(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号の時系列データを、基本周期の幅で切り出し、各々切り出した音声信号のスペクトルから、各時刻及び各正規化角周波数の観測時間周波数成分を表す観測スペクトログラムを出力する観測スペクトログラム推定部と、
前記観測スペクトログラム推定部により出力された前記観測スペクトログラムと、各スペクトルパターンにおける各正規化角周波数のパワースペクトルを表す声道スペクトル、及び各スペクトルパターンの各時刻における重みから求められる各時刻及び各正規化角周波数の時間周波数成分を表す声道スペクトログラムとの距離を用いて表される目的関数を小さくするように、各スペクトルパターンにおける各正規化角周波数の前記声道スペクトル、及び各スペクトルパターンの各時刻における重みを推定する推定部と、
を含む声道スペクトル推定装置。
【請求項２】
ｒ番目のスペクトルパターンにおけるｋ番目の正規化角周波数ωkの前記声道スペクトルを、以下の式で表わされるＨk,r(GMM)とし、
前記推定部は、ｒ番目のスペクトルパターンにおけるｋ番目の正規化角周波数ωkの前記声道スペクトルとして、ｎ番目の正規分布の各々に対する重みＷr,nを推定する請求項１記載の声道スペクトル推定装置。
【数１】
0006420781.tif 000018
ただし、Ｇn（ω）は、平均ρn、分散νn2の正規分布を表し、ｈ（ω）は、周波数ワーピング関数を表す。
【請求項３】
ｒ番目のスペクトルパターンにおけるｋ番目の正規化角周波数ωkの前記声道スペクトルを、以下の式で表わされるＨk,r(AR)とし、
前記推定部は、ｒ番目のスペクトルパターンにおけるｋ番目の正規化角周波数ωkの前記声道スペクトルとして、Ｐ次の全極フィルタの係数ａrを推定する請求項１記載の声道スペクトル推定装置。
【数２】
0006420781.tif 000019
ただし、Ｑ（ω）は、（ｐ，ｑ）成分が、ｃｏｓ（ω（ｐ−ｑ））で表わされる（Ｐ＋１）×（Ｐ＋１）のToeplitz行列である。
【請求項４】
観測スペクトログラム推定部と推定部とを含む声道スペクトル推定装置における声道スペクトル推定方法であって、
前記観測スペクトログラム推定部が、音声信号の時系列データを、基本周期の幅で切り出し、各々切り出した音声信号のスペクトルから、各時刻及び各正規化角周波数の観測時間周波数成分を表す観測スペクトログラムを出力し、
前記推定部が、前記観測スペクトログラム推定部により出力された前記観測スペクトログラムと、各スペクトルパターンにおける各正規化角周波数のパワースペクトルを表す声道スペクトル、及び各スペクトルパターンの各時刻における重みから求められる各時刻及び各正規化角周波数の時間周波数成分を表す声道スペクトログラムとの距離を用いて表される目的関数を小さくするように、各スペクトルパターンにおける各正規化角周波数の前記声道スペクトル、及び各スペクトルパターンの各時刻における重みを推定する
声道スペクトル推定方法。
【請求項５】
ｒ番目のスペクトルパターンにおけるｋ番目の正規化角周波数ωkの前記声道スペクトルを、以下の式で表わされるＨk,r(GMM)とし、
前記推定部が推定することでは、ｒ番目のスペクトルパターンにおけるｋ番目の正規化角周波数ωkの前記声道スペクトルとして、ｎ番目の正規分布の各々に対する重みＷr,nを推定する請求項４記載の声道スペクトル推定方法。
【数３】
0006420781.tif 000020
ただし、Ｇn（ω）は、平均ρn、分散νn2の正規分布を表し、ｈ（ω）は、周波数ワーピング関数を表す。
声道スペクトル推定方法。
【請求項６】
ｒ番目のスペクトルパターンにおけるｋ番目の正規化角周波数ωkの前記声道スペクトルを、以下の式で表わされるＨk,r(AR)とし、
前記推定部が推定することでは、ｒ番目のスペクトルパターンにおけるｋ番目の正規化角周波数ωkの前記声道スペクトルとして、Ｐ次の全極フィルタの係数ａrを推定する請求項４記載の声道スペクトル推定方法。
【数４】
0006420781.tif 000021
ただし、Ｑ（ω）は、（ｐ，ｑ）成分が、ｃｏｓ（ω（ｐ−ｑ））で表わされる（Ｐ＋１）×（Ｐ＋１）のToeplitz行列である。
声道スペクトル推定方法。
【請求項７】
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の声道スペクトル推定装置の各部としてコンピュータを機能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、声道スペクトル推定装置、声道スペクトル推定方法、及びプログラムに係り、特に、音声信号から声道スペクトルを推定するための声道スペクトル推定装置、声道スペクトル推定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声合成、或いは音声変換をはじめ音声処理全般において、音声信号から声道スペクトルを推定する技術は多くの場面で用いられている。短区間ごとの音声信号を、周期デルタ関数（パルス列）を入力とした線形時不変系の出力としてモデル化できると仮定すれば、この線形系の入力とインパルス応答がそれぞれ声帯音源信号と声道特性に対応する。この仮定は、周波数領域では周期デルタ関数で表される声帯音源スペクトルと声道スペクトルの積で音声スペクトルが表されることに相当する。従って、音声スペクトルは、声道スペクトルを基本周波数間隔で周期的にサンプリングしたものであると見なすことができる。
【０００３】
この観点に基づいて、音声スペクトルから声道スペクトルを推定する方法がこれまで提案されている。代表的な方法の一つとして広く知られる“STRAIGHT ” は、音声信号を基本周期の幅で切り出し、切り出した各々の信号である切り出し信号のスペクトルを声道スペクトルの推定値とする方法である（非特許文献１）。これは周波数領域では、各調波成分のピークをsinc 補間したものを声道スペクトルと見なしていることに相当する。
【０００４】
しかし、STRAIGHTによって得られる声道スペクトル推定値は、定常な音声が対象であっても、音声信号を基本周期の幅で切り出す切り出しフレームのオフセットに依存して周期的に時間変化することが知られている。これは各調波成分が互いに干渉し合うからである。こうした周期的に時間変化するスペクトルの変動成分は、周期信号に対する有限窓を用いた周波数分析により不可避的に生じるものであり、声道スペクトル推定値に本来含めるべきものではない。したがって、STRAIGHTを用いた声道スペクトルの推定において、声道スペクトル推定値から変動成分を除くように改良された手法が提案されている（非特許文献２）。
【０００５】
前述したように、音声スペクトルは声道スペクトルを基本周波数(F0)間隔でサンプリングしたものと見なせるため、音声のF0が高いときほど声道スペクトル推定の手がかりは少なくなる。このことは、１フレームごとに独立な処理に本質的な限界があることを示唆している。
【０００６】
一方で、音声信号には同一の音素が繰り返し出現するため、類似した声道スペクトルが複数の異なる時刻で現れることも、声道スペクトル推定の手がかりとなる。複数のフレームが共通の声道スペクトルを持つと仮定でき、当該複数のフレームでF0 が異なれば、実際に観測可能な声道スペクトルのサンプル点が単一のフレームの場合よりも増加するため、声道スペクトルの推定精度が向上すると考えられる。
【０００７】
こうした考えに基づき、同時に収録された調音運動データを用いて、複数フレームから声道スペクトルを推定する手法 が提案されている（非特許文献３）。また、同様の手法として、因子分析トラジェクトリ隠れマルコフモデルによる声道スペクトル推定法が提案されている（非特許文献４）。因子分析トラジェクトリ隠れマルコフモデルによる声道スペクトル推定法では、音声信号の各フレームに付与されているコンテキストラベルを用い、同一のコンテキストが付与された複数のフレームにおける調波成分の情報に加え動的特徴量を手がかりにすることで、声道スペクトルを推定する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】H. Kawahara, I. Masuda-Katsuse, A. de Cheveigne, "Restructuring speech representations using a pitch-adaptive time-frequency smoothing and an instantaneous-frequency-based F0 extraction:Possible role of a repetitive structure in sounds," Speech Commun., 27, pp. 187-207, 1999.
【非特許文献２】H. Kawahara, M. Morise, T. Takahashi, R. Nisimura, T. Irino and H. Banno, "Tandem-STRAIGHT: A temporally stable power spectral representation for periodic signals and applications to interference-free spectrum, F0, and aperiodicity estimation," Proc. ICASSP, pp. 3933-3936, 2008.
【非特許文献３】Y. Shiga and S. King, "Estimating the spectral envelope of voiced speech using multi-frame analysis," Proc. EUROSPEECH, pp. 1737-1740, 2003.
【非特許文献４】T. Toda, "Statistical approach to vocal tract transfer function estimation based on factor analyzed trajectory HMM," Proc. ICASSP, pp. 3925-3928, 2008.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、因子分析トラジェクトリ隠れマルコフモデルによる声道スペクトル推定法では、複数のフレームにおける調波成分の情報を手がかりにすることで、声道スペクトルを精度良く推定することは可能であるが，音声信号に対するコンテキストラベルの付与には膨大な労力を要するという問題がある。
【００１０】
本発明は、上記の事情を鑑みて成されたものであり、音声信号から声道スペクトルを精度良く推定することができる声道スペクトル推定装置、声道スペクトル推定方法、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】
【００１１】
上記の目的を達成するために本発明に係る声道スペクトル推定装置は、音声信号の時系列データを、基本周期の幅で切り出し、各々切り出した音声信号のスペクトルから、各時刻及び各正規化角周波数の観測時間周波数成分を表す観測スペクトログラムを出力する観測スペクトログラム推定部と、前記観測スペクトログラム推定部により出力された前記観測スペクトログラムと、各スペクトルパターンにおける各正規化角周波数のパワースペクトルを表す声道スペクトル、及び各スペクトルパターンの各時刻における重みから求められる各時刻及び各正規化角周波数の時間周波数成分を表す声道スペクトログラムとの距離を用いて表される目的関数を小さくするように、各スペクトルパターンにおける各正規化角周波数の前記声道スペクトル、及び各スペクトルパターンの各時刻における重みを推定する推定部と、を含んで構成されている。
【００１２】
本発明に係る声道スペクトル推定方法は、観測スペクトログラム推定部と推定部とを含む声道スペクトル推定装置における声道スペクトル推定方法であって、前記観測スペクトログラム推定部が、音声信号の時系列データを、基本周期の幅で切り出し、各々切り出した音声信号のスペクトルから、各時刻及び各正規化角周波数の観測時間周波数成分を表す観測スペクトログラムを出力し、前記推定部が、前記観測スペクトログラム推定部により出力された前記観測スペクトログラムと、各スペクトルパターンにおける各正規化角周波数のパワースペクトルを表す声道スペクトル、及び各スペクトルパターンの各時刻における重みから求められる各時刻及び各正規化角周波数の時間周波数成分を表す声道スペクトログラムとの距離を用いて表される目的関数を小さくするように、各スペクトルパターンにおける各正規化角周波数の前記声道スペクトル、及び各スペクトルパターンの各時刻における重みを推定する。
【００１３】
本発明に係るプログラムは、上記の声道スペクトル推定装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
以上説明したように、本発明の声道スペクトル推定装置、声道スペクトル推定方法、及びプログラムによれば、観測スペクトログラムと、声道スペクトログラムとの距離を用いて表される目的関数を小さくするように、各スペクトルパターンにおける各正規化角周波数の声道スペクトル、及び各スペクトルパターンの各時刻における重みを推定することにより、音声信号から声道スペクトルを精度良く推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態に係る声道スペクトル推定装置の構成を示す概略図である。
【図２】GMM-NMFに対する声道スペクトルの推定アルゴリズムを利用する声道スペクトル推定処理ルーチンの処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】AR-NMFに対する声道スペクトルの推定アルゴリズムを利用する声道スペクトル推定処理ルーチンの処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】声道スペクトル推定装置によって推定した声道スペクトルの評価結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
＜本発明の実施の形態の概要＞
声道スペクトログラムが低ランクな非負値行列で近似できるという仮定に基づいて、音声信号に付与されたコンテキストラベルを用いることなく、音声信号の複数のフレームにおける調波成分の情報を手がかりにして、声道スペクトルを精度良く推定する。
【００１７】
＜欠損データ補間による声道スペクトル推定＞
＜低ランク非負値行列による声道スペクトログラムのモデル化＞
まず、低ランク非負値行列による声道スペクトログラムのモデル化について説明する。時間インデックスをｔ(ｔ＝0,・・,T-1)とし、周波数インデックスｋ(ｋ＝0,・・,K-1)と対応する正規化角周波数をそれぞれωkと表す。
【００１８】
音声における音素の種類は限られていることから、音声の一発話において、同じ声道スペクトルが複数の異なる時刻に現れる。この状況は、声道スペクトログラムを低ランクな非負値行列で表現可能であるということと同等であると解釈することができる。したがって、例えばＲ個の滑らかなスペクトルパターンを列方向に並べた非負値行列Ｈ＝(Ｈk,r)k,rと、各スペクトルパターンの非負値の重みＵ＝(Ｕr,t)r,tによって、声道スペクトログラムＸk,tは（１）式で表すことができる。
【００１９】
【数１】
0006420781.tif 000002
【００２０】
なお、ｒはスペクトルパターンのインデックスである。
【００２１】
周波数方向に滑らか、且つ、非負となるＨk,rは様々に設計可能であるが、本実施の形態では２種類のＨk,rを提案する。
【００２２】
１つ目の提案は、（２）式及び（３）式に示すように、Ｈk,rを混合正規分布型の関数で規定する。
【００２３】
【数２】
0006420781.tif 000003
【００２４】
ここで、ωは正規化角周波数、Ｎは混合数、ｎ(ｎ＝0,・・,N-1)は混合数Ｎのインデックスである。ｈ(ω)は周波数ワーピング関数であり、ｈ(ω)＝ωとすれば、Ｇn(ω)は線形周波数領域で平均ρn、分散ν2nの正規分布と同形の関数となる。本実施の形態では、メル周波数領域で滑らかな声道スペクトルとなるように、周波数ワーピング関数ｈ(ω)を例えば（４）式のように設定する。
【００２５】
【数３】
0006420781.tif 000004
【００２６】
ここで、ｆsはサンプリング周波数であり、（４）式によって[0,π]の正規化周波数は[0,1]にマッピングされる。また、Ｗ＝(Ｗr,n)r,n≧０は各正規分布の重みであり、非負値行列Ｈ及び重みＵに関するスケールの任意性を解消するため、各ｒに関してΣnＷr,n＝１とする。
【００２７】
２つ目の提案は、ソースフィルタモデルでよく用いられる全極フィルタを利用する方法である。具体的には、Ｐ次の全極フィルタの係数ａr:＝[ａr,0,ａr,1,・・,ａr,P]Tを用いれば、全極フィルタの振幅スペクトルＨk,r(AR)、すなわち、声道スペクトルＨk,r(AR)は（５）式で表される。
【００２８】
【数４】
0006420781.tif 000005
【００２９】
ここで、Ｑ(ω)は、(ｐ,ｑ)成分がcos(ω(ｐ−ｑ))で表される(Ｐ＋１)×(Ｐ＋１)のToeplitz行列である。
【００３０】
＜欠損データに対する非負値行列因子分解アプローチ＞
STRAIGHTによって推定された声道スペクトログラムＹ＝(Ｙk,t)k,tが与えられた場合、声道スペクトログラムの推定問題は、与えられた声道スペクトログラムＹk,tと推定した声道スペクトログラムＸk,tとの距離Ｄ*(Ｙk,t;Ｘk,t)を用いて、（６）式のように定式化ができる。
【００３１】
【数５】
0006420781.tif 000006
【００３２】
ここで、Θはパラメータ集合であり、声道スペクトルＨk,rとして（２）式のＨk,r(GMM)を用いた場合は、Θ＝{Ｗ,Ｕ}であり、声道スペクトルＨk,rとして（５）式のＨk,r(AR)を用いた場合は、Θ＝{{ａr}r,Ｕ}である。以降、説明の便宜上、Ｈk,r(GMM)を用いた場合の非負値行列因子分解(Nonnegative Matrix Factorization:NMF)を“GMM-NMF”、Ｈk,r(AR)を用いた場合のNMFを“AR-NMF”と称す。また、Ｚk,t∈[0,1]は、各時間周波数成分の信頼度を表すパラメータである。
【００３３】
なお、（６）式においてＺk,t＝0であれば、STRAIGHTによって推定された声道スペクトログラムＹk,tに対するコストは考慮されず、Ｚk,tが大きい時間周波数成分ほど重視される。
【００３４】
この信頼度Ｚk,tの単純な設計方法として、各時刻での基本周波数F0とその高調波周波数に対応する時間周波数成分にはＺk,t=1、それ以外の時間周波数成分にはＺk,t=ξ（ただし、ξは0以上1以下の定数）とする方法が考えられる。ξの値は実験的、経験的に決定することもできるが，本実施の形態ではSTRAIGHTで得られる非周期性指標Ａk,t∈[0,1]を利用して設計する方法について述べる。非周期性指標Ａk,tは、各時間周波数成分に含まれる非周期成分の割合であるため、各ｋ,ｒに関してＺk,t＝1−Ａk,tとすれば、周期性成分を重視した声道スペクトログラムＸk,tの推定が可能になる。
【００３５】
NMFで広く知られている距離Ｄ*(Ｙk,t;Ｘk,t)として、例えば一般化Kullback-Leibler(KL)ダイバージェンスＤGKL、または２乗距離ＤEUが挙げられる。一般化KLダイバージェンスＤGKLを用いた場合の目的関数ＬGKL(Θ)を（７）式に示し、２乗距離ＤEUを用いた場合の目的関数ＬEU(Θ)を（８）式に示す。
【００３６】
【数６】
0006420781.tif 000007
【００３７】
＜補助関数法によるパラメータ推定アルゴリズム＞
次に、GMM-NMFに対するパラメータ推定アルゴリズム、及びAR-NMFに対するパラメータ推定アルゴリズムについて説明する。
【００３８】
＜GMM-NMFに対する反復アルゴリズムの導出＞
上記（７）式の一般化KLダイバージェンスＤGKLを用いた場合の目的関数ＬGKL(Θ)における右辺括弧内の第2項は、対数関数の中に加算演算を含んでいるため、（７）式の目的関数を最小化する最適化問題を直接解くことは困難である。
【００３９】
しかし、多くのNMFを用いた研究で行われているように、最適化問題を直接解くことが困難である目的関数に、補助関数法と呼ばれる最適化原理を適用することによって、反復的に局所最適解を得ることができることが知られている。
【００４０】
補助関数法では、パラメータΘの目的関数Ｌ(Θ)に対して補助変数λを導入し、Ｌ(Θ)＝ｍｉｎλＬ+(Θ,λ)を満たす上界を規定する補助関数Ｌ+(Θ,λ)を導出する。補助関数Ｌ+(Θ,λ)をパラメータΘ、補助変数λに関して交互に最小化することによって、目的関数Ｌ(Θ)を広義単調減少させることができる。
【００４１】
対数関数は凹関数であるため、上記（７）式の右辺括弧内の第2項の上界は、Jensenの不等式を用いて（９）式で表される。
【００４２】
【数７】
0006420781.tif 000008
【００４３】
ここで、λk,t,r,n≧0は補助変数であり、各k,tに関してΣr,nλk,t,r,n＝1を満たす。なお、（９）式の等式成立条件は（１０）式を満たす場合となる。
【００４４】
【数８】
0006420781.tif 000009
【００４５】
したがって、目的関数ＬGKL(Θ)に対する補助関数は（１１）式で表される。
【００４６】
【数９】
0006420781.tif 000010
ここで、λ:＝{λk,t,r,n}と定義した。（１１）式の補助関数のＷr,n、Ｕr,tに関する偏微分が0となる値を求めて（１０）式を代入することにより、（１２）式及び（１３）式に示す閉形式の更新式が得られる。
【００４７】
【数１０】
0006420781.tif 000011
【００４８】
（１２）式及び（１３）式の更新式は全て非負値の項同士の積として計算されるため、初期値を非負値にすればＷr,n、Ｕr,tの非負値性は自然と保たれる。
【００４９】
次に、距離Ｄ*(Ｙk,t;Ｘk,t)として２乗距離ＤEUを用いた場合の目的関数ＬEU(Θ)の更新式について検討する。（８）式も右辺括弧内の第2項に加算演算を含んでいるため、（８）式の目的関数を最小化する最適化問題を直接解くことは困難である。
【００５０】
しかし、２次関数は凸関数であるため、上記（８）式に対してJensenの不等式を用いることで、目的関数ＬGKL(Θ)の場合と同様に補助関数を設計することができる。補助関数の設計は、目的関数ＬGKL(Θ)における補助関数の設計方法と同様であるため省略するが、（８）式を最小化する更新式は、（１４）式及び（１５）式で表される。
【００５１】
【数１１】
0006420781.tif 000012
【００５２】
＜AR-NMFに対する反復アルゴリズムの導出＞
AR-NMFに関しても、GMM-NMFに対する反復アルゴリズムの導出方法と同様にして、閉形式の更新式を導出することができる。
【００５３】
まず、一般化KLダイバージェンスの目的関数ＬGKL(Θ)に対する補助関数Ｌ+GKL,AR(Θ,ξ)について検討する。補助関数Ｌ+GKL,AR(Θ,ξ)は、各ｋ,ｔに関してΣrξk,t,r＝１を満たす非負の補助変数ξ＝{ξk,t,r}k,t,rを導入することで、（１６）式によって定義される。
【００５４】
【数１２】
0006420781.tif 000013
【００５５】
また、（１６）式の等式成立条件はξk,t,r＝Ｈ(AR)k,r(Ｕr,t／Ｘk,t)となる。Ｕr,tの更新式は、（１３）式のＨk,r(GMM)をＨk,r(AR)に置換したものと同じになり、（１７）式で表される。
【００５６】
【数１３】
0006420781.tif 000014
【００５７】
一方、AR-NMFに対する反復アルゴリズムを導出する場合、ａrの更新には、乗法更新型アルゴリズムを利用できる。
【００５８】
（７）式に示した一般化KLダイバージェンスの目的関数ＬGKL(Θ)のａrに関する偏微分は、（１８）式〜（２０）式で表すことができる。
【００５９】
【数１４】
0006420781.tif 000015
【００６０】
（１８）式の右辺括弧内の第１項及び第２項はどちらも正定値行列であり、（２１）式の乗法更新測を用いることで目的関数ＬGKL(Θ,ξ)を広義単調減少させることができる。
【００６１】
【数１５】
0006420781.tif 000016
【００６２】
詳細は省略するが、２乗距離ＤEUを用いた場合の更新式についても、一般化KLダイバージェンスの場合と同様にして導出することができる。具体的には、Ｕr,tの更新式は、（１５）式のＨk,r(GMM)をＨk,r(AR)に置換した（２２）式で表され、ａrの更新式は（２１）式と同様に（２３）式となる。
【００６３】
【数１６】
0006420781.tif 000017
【００６４】
＜第１の実施の形態＞
＜システム構成＞
次に、音声信号の複数のフレームにおける調波成分の情報を手がかりにして、声道スペクトルを推定する声道スペクトル推定装置に本発明を適用した場合を例にして、本発明の第１の実施の形態を説明する。なお、第１の実施の形態では距離Ｄ*(Ｙk,t;Ｘk,t)として、一般化KLダイバージェンスＤGKLを用いた場合のGMM-NMFに対する声道スペクトルの推定アルゴリズムを利用する声道スペクトル推定装置の例について説明する。
【００６５】
図１に示すように、本発明の第１の実施の形態に係る声道スペクトル推定装置は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する声道スペクトル推定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００６６】
声道スペクトル推定装置１００は、入力部１０と、演算部２０と、記憶部３０と、出力部４０とを備えている。
【００６７】
入力部１０により、声道スペクトルの推定対象である音声信号の時系列データが入力される。記憶部３０は、入力部１０により入力された音声信号の時系列データを記憶する。また、記憶部３０は、後述する各処理での結果を記憶すると共に、本処理ルーチンで用いる各パラメータの初期値を記憶している。
【００６８】
演算部２０は、観測スペクトログラム推定部２１と、初期設定部２２と、推定部２３と、終了判定部２４と、出力部２５とを備えている。
【００６９】
観測スペクトログラム推定部２１は、入力部１０で収集した音声信号の時系列データを入力として、公知の声道スペクトルの推定手法であるSTRAIGHTを用いて推定した声道スペクトログラムＹk,tを計算する。また、計算した声道スペクトログラムＹk,tを、記憶部３０に記憶しておく。より詳細には、観測スペクトログラム推定部２１は、入力部１０で収集した音声信号の時系列データを基本周期の幅で切り出し、各々切り出した音声信号から、各時刻ｔ及び各正規化角周波数ωkの観測時間周波数成分を表す声道スペクトログラムＹk,tを計算する。なお、声道スペクトログラムＹk,tは、本実施の形態に係る観測スペクトログラムの一例である。
【００７０】
また、観測スペクトログラム推定部２１は、声道スペクトログラムＹk,tを計算する際、観測時間周波数成分毎に非周期性指標Ａk,tを計算し、Ｚk,t＝1−Ａk,tにより各時間周波数成分の信頼度Ｚk,tを算出する。算出した各時間周波数成分の信頼度Ｚk,tは、記憶部３０に記憶される。
【００７１】
初期設定部２２は、後述する処理で用いるパラメータＷr,n、Ｕr,t、及びＧn(ωk)の各初期値を設定する。なお、Ｗr,nは非負値であり、ΣnＷr,n＝１を満たすように初期値を設定する。Ｕr,tも非負値であり、例えば乱数を用いて適当な値に初期値を設定する。なお、ｒ(r=0,・・,R-1)は、Ｒ個のスペクトルパターンを指し示すスペクトルインデックスである。Ｇn(ωk)に対しては、上記（３）式を満たすように初期値を設定する。この際、平均ρn、分散ν2nには適当な値を用いればよい。設定したパラメータＷr,n、Ｕr,t、及びＧn(ωk)の各初期値は、記憶部３０に記憶される。
【００７２】
推定部２３は、（ｋ、ｒ）の全ての組み合わせの各々について、記憶部３０に記憶されているＷr,n及びＧn(ωk)に基づいて、上記（２）式に従って、声道スペクトルＨk,r(GMM)（以降、単に「Ｈk,r」と記載する）を計算し、記憶部３０に格納する。
【００７３】
推定部２３は、（ｋ、ｔ）の全ての組み合わせの各々について、記憶部３０に記憶されているＨk,r及びＵr,tに基づいて、上記（１）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tを計算し、記憶部３０に格納する。
【００７４】
推定部２３は、（ｒ、ｎ）の全ての組み合わせの各々について、記憶部３０に記憶されているＷr,n、Ｚk,t、Ｘk,t、Ｙk,t、Ｇn(ωk)、Ｕr,tに基づいて、上記（１２）式に従って、正規分布の重みＷr,nを更新し、記憶部３０に格納する。
【００７５】
推定部２３は、正規分布の重みＷr,nの更新に伴い、（ｋ、ｒ）の全ての組み合わせの各々について、Ｗr,n及びＧn(ωk)に基づいて、上記（２）式に従って、声道スペクトルＨk,rを計算し、記憶部３０に格納する。
【００７６】
推定部２３は、声道スペクトルＨk,rの更新に伴い、（ｋ、ｔ）の全ての組み合わせの各々について、記憶部３０に記憶されているＨk,r及びＵr,tに基づいて、上記（１）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tを計算し、記憶部３０に格納する。
【００７７】
推定部２３は、（ｒ、ｔ）の全ての組み合わせの各々について、記憶部３０に記憶されているＵr,t、Ｚk,t、Ｘk,t、Ｙk,t、Ｈ(GMM)k,r、すなわちＨk,rに基づいて、上記（１３）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tのスペクトルパターンの重みＵr,tを更新し、記憶部３０に格納する。
【００７８】
更に、推定部２３は、声道スペクトログラムＸk,tのスペクトルパターンの重みＵr,tの更新に伴い、（ｋ、ｔ）の全ての組み合わせの各々について、記憶部３０に記憶されているＨk,r及びＵr,tに基づいて、上記（１）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tを計算し、記憶部３０に格納する。
【００７９】
終了判定部２４は、予め定められた終了条件を満足するか否かを判定し、終了条件を満足していない場合には、推定部２３の各処理を繰り返す。終了判定部２４は、終了条件を満足したと判定した場合には、出力部２５による処理に移行する。
【００８０】
出力部２５は、記憶部３０に記憶されている声道スペクトログラムＸk,tを、入力部１０に入力された音声信号から推定される声道スペクトログラムとして出力する。
【００８１】
なお、終了条件としては、繰り返し回数がＬ-1回目の目的関数（７）式の値と、繰り返し回数がＬ回目の目的関数（７）式の値との差が、予め定めた閾値よりも小さくなったことを用いればよい。あるいは、終了条件として、繰り返し回数が、予め定められた上限回数に到達したことを用いてもよい。
【００８２】
＜声道スペクトル推定装置の作用＞
次に、GMM-NMFに対する声道スペクトルの推定アルゴリズムを利用する第１の実施の形態に係る声道スペクトル推定装置１００の作用について説明する。
【００８３】
マイクロホンで取得された音声信号の時系列データが声道スペクトル推定装置１００に入力され、記憶部３０に格納される。そして、声道スペクトル推定装置１００において、図２に示す声道スペクトル推定処理ルーチンが実行される。
【００８４】
まず、ステップＳ１００において、記憶部３０から、音声信号の時系列データを読み込み、当該音声信号の時系列データに対して、STRAIGHTによる声道スペクトルの推定を行い、各時間ｔ及び各正規化角周波数ωk(k=0,・・,K-1)のの観測時間周波数成分を表す声道スペクトログラムＹk,tを計算し、得られた声道スペクトログラムＹk,tを、記憶部３０に格納する。
【００８５】
ステップＳ１０２において、ステップＳ１００で得られた声道スペクトログラムＹk,tに対応する非周期性指標Ａk,tを計算し、Ｚk,t＝1−Ａk,tにより各時間周波数成分の信頼度Ｚk,tを計算し、得られた信頼度Ｚk,tを記憶部３０に格納する。
【００８６】
ステップＳ１０４において、乱数を用いてＷr,n及びＵr,tの初期値を設定する。なお、Ｗr,n及びＵr,tの初期値は非負値とし、Ｗr,nに対しては、ΣnＷr,n＝１を満たすように初期値を設定する。また、Ｇn(ωk)については、上記（３）式を満たすように初期値を設定する。この際、平均ρn、分散ν2nには適当な値を用いればよい。
【００８７】
こうして設定されたＷr,n、Ｕr,t、及びＧn(ωk)の各初期値は、記憶部３０に記憶される。
【００８８】
次に、ステップＳ１０６では、ステップＳ１０４で設定されたＷr,n及びＧn(ωk)に基づいて、上記（２）式に従って、声道スペクトルＨk,rを各（ｋ、ｒ）の組み合わせについて算出して、記憶部３０に格納する。また、ステップＳ１０６では、ステップＳ１０４で設定されたＵr,t、及び本ステップで算出されたＨk,rに基づいて、上記（１）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tを各（ｋ、ｔ）の組み合わせについて算出して、記憶部３０に格納する。
【００８９】
ステップＳ１０８では、ステップＳ１０４で設定されたＷr,n、Ｇn(ωk) 及びＵr,t、ステップＳ１０２で算出されたＺk,t、ステップＳ１０６で算出されたＸk,t、並びにステップＳ１００で算出されたＹk,t、すなわち、記憶部３０に記憶されている最新の各パラメータＷr,n、Ｚk,t、Ｘk,t、Ｙk,t、Ｇn(ωk)、Ｕr,tに基づいて、上記（１２）式に従って、正規分布の重みＷr,nを各（ｒ、ｎ）の組み合わせについて算出して、記憶部３０に格納する。
【００９０】
ステップＳ１１０では、ステップＳ１０６と同様に、記憶部３０に記憶されている最新の各パラメータＷr,n及びＧn(ωk)、すなわち、ステップＳ１０８で算出されたＷr,n及びステップＳ１０４で設定されたＧn(ωk)に基づいて、上記（２）式に従って、声道スペクトルＨk,rを各（ｋ、ｒ）の組み合わせについて算出して、記憶部３０に格納する。また、ステップＳ１１０では、記憶部３０に記憶されている最新の各パラメータＵr,t及びＨk,r、すなわち、ステップＳ１０４で設定されたＵr,t、及び本ステップで算出されたＨk,rに基づいて、上記（１）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tを各（ｋ、ｔ）の組み合わせについて算出して、記憶部３０に格納する。
【００９１】
ステップＳ１１２では、記憶部３０に記憶されている最新の各パラメータＺk,t、Ｘk,t、Ｙk,t、Ｈk,r、Ｕr,t、すなわち、ステップＳ１０４で設定されたＵr,t、ステップＳ１０２で算出されたＺk,t、ステップＳ１１０で算出したＸk,t及びＨk,r、ステップＳ１００で算出したＹk,tに基づいて、上記（１３）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tのスペクトルパターンの重みＵr,tを各（ｒ、ｔ）の組み合わせについて算出して、記憶部３０に格納する。
【００９２】
ステップＳ１１４では、記憶部３０に記憶されている最新の各パラメータＵr,t及びＨk,r、すなわち、ステップＳ１１２で算出されたＵr,t、及びステップＳ１１０で算出されたＨk,rに基づいて、上記（１）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tを各（ｋ、ｔ）の組み合わせについて算出して、記憶部３０に格納する。
【００９３】
次のステップＳ１１６では、ステップＳ１００で算出したＹk,tと、ステップＳ１０２で算出したＺk,tと、ステップＳ１１４で算出したＸk,tに基づいて、（７）式に従って目的関数ＬGKL(Θ)の値を算出して、記憶部３０に記憶する。そして、前回のステップＳ１１６で算出した目的関数ＬGKL(Θ)の値を記憶部３０から読み込み、今回のステップＳ１１６で算出した目的関数ＬGKL(Θ)の値と、前回のステップＳ１１６で算出した目的関数ＬGKL(Θ)の値との差分が、予め記憶部３０に記憶されている予め定められた閾値よりも小さいか否かを判定し、差分が予め定められた閾値以上の場合には、終了条件を満足していないと判断して、上記ステップＳ１０８へ戻り、上記ステップＳ１０８〜ステップＳ１１６の処理を繰り返す。
【００９４】
一方、差分が予め定められた閾値未満の場合には、終了条件を満足したと判断して、ステップＳ１１８で、ステップＳ１１４で算出した最新の声道スペクトログラムＸk,tを出力して、声道スペクトル推定処理ルーチンを終了する。
【００９５】
なお、上記では、距離Ｄ*(Ｙk,t;Ｘk,t)として、一般化KLダイバージェンスＤGKLを用いた場合のGMM-NMFに対する声道スペクトルの推定アルゴリズムを利用する声道スペクトル推定装置の例について説明したが、距離Ｄ*(Ｙk,t;Ｘk,t)として、２乗距離ＤEUを用いてもよいことは言うまでもない。
【００９６】
この場合、例えばステップＳ１０８が（１４）式に示したＷr,nの更新式の計算に置き換わり、ステップＳ１１２が（１５）式に示したＵr,tの更新式の計算に置き換わる。
【００９７】
＜第２の実施の形態＞
＜システム構成＞
次に、第２の実施の形態に係る声道スペクトル推定装置について説明する。第２の実施の形態では、距離Ｄ*(Ｙk,t;Ｘk,t)として、一般化KLダイバージェンスＤGKLを用いた場合のAR-NMFに対する声道スペクトルの推定アルゴリズムを利用する声道スペクトル推定装置の例について説明する。本発明の第２の実施の形態に係る声道スペクトル推定装置は、図１に示した第１の実施の形態に係る声道スペクトル推定装置のシステム構成と同様に、入力部１０と、演算部２０と、記憶部３０と、出力部４０とを備えている。また、演算部２０は、観測スペクトログラム推定部２１と、初期設定部２２と、推定部２３と、終了判定部２４と、出力部２５とを備えている。
【００９８】
入力部１０及び観測スペクトログラム推定部２１については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００９９】
初期設定部２２は、後述する処理で用いるパラメータａr、及びＵr,tの各初期値を設定する。ここで、Ｐ次の全極フィルタ係数ａrは、例えば乱数を用いて適当な値に初期値を設定する。Ｕr,tの各初期値の設定は、（システム構成その１）での説明と同様である。設定したパラメータａr及びＵr,tの各初期値は、記憶部３０に記憶される。
【０１００】
推定部２３は、（ｋ、ｒ）の全ての組み合わせの各々について、記憶部３０に記憶されているａrに基づいて、上記（５）式に従って、声道スペクトルＨk,r(AR)（以降、単に「Ｈk,r」と記載する）を計算し、記憶部３０に格納する。
【０１０１】
推定部２３は、（ｋ、ｔ）の全ての組み合わせの各々について、記憶部３０に記憶されているＨk,r及びＵr,tに基づいて、上記（１）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tを計算し、記憶部３０に格納する。
【０１０２】
推定部２３は、記憶部３０に記憶されているａr、Ｚk,t、Ｈk,r、Ｘk,t、Ｙk,t、Ｕr,tに基づいて、上記（２０）式に従って、全極フィルタ係数ａrを更新し、記憶部３０に格納する。
【０１０３】
推定部２３は、全極フィルタ係数ａrの更新に伴い、（ｋ、ｒ）の全ての組み合わせの各々について、ａrに基づいて、上記（５）式に従って、声道スペクトルＨk,rを計算し、記憶部３０に格納する。
【０１０４】
推定部２３は、声道スペクトルＨk,rの更新に伴い、（ｋ、ｔ）の全ての組み合わせの各々について、記憶部３０に記憶されているＨk,r及びＵr,tに基づいて、上記（１）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tを計算し、記憶部３０に格納する。
【０１０５】
推定部２３は、（ｒ、ｔ）の全ての組み合わせの各々について、記憶部３０に記憶されているＵr,t、Ｚk,t、Ｘk,t、Ｙk,t、Ｈ(AR)k,r、すなわちＨk,rに基づいて、上記（１７）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tのスペクトルパターンの重みＵr,tを更新し、記憶部３０に格納する。
【０１０６】
更に、推定部２３は、声道スペクトログラムＸk,tのスペクトルパターンの重みＵr,tの更新に伴い、（ｋ、ｔ）の全ての組み合わせの各々について、記憶部３０に記憶されているＨk,r及びＵr,tに基づいて、上記（１）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tを計算し、記憶部３０に格納する。
【０１０７】
終了判定部２４は、予め定められた終了条件を満足するか否かを判定し、終了条件を満足していない場合には、推定部２３の各処理を繰り返す。終了判定部２４は、終了条件を満足したと判定した場合には、出力部２５による処理に移行する。
【０１０８】
出力部２５は、記憶部３０に記憶されている声道スペクトログラムＸk,tを、入力部１０に入力された音声信号から推定される声道スペクトログラムとして出力する。
【０１０９】
＜声道スペクトル推定装置の作用＞
次に、AR-NMFに対する声道スペクトルの推定アルゴリズムを利用する第２の実施の形態に係る声道スペクトル推定装置１００の作用について説明する。
【０１１０】
マイクロホンで取得された音声信号の時系列データが声道スペクトル推定装置１００に入力され、記憶部３０に格納される。そして、声道スペクトル推定装置１００において、図３に示す声道スペクトル推定処理ルーチンが実行される。
【０１１１】
図３に示す声道スペクトル推定処理ルーチンのステップＳ１００、Ｓ１０２、及びＳ１１８は、既に説明した図２の声道スペクトル推定処理ルーチンの対応するステップと同様であるため、説明を省略する。
【０１１２】
ステップＳ１０５において、乱数を用いてａr及びＵr,tの初期値を設定する。この際、ａr及びＵr,tの初期値は非負値を設定する。
【０１１３】
こうして設定されたａr及びＵr,tの各初期値は、記憶部３０に記憶される。
【０１１４】
次に、ステップＳ１０７では、ステップＳ１０５で設定されたａrに基づいて、上記（５）式に従って、声道スペクトルＨk,rを各（ｋ、ｒ）の組み合わせについて算出して、記憶部３０に格納する。また、ステップＳ１０７では、ステップＳ１０５で設定されたＵr,t、及び本ステップで算出されたＨk,rに基づいて、上記（１）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tを各（ｋ、ｔ）の組み合わせについて算出して、記憶部３０に格納する。
【０１１５】
ステップＳ１０９では、ステップＳ１００で算出されたＹk,t、ステップＳ１０２で算出されたＺk,t、ステップＳ１０５で設定されたａr及びＵr,t、ステップＳ１０７で算出されたＨk,r及びＸk,t、すなわち、記憶部３０に記憶されている最新の各パラメータａr、Ｚk,t、Ｘk,t、Ｙk,t、Ｈk,r、Ｕr,tに基づいて、上記（２１）式に従って、全極フィルタ係数ａrを算出して、記憶部３０に格納する。
【０１１６】
ステップＳ１１１では、記憶部３０に記憶されている最新のａr、すなわち、ステップＳ１０９で算出されたａrに基づいて、上記（５）式に従って、声道スペクトルＨk,rを各（ｋ、ｒ）の組み合わせについて算出して、記憶部３０に格納する。また、ステップＳ１１１では、記憶部３０に記憶されている最新の各パラメータＵr,t及びＨk,r、すなわち、ステップＳ１０５で設定されたＵr,t、及び本ステップで算出されたＨk,rに基づいて、上記（１）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tを各（ｋ、ｔ）の組み合わせについて算出して、記憶部３０に格納する。
【０１１７】
ステップＳ１１３では、記憶部３０に記憶されている最新の各パラメータＺk,t、Ｘk,t、Ｙk,t、Ｈk,r、Ｕr,t、すなわち、ステップＳ１０５で設定されたＵr,t、ステップＳ１０２で算出されたＺk,t、ステップＳ１１１で算出したＸk,t及びＨk,r、ステップＳ１００で算出したＹk,tに基づいて、上記（１７）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tのスペクトルパターンの重みＵr,tを各（ｒ、ｔ）の組み合わせについて算出して、記憶部３０に格納する。
【０１１８】
ステップＳ１１５では、記憶部３０に記憶されている最新の各パラメータＵr,t及びＨk,r、すなわち、ステップＳ１１３で算出されたＵr,t、及びステップＳ１１１で算出されたＨk,rに基づいて、上記（１）式に従って、声道スペクトログラムＸk,tを各（ｋ、ｔ）の組み合わせについて算出して、記憶部３０に格納する。
【０１１９】
次のステップＳ１１７では、ステップＳ１００で算出したＹk,tと、ステップＳ１０２で算出したＺk,tと、ステップＳ１１５で算出したＸk,tに基づいて、（７）式に従って目的関数ＬGKL(Θ)の値を算出して、記憶部３０に記憶する。そして、前回のステップＳ１１７で算出した目的関数ＬGKL(Θ)の値を記憶部３０から読み込み、今回のステップＳ１１７で算出した目的関数ＬGKL(Θ)の値と、前回のステップＳ１１７で算出した目的関数ＬGKL(Θ)の値との差分が、予め記憶部３０に記憶されている予め定められた閾値よりも小さいか否かを判定し、差分が予め定められた閾値以上の場合には、終了条件を満足していないと判断して、上記ステップＳ１０９へ戻り、上記ステップＳ１０９〜ステップＳ１１７の処理を繰り返す。
【０１２０】
一方、差分が予め定められた閾値未満の場合には、終了条件を満足したと判断して、ステップＳ１１８で、ステップＳ１１５で算出した最新の声道スペクトログラムＸk,tを出力して、声道スペクトル推定処理ルーチンを終了する。
【０１２１】
なお、上記では、距離Ｄ*(Ｙk,t;Ｘk,t)として、一般化KLダイバージェンスＤGKLを用いた場合のAR-NMFに対する声道スペクトルの推定アルゴリズムを利用する声道スペクトル推定装置の例について説明したが、距離Ｄ*(Ｙk,t;Ｘk,t)として、２乗距離ＤEUを用いてもよいことは言うまでもない。
【０１２２】
この場合、例えばステップＳ１０９が、（２３）式に示したａrの更新式の計算に置き換わり、ステップＳ１１３が、（２２）式に示したＵr,tの更新式の計算に置き換わる。
【０１２３】
＜声道スペクトル推定精度評価実験＞
＜評価実験の条件＞
次に、第１の実施の形態に係る声道スペクトルの推定方法（以降、「提案法」という）の有効性を示す目的で、提案法で推定した声道スペクトルと、STRAIGHTで推定した声道スペクトルの推定精度を比較する評価実験を行った。
【０１２４】
ATRデジタル音声データベースのAセットから、日本人女性話者1名による20文の音声信号（サンプリング周波数は16kHz）をSTRAIGHTの手法で分析し、基本周波数F0、声道スペクトル、非周期性指標Ａk,tを抽出した。なお、ここで得られたスペクトルを正解の声道スペクトルとみなす。
【０１２５】
そして、正解の声道スペクトルと2-1.0、2-0.5、20.0、20.5、21.0、21.5倍したF0を用いて、音声信号をそれぞれSTRAIGHTで再合成した。
【０１２６】
そして、再合成音声信号からSTRAIGHT及び提案法で声道スペクトルを推定し、声道スペクトル推定値と正解の声道スペクトルとのメルケプストラム歪みを用いて、各々の手法の声道スペクトル推定性能を比較した。なお、メルケプストラム歪みは、1次から24次のメルケプストラム係数を用いて計算し、STRAIGHTによる声道スペクトルの推定では、フレームシフトを5ms(Ｔ＝81761)、声道スペクトルの次元をＫ＝513とした。
【０１２７】
また、提案法として、GMM-NMFに対するパラメータ推定アルゴリズムにおいて、一般化KLダイバージェンスＤGKLと2乗距離ＤEUを用いた場合の評価を行った。具体的には、STRAIGHTで推定された再合成音声信号の声道スペクトルを用い、F0の各定数倍毎に20発話の声道スペクトログラムＹk,tを同時に用いて、Ｗr,n及びＵr,tを推定した。また、スペクトルパターンＲ＝90、混合数Ｎ＝100とし、ｎ＝0,・・,Ｎ−１に対して平均ρn＝ｎ／(Ｎ−１)、標準偏差νn＝１／(Ｎ−１)とした。Ｗr,n及びＵr,tは非負の乱数で初期化し、提案法における声道スペクトルの推定アルゴリズムの反復回数は100回とした。
【０１２８】
＜評価実験結果＞
図４に、提案法とSTRAIGHTによる声道スペクトルの推定結果のメルケプストラム歪みを示す。なお、“GKL”の列は、Ｆ0の倍率ｘに対する一般化KLダイバージェンスを用いた場合の評価結果、“EU”の列は、Ｆ0の倍率ｘに対する2乗距離を用いた場合の評価結果、及び“STRAIGHT”の列は、STRAIGHTによる評価結果を表している。各々の評価結果は、［平均値±標準偏差］[dB]の形式で記載されており、括弧内の値は、非周期性指標Ａk,tを用いなかった場合の評価結果を示している。
【０１２９】
Ｆ0の倍率ｘが高くなるにしたがって、観測できる調波成分も少なくなるため、当該フレーム以外の調波成分を利用することによる効果が現れると考えられるが、図４に示すように、Ｆ0の倍率ｘが高くなるほど、STRAIGHTを用いた評価結果に比べて、GKLの評価結果の方がメルケプストラム歪みが小さくなり、当該フレーム以外の調波成分が声道スペクトルの推定に有効であることが確認できる。
【０１３０】
EUの評価結果も、Ｆ0の倍率ｘが高くなるほど、STRAIGHTを用いた評価結果に比べてメルケプストラム歪みが小さくなる。しかし、GKLの評価結果に比べると、平均的にメルケプストラム歪みが大きくなる傾向が見られ、一般化KLダイバージェンスを用いたGMM-NMFに対するパラメータ推定アルゴリズムの方が、声道スペクトルの推定に適しているということができる。
【０１３１】
また、非周期性指標Ａk,tを全ての時間周波数成分で一様、すなわち、全ての（ｋ、ｔ）の組み合わせに対してＺk,t＝1とした場合、それぞれの音声スペクトルの推定手法において、括弧内の値が取得される。
【０１３２】
GKLの評価結果において、何れのＦ0の倍率ｘについても、非周期性指標Ａk,tを用いた方が、非周期性指標Ａk,tを一様にした場合のメルケプストラム歪みより小さくなっていることから、非周期性指標Ａk,tが声道スペクトルの推定に関する性能向上に寄与することが確認できる。
【０１３３】
また、GKLにおける括弧内の評価結果と、STRAIGHTを用いた評価結果を比べると、何れのＦ0の倍率ｘについても、GKLにおけるメルケプストラム歪みが小さいことがわかる。したがって、声道スペクトログラムＸk,tが低ランクな非負値行列で近似できるという仮定が、声道スペクトル推定に有用であることが示唆される。
【０１３４】
このように、本発明に係る提案手法では、音声信号に付与されたコンテキストラベルを用いることなく、音声信号の複数のフレームにおける調波成分の情報を手がかりにして、音声信号から声道スペクトルを精度良く推定することができる。
【０１３５】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１３６】
例えば、上述の声道スペクトル推定装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【０１３７】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１３８】
１０ 入力部
２０ 演算部
２１ 観測スペクトログラム推定部
２２ 初期設定部
２３ 推定部
２４ 終了判定部
２５ 出力部
３０ 記憶部
１００ 声道スペクトル推定装置
【図１】
0006420781.tif 000022
【図２】
0006420781.tif 000023
【図３】
0006420781.tif 000024
【図４】
0006420781.tif 000025