部１０３を配置することができる。このような構成とすることで、サーバ装置で作成した声質変換フィルタ１，８をクライアント装置にダウンロードして、クライアント装置で声質変換を行うことが可能となる。
【００４１】
なお、上記第１及び第２の実施の形態では、一人の声優を変換元話者として日本語の吹替え音声データを作成したが、これに限らず、複数人の声優を変換元話者としてもよい。
この場合は、一人の第２話者に対して変換元話者である第３話者が複数人存在するので、変換元話者ごとに声質変換フィルタ８を作成する必要がある。音声収集部１０１で収集した変換元話者ごとのフィルタ用音声データを使用して、変換フィルタ作成部１０２は変換元話者ごとに声質変換フィルタ８を作成する。このように、英語と日本語との両方の言語を話すことができる声優４を一人用意し、声優１０が行っていた日本語台詞の読み上げ作業を複数の声優で分担することで、声優一人あたりの読み上げ作業の所要時間短縮が可能となり、作業の効率化をはかることができる。
【００４２】
以下、図１、図３、図７を参照して、変換元の話者を複数にした場合の声質変換吹替システム１００の動作例について詳細に説明する。この場合は、図３に示す第３話者（声優１０）が複数人存在することになる。ここで、図７は、変換関数Ｆ，Ｇを作成する際の学習過程及び変換関数Ｆ、Ｇを用いた声質変換過程を示す図である。
収録対象の話者から音声（音声サンプルデータ）を収録すると、変換フィルタ作成部１０２は、第３話者（元話者と呼ぶ）の音声と第２話者（中間話者と呼ぶ）の音声とに基づいて学習を行うことにより、元話者の音声を中間話者の音声に変換するための変換関数Ｆ（声質変換フィルタ８）を生成する。ここで、元話者の音声及び中間話者の音声は、予め元話者と中間話者とに同じ約５０文（１セットの音声内容）の日本語を発声させ収録しておいたものを用いる。また、中間話者は１人（バイリンガルの声優４）であり、元話者が複数存在するので変換元話者ごとに変換関数Ｆを作成する。つまり、複数の元話者各々の音声と１つの中間話者の音声との学習をそれぞれ行う。そのために、１つの中間話者の音声が複数の元話者各々に対して共通に設けられている。学習の手法としては、例えば、上記第１及び第２の実施形態と同様に混合正規分布モデル（ＧＭＭ）に基づく特徴量変換法を用いることができる。これ以外にも、あらゆる公知の手法を用いることが可能である。
【００４３】
次に、変換フィルタ作成部１０２は、中間話者の音声を第１話者（目標話者と呼ぶ）の音声に変換するための変換関数Ｇ（声質変換フィルタ１）を作成する。ここで、中間話者の音声及び目標話者の音声は、予め中間話者（バイリンガルの声優４）と目標話者（俳優２）とに同じ約５０文（１セットの音声内容）の英語を発声させ収録しておいたものを用いる。
【００４４】
なお、変換関数Ｆ、Ｇの形式は数式に限らず、変換テーブルの形で表されていてもよい。
次に、図７を参照して、変換関数Ｆ、Ｇの学習過程及び変換関数Ｆ、Ｇを用いた変換過程を説明する。ここでは、元話者が２人であり、変換関数Ｆおよび変換関数Ｇの学習用音声のための文章がそれぞれ１セット分の日本語約５０文（ｓｅｔＡ）および英語約５０文（ｓｅｔＢ）であるとする。
【００４５】
まず、変換フィルタ作成部１０２は、図７に示すように、元話者（Ｓｒｃ．１）の音声ｓｅｔＡと中間話者（Ｉｎ．）の音声ｓｅｔＡとに基づいて学習を行い、変換関数Ｆ（Ｓｒｃ．１（Ａ））を作成する（ステップＳ３０１）。同様に、変換フィルタ作成部１０２は、元話者（Ｓｒｃ．２）の音声ｓｅｔＡと中間話者（Ｉｎ．）の音声ｓｅｔＡとに基づいて学習を行い、変換関数Ｆ（Ｓｒｃ．２（Ａ））を作成する（ステップＳ３０２）。
【００４６】
次に、変換フィルタ作成部１０２は、図７に示すように、中間話者（Ｉｎ．）の英語約５０文（ｓｅｔＢ）の音声と目標話者（Ｔａｇ．１）の音声ｓｅｔＢとに基づいて学習を行い、変換関数Ｇ１（Ｉｎ．（Ｂ））を作成する（ステップＳ３０３）。
変換過程においては、声質変換部１０３は、図７に示すように、元話者（Ｓｒｃ．１）の任意の日本語音声を変換関数Ｆ（Ｓｒｃ．１（Ａ））を用いて中間話者（Ｉｎ．）の音声に変換する（ステップＳ３０４）。次に、声質変換部１０３は、中間話者（Ｉｎ．）の音声を、変換関数Ｇ１（Ｉｎ．（Ｂ））を用いて、目標話者（Ｔａｇ．１）の日本語音声へ変換する（ステップＳ３０５）。
【００４７】
同様に、声質変換部１０３は、図７に示すように、元話者（Ｓｒｃ．２）の任意の日本語音声を変換関数Ｆ（Ｓｒｃ．２（Ａ））を用いて中間話者（Ｉｎ．）の音声に変換する（ステップＳ３０６）。次に、声質変換部１０３は、中間話者（Ｉｎ．）の音声を、変換関数Ｇ１（Ｉｎ．（Ｂ））を用いて、目標話者（Ｔａｇ．１）の日本語音声へ変換する（ステップＳ３０７）。
【００４８】
なお、変換関数Ｆと変換関数Ｇとが合成された関数を用いて、元話者の音声を直接目標話者の音声に変換する機能を備えていてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
目標話者が話す言語の種類に制約されることなく、異なる言語間での、声質変換を伴った吹替えに利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る声質変換吹替システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２】同実施の形態に係る声質変換吹替システムの動作例を説明するための図である。
【図３】本発明の第２の実施の形態に係る声質変換吹替システムの動作例を説明するための図である。
【図４】英語の音素の種類を示す図である。
【図５】日本語の音素の種類を示す図である。
【図６】日本語の音素と英語の音素との対応関係を示す図である。
【図７】変換関数Ｆ，Ｇを作成する際の学習過程及び変換関数Ｆ、Ｇを用いた声質変換過程を示す図である。
【符号の説明】
【００５１】
１００    声質変換吹替システム
１０１    音声収集部
１０２    変換フィルタ作成部
１０３    声質変換部
【図１】
0004769086.tif 000010
【図２】
0004769086.tif 000011
【図３】
0004769086.tif 000012
【図４】
0004769086.tif 000013
【図５】
0004769086.tif 000014
【図６】
0004769086.tif 000015
【図７】
0004769086.tif 000016