(57)【要約】【課題】  もっと正確な音声発声モデルを提供する【解決手段】  本発明の合成フィルターを最適化する音声合成システムでの最適化は、原音サンプルと合成音サンプルとの間の合成化誤差を最小にする。解領域での勾配検索アルゴリズムもまた、合成化誤差を最小にするのを支援する。本発明の音声符号化システムの勾配検索アルゴリズムは、分解係数の寄与を使って、音声合成多項式の勾配を計算する。分解係数の寄与は続く反復で再計算される。【選択図】      図１
2005099825.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原音サンプルに応答し、励起関数を生成する励起モジュールと、
前記励起関数と前記原音サンプルに応答し、合成音サンプルを生成する合成フィルターと、
前記励起関数と前記合成フィルターに応答し、最適合成音サンプルを生成する合成フィルター最適化部とを有し、
前記合成フィルター最適化部は、前記原音サンプルと前記合成音サンプルとの間の合成化誤差を最小化する
ことを特徴とする原音を符号化する音声合成システム。
【請求項２】
前記合成フィルター最適化部は、解最適化アルゴリズムを有し、前記合成化誤差の最小化を可能にする
ことを特徴とする請求項１に記載の音声合成システム。
【請求項３】
前記合成フィルターは、前期合成音サンプルを前記原音サンプルから生成する予測符号化技術を使う
ことを特徴とする請求項２に記載の音声合成システム。
【請求項４】
前記予測符号化技術は、多項式の第１係数群を生成し、
前記解最適化アルゴリズムは、第１の反復で前記第１の係数群から得られた第１の解を使用する反復アルゴリズムであり、
前記解最適化アルゴリズムは、続く反復で第２解を生成し、そして前記合成化誤差を減らす
ことを特徴とする請求項３に記載の音声合成システム。
【請求項５】
前記合成フィルター最適化部は、前記第２解を前記多項式の第２係数群に変換する
ことを特徴とする請求項４に記載の音声合成システム。
【請求項６】
前記励起モジュールは、前記原音サンプルの有声音の部分と無声音の部分用の、大きさと期間の変化するパルスを持つ励起関数を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声合成システム。
【請求項７】
前記合成フィルター最適化部が前記最適合成音声サンプルを生成した後、前記励起モジュールは前記励起関数を生成し、その結果、前記合成音声サンプルを更に最適化する
ことを特徴とする請求項６に記載の音声合成システム。
【請求項８】
前記合成フィルター最適化部が前記最適合成音サンプルを生成した後、前記合成フィルターは前記合成音声サンプルを生成し、前記合成音サンプルをより最適にする
ことを特徴とする請求項７に記載の音声合成システム。
【請求項９】
前記最適合成音サンプルの生成した後、送信又は記憶する為に前記合成音声サンプルをデジタルで符号化する量子化装置を更に有する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声合成システム。
【請求項１０】
前記合成フィルター最適化部は解最適化アルゴリズムを有していて、それによって前記合成化誤差の前記最小化を簡素化し
前記合成フィルターは、前記原音サンプルから前記合成音声サンプルを生成する予測符号化技術を使い、
前記予測符号化技術は、多項式の第１係数群を生成し、
前記解最適化アルゴリズムは、第１反復で前記第１係数群から得られた第１解を使う反復アルゴリズムであり、
前記解最適化アルゴリズムは、続く反復において第２解を生成し、その結果、前記第１反復より前記合成化誤差が減少され、
前記合成フィルター最適化部は、前記第２解を前記多項式の第２係数群に変換し、
前記合成フィルター最適化部が前記最適合成音サンプルを生成した後、前記励起モジュールは、前記励起関数を生成し、その結果、前記合成音サンプルを更に最適化し、
前記合成フィルター最適化部が前記最適合成音サンプルを生成した後、前記合成フィルターは、前記合成音サンプルを再生成し、その結果、前記合成音サンプルを更に最適化し
前記最適合成音サンプルの生成の後に送信や保存の為に前記合成音サンプルをデジタルで符号化する量子化装置を更に有する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声合成システム。
【請求項１１】
声道を表現している音声合成フィルターを作成する方法であって、
原音サンプルを使って音声合成多項式の第１係数群を計算し、第１合成音声サンプルを生成する過程と、
前記多項式の前記第１係数群を第１解に変換する過程と、
第２解を計算し、前記第１合成音声サンプルより、よりよく前記原音サンプルを表現している第２合成音声サンプルを生成する過程と
を有することを特徴とする方法。
【請求項１２】
前記原音と前記第１合成音サンプルとの間の第１合成化誤差を計算する過程と、
前記原音と前記第２合成音サンプルとの間の第２合成化誤差を計算する過程とを更に有し、
前記第２合成化誤差は前記第１合成化誤差より少ない
ことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第２解を計算する前記計算過程は、前記第１合成音サンプルの前記勾配を使って前記第２解を反復検索する過程を有する
ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１係数群を計算する過程は、線形予測分析技術を使って前記原音サンプルの予測誤差を最小化する過程を有する
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記第２解を前記多項式の係数群に変換する過程を更に有する
ことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
原音サンプルを作成する過程と、
励起関数を生成する過程と、
ＬＰＣ多項式係数群を計算し、合成音声サンプルを生成する過程と、
前記原音サンプルと前記合成音サンプルとの間の合成化誤差を最小化することで、前記多項式係数群を最適化する過程と
を有することを特徴とする音声デジタル符号化の方法。
【請求項１７】
前記ＬＰＣ係数群を第１解に変換し、反復して第２解を検索する過程を前記最適化する過程は有している
ことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記反復検索する過程は、前記合成音サンプルの勾配を計算する過程を有する
ことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記ＬＰＣ多項式係数を計算する過程の後、前記励起関数を再最適化する過程を更に有する
ことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記多項式係数群を最適化する過程の後、前記多項式の係数を再計算する過程を更に有する
ことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
勾配ベクトルを計算する過程と、
分解係数の変分に応答して、前記勾配ベクトルへの寄与を計算する過程と
を有することを特徴とする音声符号化システム用の勾配検索アルゴリズム。
【請求項２２】
音声合成多項式の解を探す過程と共に使われ、
前記勾配検索アルゴリズムは、前記勾配ベクトルを反復して計算する過程と、各反復で前記寄与を再計算する過程とを更に有し、この結果、前記分解係数が反復間で変化する
ことを特徴とする請求項２１に記載の勾配検索アルゴリズム。
【請求項２３】
前記分解係数群の１つが複数の前記解の各々に対応する
ことを特徴とする請求項２２に記載の勾配検索アルゴリズム。
【請求項２４】
前記勾配ベクトルの計算と前記勾配ベクトルへの前記寄与の計算が次式で計算される
ことを特徴とする請求項２３に記載の勾配検索アルゴリズム。
【数１】
2005099825.tif 000040
【請求項２５】
原音を符号化する音声符号化システムと共に使われ、
前記音声符号化システムは、原音サンプルに応答し励起関数を生成する励起モジュールと、前記励起関数と前記原音に応答し合成音サンプルを生成する合成フィルターと、前記励起関数と前記合成フィルタに応答し最適合成音サンプルを生成する合成フィルター最適化部とを有し、
前記合成フィルター最適化部は、前記原音サンプルと前記合成音サンプルとの間の合成化誤差を最小化し、
前記勾配検索アルゴリズムは、前記合成フィルター最適化部によって使われる
ことを特徴とする請求項２１に記載の勾配検索アルゴリズム。
【請求項２６】
前記合成フィルター最適化部は、解最適化アルゴリズムを有し、これにより前記合成化誤差の最小化を可能にし、
前記合成フィルターは、前記原音サンプルから前記合成音サンプルを生成する予測符号化技術を有していて、
前記予測符号化技術は、多項式の第１係数を生成し、
前記解最適化アルゴリズムは、第１反復で前記第１係数から得られた第１解を使う反復アルゴリズムであり、
前記解最適化アルゴリズムは、続く反復で前記勾配検索アルゴリズムを使って第２解を生成し、結果として、前記続く反復で前記合成化誤差を削減する
ことを特徴とする請求項２５に記載の勾配検索アルゴリズム。
【請求項２７】
前記勾配検索アルゴリズムは、前記勾配ベクトルを反復計算する過程と、各反復で前記寄与を再計算する過程とを更に有し、これにより、前記分解係数は反復間で変わり、
前記分解係数の１つが前記解の複数のうちの各々に対応する
ことを特徴とする請求項２６に記載の勾配検索アルゴリズム。
【請求項２８】
前記勾配ベクトルの計算と、前記勾配ベクトルへの前記寄与の計算は、次の式で行われる
ことを特徴とする請求項２７に記載の勾配検索アルゴリズム。
【数２】
2005099825.tif 000041
【請求項２９】
分解係数を計算する過程と、
前記分解係数を使って、多項式の第１勾配を計算する過程と、
前記第１勾配を使って、前期多項式の解を推定する過程と、
前記第１勾配に基いて、前記分解係数を再計算する過程と、
前記再計算された分解係数を使って、前記多項式の第２勾配を計算する過程と、
前記第２勾配を使って、前期多項式の前記解を推定する過程と
を有することを特徴とする音声符号化システム用の勾配検索アルゴリズム。
【請求項３０】
前記勾配の計算と、前記分解係数の計算は、次の２つの式を使って行われる
ことを特徴とする請求項２９に記載の勾配検索アルゴリズム。
【数３】
2005099825.tif 000042
【数４】
2005099825.tif 000043
【請求項３１】
線形予測音声符号化システムと共に使われる
ことを特徴とする請求項２９に記載の勾配検索アルゴリズム。
【請求項３２】
声道を表している音声合成フィルターを生成する方法と共に使われ、
前記方法は、原音と前記第１勾配を使って推定された解に対応する第１合成音声サンプルとの間の第１合成化誤差を計算する過程と、前記原音と前記第２勾配で推定された解に対応する第２合成音との間の第２合成化誤差を計算する過程とを有し、
前記第２合成化誤差は第１合成化誤差より小さい
ことを特徴とする請求項２９に記載の勾配検索アルゴリズム。
【請求項３３】
前記勾配の計算と、前記分解係数の計算は次の２つの式を使って行われることを特徴とする請求項３２に記載の勾配検索アルゴリズム。
【数５】
2005099825.tif 000044
【数６】
2005099825.tif 000045
【請求項３４】
音声合成多項式の分解係数を計算する過程と、
前記分解係数を使って、前期多項式の第１解を計算する過程と、
前記第１解に基いて、前記分解係数を再計算する過程と、
前記再計算された分解係数を使って、前期多項式の第２解を計算する過程とを
有することを特徴とする音声符号化システム用の勾配検索アルゴリズム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音声符号化に関し、とりわけ、符号化装置と勾配検索アルゴリズムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声圧縮は、音声符号化でよく知られた技術である。この音声符号化技術で、受信機に送信する際に音声を符号化してデジタルデータにして、データを受信した受信機は音声を再現する。デジタル符号化された音声データは、符号化した後に音声に復号化するまでの間、様々なデジタルメディアに保存することが出来る。
音声合成システムと違い、アナログ−デジタル符号化システムは音声を高いビットレートで直接サンプリングして、サンプリングされた生データを受信機に送信する。ダイレクトサンプリングシステムは、普通原音を高品質に再現し、再現音質が重要な場合に好まれている。ダイレクトサンプリングシステムが一般的に使われている例としては、アナログの音楽レコードプレーヤーやカセットテープ、またデジタルのＣＤやＤＶＤがある。ダイレクトサンプリングシステムの欠点は、データを送信するのに広い帯域幅が必要であり、またデータの保存にも大きな記憶容量が必要ことである。これゆえ、原音からサンプリングされた生の音声を送信するのに、典型的な符号化システムでは、毎秒９６０００ビットものデータレートがしばしば必要となる。
【０００３】
これに対して、音声合成システムは、人間の音声発生の数学的モデルを使っている。音声モデル化の基本的技術は当技術分野で知られており、アメリカ音響協会の機関紙の１９７１年第５０巻で、Ｂ・Ｓ・アタル（B・S・Atal）とスザンヌ・Ｌ・ハナー（Suzanne・L・Hanauer）による「音声波の線形予測による分析と合成（Speech Analysis and Synthesis by Linear Prediction of the Speech Wave）」に説明されている。音声合成システムで使われる人間の音声発生のモデルは、普通ソース・フィルター・モデルと言われる。一般に、このモデルには、声帯によって発生する空気の流れを表している励起信号と、声道（すなわち声門、口、舌、鼻腔と唇）を表している合成フィルタが含まれている。よって、声帯が声道に空気の流れを発生させるように、励起信号は合成フィルターへの入力信号として働く。そして、音源フィルターは励起信号を変更するが、これは声道が声帯からの空気の流れを操作する方法を表している。この結果、出来上がった合成音声は、ほぼ原音を表すようになる。
音声合成システムの長所は、ダイレクトサンプリングシステムと比べて、原音をデジタル化した形で送信するのに必要なバンド幅が、ずっと小さくなり得ることである。このように、比べてみると、ダイレクトサンプリングシステムでは原音を表す音響データが送られているのに対し、音声合成システムでは、数学的な音声モデルを再現するのに必要なわずかな量の制御データが送られてる。結果として、典型的な音声合成システムを使えば、音声を送るのに必要なバンド幅を毎秒４８００ビットまで減らすことができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
音声合成システムの欠点の１つは、ダイレクトサンプリングシステムに比べて、再現された音声の質が低いと言うことである。多くの音声合成システムでは、受信者が正確に元の音声の内容を認知するのに十分な質は提供されている。しかし、いくつかの音声合成システムでは、再現された音声は聞きやすくない。つまり、受信者はもともと話された話を理解する事は出来るが、音声の質が低かったり、不快であったりする。従って、もっと正確な音声発声モデルを提供する音声合成システムが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
それゆえ、本発明は、人間の音声発生の数学モデルを最適化するための音声符号化システムを提供する。この音声合成システムは、合成フィルタの係数を計算するのにＬＰＣ技術を使う。そして、この合成フィルタは、原音と合成音の間の合成化誤差を最小化することによって最適化される。合成化誤差の最小化を簡単に行うために、ＬＰＣ係数は合成フィルターの解に変換される。そして勾配検索アルゴリズムが最適解を探す為に使われる。最適解が見つかったら、解は多項係数に戻され、送信の為に量子化される。
また、本発明は、音声符号化システムに使われる改良された勾配検索アルゴリズムを提供する。この新しい改良されたアルゴリズムでは、解に関して分解係数の変分を考慮して勾配ベクトルを再計算する。このように、勾配検索アルゴリズムは、多項式の解を探す事によって合成音を最適化する線形予測音声符号化システムで、非常に有用である。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、より正確な音声発声モデルを提供する音声合成システムが提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下で図を参照する。図１には、より正確に原音をモデル化するために、合成フィルター誤差を最小化する音声合成システムが示されている。図１には音声の合成による分析（ＡｂＳ（analysis-by-synthesis））システムが示されている。このシステムは普通ソース・フィルター・モデルと言われている。当技術分野でよく知られている様に、ソース・フィルター・モデルは、人間の音声発生を数学的にモデル化する様に設計されている。このモデルで普通使われる仮定では、人間の音声発生メカニズムは短い期間（例えば２０〜３０ｍｓ）変化しないものとしている。連続する期間の間に人間の音声発生メカニズムは変化するものと、更にこのモデルは仮定している。このモデルで仮定されている物理的メカニズムには、声帯、声門、口、舌、鼻腔そして唇によって起こされる気圧変化が含まれている。従って、デジタル符号化されたデータを、各期間用の制御データの少数の組に限定することにより、音声復号化器は、そのモデルを再現でき、そして原音を再生成することが出来る。このように、原音の生サンプルデータは符号化器から復号化器へは送られない。その結果、送信されたり、記憶されたりするするデジタル符号化されたデータ（つまり、バンド幅やビット数）は、典型的なダイレクトサンプリングシステムが必要とするのよりずっと少ない。
【０００８】
図１において、デジタル化された元の音声１０が励起モジュール１２に送られている。励起モジュール１２は、この原音の各サンプルｓ（ｎ）を解析して、励起関数ｕ（ｎ）を生成する。励起関数ｕ（ｎ）は、普通連続したパルス信号である。この連続したパルス信号は、声帯によって声道に突発的に放出される肺からの空気の流れを表している。原音サンプルｓ（ｎ）の性質によるが、励起関数ｕ（ｎ）は、有声音１３か１４か無声音１５かである。
音声合成システムでの再生音質を改善する方法として、有声音の励起関数ｕ（ｎ）をより正確にする方法がある。今まで、励起関数ｕ（ｎ）は、決まったパルス間隔Ｐと大きさＧを持つパルス列１３であった。当業者に知られている様に、この大きさＧと間隔Ｐは連続する期間の間に変わりうる。大きさＧと間隔Ｐが固定されている今までのものと違い、励起パルス１４のパルスの大きさと間隔を変化させることで励起関数ｕ（ｎ）を最適化すると、よりよい音声合成がなされることが明らかにされている。この改良は、米国電気電子技術者協会（ＩＥＥＥ）の音響、音声、信号処理に関する国際会議（１９８２年、６１４頁〜６１７頁）の、ビシュヌ・Ｓ・アタル（Bishnu・S・Atal）とジョエル・Ｒ・レムデ（Joel R. Remde）による、「低ビットレートにおける自然な音声を生成するためのＬＰＣ励起の新しいモデル（A New Model of LPC Excitation For Producing Natural-Sounding Speech At Low Bit Rates）」に説明されている。
【０００９】
この最適化技術では、原音ｓ（ｎ）を符号化するための計算量が増えるが、最近のコンピュータは励起関数ｕ（ｎ）１４の最適化に十分な計算能力があるので、大きな欠点ではない。この改良でのもっと重大な問題は、可変励起パルス１４のデータを送信するのに必要な帯域幅が余計に必要であると言うことだ。この問題を解決する方法として、米国電気電子技術者協会（ＩＥＥＥ）の音響、音声、信号処理に関する国際会議（１９８５年、９３７頁〜９４０頁）の、マンフレッド・Ｒ・シュレッダー（Manfred R. Schroeder）とビシュヌ・Ｓ・アタル（Bishnu・S・Atal）による「符号励起線形予測化（CELP）：低ビットレートにおける高品質音声（Code-Excited Linear Prediction (CELP):  High-Quality Speech At Very Low Bit Rates）」に説明されている符号化システムがある。
この解決法では、多くの最適化された関数を分類して、関数ライブラリすなわち符号帳を作る。そして、符号化励起モジュール１２は、原音ｓ（ｎ）にもっとも近い合成音を生成する最適化された励起関数を符号帳から選択する。そして、その最適な符号帳の項目を示すコードが、復号化器に送られる。復号化器は送られてきたコードを受信し、符号帳にアクセスし、選択された最適な励起関数ｕ（ｎ）を再生成する。
【００１０】
励起モジュール１２は、無声音１５の励起関数ｕ(ｎ)も生成することが出来る。無声音１５の励起関数ｕ(ｎ)は、話者の声帯が開いて、突発的な空気の流れが声道に起こされた時に使われる。多くの励起モジュール１２は、この状態をモデル化するのに、パルスでなく白色ノイズ１５（すなわちランダム信号）を持っている励起関数ｕ（ｎ）を生成する。
次に、合成フィルター１６は、声道をモデル化し、更に声帯からの空気の流れの効果をモデル化する。普通は、合成フィルター１６には、声道の様々な形を表す多項式を使う。多くの節を持った中空のチューブで、直径が長径方向でいろいろ違っているものを想像すると、この技術を想像できる。このように、合成フィルター１６は、励起関数ｕ（ｎ）の性質を変える。これは、声道が声帯からの空気の流れを変えるのに似ている。様々な直径を持つ中空のチューブが、中の空気の流れを変えるのにも似ている。
【００１１】
上述のアタル（Atal）とレムデ（Remde）によると、合成フィルター１６は次の数式で表すことができる。
【数７】
2005099825.tif 000003
ここで、Ｇは音声の大きさを表している利得項である。Ａ（ｚ）はＭ次の多項式であり、次の式で表される。
【数８】
2005099825.tif 000004
多項式Ａ（ｚ）の次数は、用途によって変わる。サンプリングレート８ｋＨｚでは、１０次の多項式が普通使われる。合成フィルタ１６で決定される合成音ｓｓ（ｎ）と励起関数ｕ（ｎ）との関係は次の式で定義される。
【数９】
2005099825.tif 000005
普通、この多項式の係数群ａ1．．．ａmは、この分野で線形予測符号化（ＬＰＣ）として知られる技術を使って計算される。ＬＰＣに基づく技術では、予測誤差和Ｅpを最小にすることにより、多項式の係数群ａ1．．．ａmを計算する。これにより、サンプル予測誤差ｅp（ｎ）が次の式により定義される。
【数１０】
2005099825.tif 000006
そして予測誤差和Ｅpは、次の式によって定義される。
【数１１】
2005099825.tif 000007
ここで、Ｎはサンプルの数で表される分析ウィンドウの長さである。多項式の係数群ａ1．．．ａmは、よく知られた数学的方法を用いて、予測誤差和Ｅpを最小化することにより解くことが出来る。
【００１２】
多項式の係数群ａ1．．．ａmを計算するＬＰＣ技術での問題の１つは、予測誤差だけが最小化されることである。だから、ＬＰＣ技術は、原音ｓ（ｎ）と合成音ｓｓ（ｎ）との間の誤差を最小化はしていない。従って、サンプル合成化誤差ｅs（ｎ）は次の式で定義できる。
【数１２】
2005099825.tif 000008
合成化誤差和Ｅsは次の式で定義される。
【数１３】
2005099825.tif 000009
ここで、Ｎは分析ウィンドウの長さである。上で述べた予測誤差和Ｅpのように、合成化誤差和Ｅsは、最適化フィルターの係数群ａ1．．．ａmを解くために最小化されなければならない。しかしながら、この技術の問題は、数式（９）で表される合成音ｓｓ（ｎ）によって、合成化誤差和Ｅsがかなり非線形になり数学的に扱うのが難しい。
【００１３】
この数学的な難しさへの解として、係数群ａ1．．．ａmを使う代わりに多項式Ａ（ｚ）の解を使うことによって合成化誤差和Ｅsを最小化する方法がある。最適化の為に係数を使う代わりに解を使っても、合成フィルタ１６の安定性を制御出来る。従って、ｈ（ｎ）が合成フィルター１６のインパルス応答であると仮定すると、合成音ｓｓ（ｎ）は、次の式の様に定義できる。
【数１４】
2005099825.tif 000010
ここで、＊は畳み込み演算子である。この数式で、０からｎ−１の間隔の外部では、励起関数ｕ（ｎ）は０だと仮定されている。Ａ（ｚ）の解を使い、多項式は次の式で表される。
【数１５】
2005099825.tif 000011
ここで、λ1．．．．λMは多項式Ａ（ｚ）の解を示している。これらの解は、実数か複素数である。よって好ましい１０次の多項式では、Ａ（ｚ）は１０個の異なった解を持つ。
【００１４】
並列分解を使って、合成フィルター関数Ｈ（ｚ）は、これら解を用いて次の式で表される。
【数１６】
2005099825.tif 000012
この式と残りの式では簡単のため、利得項Ｇは省略されている。それから、分解係数は多項式への留数法で計算され、次の式が得られる。
【数１７】
2005099825.tif 000013
インパルス応答ｈ（ｎ）はまた、これらの解を使って次の式によって表される。
【数１８】
2005099825.tif 000014
【００１５】
次に、式（１２）と式（８）とを組み合わせて、合成音ｓｓ（ｎ）は次の式で表すことができる。
【数１９】
2005099825.tif 000015
よって、式（１３）を式（７）に代入することによって、多項式の解と勾配検索アルゴリズムを使って、合成化誤差和Ｅsは最小化することができる。
合成化誤差和Ｅsを最小化するのには、いろいろな解検索アルゴリズムが使われうる。可能性のあるアルゴリズムとして、反復勾配検索アルゴリズムがある。これにより、ｊ番目の反復での解ベクトルをΛ(j)とすると、解ベクトルは次の式で表すことが出来る。
【数２０】
2005099825.tif 000016
ここで、λi(j)は、ｊ番目の反復でのｉ番目の解の値であり、Ｔは転置演算子である。検索アルゴリズムは、次式に示されるＬＰＣ解法を出発点として始まる。
【数２１】
2005099825.tif 000017
Λ(0)を計算する為に、標準的な解検索アルゴリズムを使って、ＬＰＣ係数ａ1．．．ａMは、対応するλ1(0)．．．λM(0)に変換される。
【００１６】
次に、その後の反復での解は、次の式で示される。
【数２２】
2005099825.tif 000018
ここで、μは増分であり、∇jＥsは、反復ｊでの解に比例した合成化誤差Ｅsの勾配である。増分μは、各反復で固定であってもよいし、あるいは、増減μは、変数であり各反復で適応化されても良い。式（１３）を使い、合成化誤差勾配ベクトル∇jＥsは、次の式で計算できる。
【数２３】
2005099825.tif 000019
数式（２３）により、合成化誤差勾配ベクトル∇jＥsは、合成音サンプルｓｓ（ｋ）の勾配ベクトルを使って計算できる事が示される。従って、合成音勾配ベクトル∇jｓｓ（ｋ）は、次の式で定義される。
【数２４】
2005099825.tif 000020
ここで、∂ss(k)/∂λr(i)は、ｒ番目の解に関しての反復ｊでのｓｓ（ｋ）の偏微分である。
本発明では、以下の計算に２通りあるので、方法１と方法２に分けて説明する。
（方法１）
数式（１９）を使い、偏微分∂ss(k)/∂λr(i)は、次の式で計算する事が出来る。
【００１７】
【数２５】
2005099825.tif 000021
（表記を簡単にするために、上付き文字ｊは式（２５）から式（４１）までで省略される。）式（２５）は、微分の連鎖律を使って、次の式で表す事が出来る。
【数２６】
2005099825.tif 000022
ここで、δ（ｒ−１）は、デルタ関数である（すなわち、ｒ＝１の時δ（ｒ−１）＝１であり、ｒ≠１の時δ（ｒ−１）＝０である）。式（２６）を解く為に、偏微分∂bi/∂λrが計算されなければならない。それゆえ、式（１７）が偏微分∂bi/∂λrに代入され、次の式が得られる。
【数２７】
2005099825.tif 000023
偏微分方程式（２７）を解く為に、ｒ≠１とｒ＝1とを含む２つの場合についての偏微分が計算されなければならない。
式（２６）の最初の場合、つまりｒ≠１では、１／（１−λrλi-1）の１つの乗法項だけがλrに依存している。従って、式（２７）の偏微分は次の式で表す事が出来る。
【数２８】
2005099825.tif 000024
【００１８】
次に、１／（１−λrλi-1）の偏微分が次の式で計算される。
【数２９】
2005099825.tif 000025
式（２９）を式（２８）に代入して簡単にすると、式（２８）は次の式の様になる。
【数３０】
2005099825.tif 000026
式（３０）を式（２７）に代入し更に簡単にすると、ｒ≠１の場合の偏微分∂bi/∂λrが次の式の様に得られる。
【数３１】
2005099825.tif 000027
式（２７）の第２の場合、つまりｒ＝１の時、Ｍ−１個の乗法項がλiに依存する。それゆえ、式（２７）の偏微分は、偏微分のＭ−１個の寄与の和として計算される。それゆえ、ｑ番目の乗法項（すなわち１／（１−λqλi-1））を使い、この項だけによる偏微分への寄与が次の式で表される。
【数３２】
2005099825.tif 000028
次に、次の式により、１／（１−λqλi-1）の偏微分が計算される。
【数３３】
2005099825.tif 000029
式（３３）を式（３２）に代入して簡単にする事で、式（３２）は次の様になる。
【数３４】
2005099825.tif 000030
式（３２）での全ての寄与を合計する為に式（３４）を使い、そしてその結果を式（２７）に代入し、更に簡単にすると、ｒ＝１の場合の∂bi/∂λrの偏微分が次の式の様に得られる。
【数３５】
2005099825.tif 000031
【００１９】
ｒ≠１とｒ＝１の２つの場合を統合する為に、関数Ｋ（ｉ，ｒ）が次の式の様に定義されうる。
【数３６】
2005099825.tif 000032
【数３７】
2005099825.tif 000033
次の式を使えば、∂bi/∂λrの偏微分が、両方の場合で簡単になる。
【数３８】
2005099825.tif 000034
式（３８）を式（２６）に代入すると、次の式で∂［ｂiλim］／∂λrの偏微分が表される。
【数３９】
2005099825.tif 000035
式（３９）で、式の最初の項（すなわち、Ｋ（ｉ，ｒ）λi(m-1)）は、∂ｂi/∂λiの寄与であり、式の第２の項（すなわち、ｍλr(m-1)δ（ｒ−ｉ））は、λiのｍ次乗の寄与である。
【００２０】
式（３９）を式（２５）に代入すると、ｒ番目の解に関しての合成音のｋ番目のサンプルの偏微分が、次の式で表される。
【数４０】
2005099825.tif 000036
式（４０）を簡単にすることで、偏微分は次の式のようになる。
【数４１】
2005099825.tif 000037
完全にするために、反復数ｊが式（４１）に戻されると、反復時の合成音の偏微分は次の式で表される。
【数４２】
2005099825.tif 000038
式（４２）を式（２４）に代入し、式（２４）を式（２３）に代入する事で、誤差勾配ベクトル∇jＥsが計算される。次の反復での解ベクトルΛ(j+1)は、式（２３）での結果を式（２２）に代入する事により計算できる。合成化誤差ＥsがＬＰＣ予測誤差Ｅpから希望のパーセント減るか、所定の数だけ反復が繰り返されたか、所定の容認できる範囲内に解が入るかの場合まで、勾配検索アルゴリズムの反復は繰り返される。
（方法２）
次に方法２を説明する。数式（２４）が求まったら、数式（１９）を使って、偏微分が次の式のように求まる。
【数４３】
2005099825.tif 000039
ここで、∂ｓｓ（０）/∂λijは常に零である。
式（４３）を式（２４）に代入し、式（２４）を式（２３）に代入する事で、誤差勾配ベクトル∇jＥsが計算される。次の反復での解ベクトルΛ（ｊ＋１）は、式（２３）での結果を式（２２）に代入する事により計算できる。勾配ベクトルの∇jＥsの合成化誤差が所定の範囲内に減る、所定の数だけ反復が繰り返される、合成フィルタ１６が不安定になるかの場合まで、勾配検索アルゴリズムの反復は繰り返される。
【００２１】
計算方法に２通りあったが、以下の図１〜３の説明においては、同じ処理が行われる。
最適な合成多項式Ａ（ｚ）用の制御信号を送信するのには、いろいろなフォーマットがあるが、上述の最適化技術で見つかった解を多項式の係数ａ1．．．ａMに戻すのが好ましい。この変換は、よく知られている数学的テクニックで行うことが出来る。この変換により、最適化された合成多項式Ａ（ｚ）を、既存の音声符号化器と同じフォーマットで送ることが出来る。これにより現在の標準への互換性が促進される。
さて、合成化モデルが完全に定義されて、送信または記憶のために、このモデルの制御データがデジタルデータへと量子化される。量子化の工業標準はたくさんある。その中の１つでは、量子化された制御データは、１０の合成フィルター係数群ａ1．．．ａ10、励起関数パルスの大きさ用の利得値Ｇ、励起関数パルスの周波数を示すピッチ間隔値Ｐ、そして、有声音１３か無声音１５かの励起関数ｕ（ｎ）を示す指示子を有している。明らかなように、この例は、最適化された励起パルス１４を有していない。この励起パルス１４は他の追加の制御データに含まれうる。それゆえに、ここで説明された例では、１３の別個の変数が音声フレームの最後に付いている必要がある。普通、１３の変数は量子化されて８０ビットになる。それゆえ、この例によると、最適化も含めて、合成音ｓｓ（ｎ）は毎秒４０００ビットのバンド幅で送ることが出来る。（８０ビット／フレーム÷０．２０／フレーム）
【００２２】
図１に示される様に、実施の程度は、どのくらい正確さがのぞまれているかと、利用可能な計算能力とによって変わりうる。よって、上述の実施例では、励起関数ｕ（ｎ）は最初、前もって決められた有声音パルス列１３か、無声音信号１５かに決められている。次に、合成フィルター多項式Ａ（ｚ）が、ＬＰＣ方法の様な一般的な技術を使って、決められる。そして、合成多項式Ａ（ｚ）が最適化される。
図２と図３に、異なった符号化シーケンスが描かれている。この符号化シーケンスは、より正確な合成を可能にし、ＣＥＬＰ形式の音声符号化器と共に使われうる。しかしながら、いくらか追加の計算能力が決まって必要とされる。このシーケンス中で、元のデジタル化された音声サンプル（ステップ３０）が使われて、上述もしくは他の同等のＬＰＣ技術を使って、多項式の係数群ａ1．．．ａMが計算される（ステップ３２）。多項式係数群ａ1．．．ａMが次に、符号帳から最適な励起関数ｕ（ｎ）を探すために（ステップ３６）使われる。あるいは、各反復用に個別の励起関数ｕ（ｎ）が符号帳から探される（ステップ４０）。励起関数ｕ（ｎ）を選択したら、多項式の係数群ａ1．．．ａMもまた最適化される。係数群の最適化を簡単にするため、多項式係数群ａ1．．．ａMがまず多項式Ａ（ｚ）の解に変換される（ステップ３４）。それから勾配検索アルゴリズムが使われて解を最適化する（ステップ３８、４２、４４）。最適解が見つかると、既存の符号化復号化システムと互換性を持つ為、解は多項式の係数群ａ1．．．ａMに戻される（ステップ４６）。最後に、合成化モデルと符号帳への指標が、送信や記憶の為に量子化される（ステップ４８）。
【００２３】
合成化モデルの正確さを改善するためや、合成化モデルを符号化するのに必要な計算能力を変更するために、他の符号化シーケンスもありうる。これらの他のシーケンスのうちいくつかが、図１に点線で示されている。例えば、励起関数ｕ（ｎ）は、合成化モデルの符号化の様々な段階で再最適化されうる。
図４は、方法１の計算方法を使った場合に使われる勾配検索アルゴリズムのフローチャートである。図４のアルゴリズムは多項式の係数群ａ1．．．ａMが解に変換されてから（ステップ３４）、多項式の第１解が計算される（ステップ５０）。最初の解はいろいろな方法で発見されうる。例えば、ニュートン・ラプソン法、間隔２分法がある。第１の計算された解を使って、分解係数ｂiが計算される（ステップ５２）。次に分解係数ｂiの寄与を使って、多項式の勾配ベクトルが計算される（ステップ５４）。第１の計算された解用に勾配ベクトルが計算されると、勾配ベクトルは第２の推定解を計算するのに使われる（ステップ５６）。そして、検索を終わりにするか否か、続けるか否かのテストが行われる（ステップ５８）。様々なテストが使われるが、ＬＰＣ予測誤差Ｅpが望みのパーセント分削減されたかのテスト、反復が一定回数行われたかのテスト、推定解が許容範囲内にあるかのテストが含まれる。もし、検索が終わったと確定したら、勾配検索アルゴリズムは止まり、推定解は、更なる処理用に音声合成システムに送られる（ステップ５８）。一方、検索が終わったとの確定がされなかったら、第２推定解を使って、分解係数ｂiが再計算される（ステップ５２）。それから、勾配ベクトルを計算する過程と解を再推定する過程が、再計算された分解係数ｂiの寄与を使って繰り返される（ステップ５４、５６）。
【００２４】
図４に示されている勾配検索アルゴリズムの改良が、これで明らかになった。図３までで説明されている勾配検索アルゴリズムでは、分解係数は、勾配検索の連続する反復での間、一定であると仮定されている。この仮定でいくつかの用途では満足な結果が得られるが、図４での勾配検索アルゴリズムでよりよい結果が得られる。これは、連続する反復で起こる分解係数の変分が、勾配ベクトルを計算する時に考慮されるからである。
図５〜７は、最適化された音声合成での改良結果を示している。図５〜７は、方法１の計算式と図４のアルゴリズムを使った場合のものである。図８〜１０は、同じ最適化された音声合成での改良結果であるが、方法２の計算方法を用いて、図４のアルゴリズムを使っていないものである。図では、従来技術のＬＰＣ合成システムと最適化された合成システム間のいくつかの違いが比較されている。この比較で使われる音声サンプルは、鼻音「ｍ」の有声音の部分である。
図５と図８に、原音、従来技術のＬＰＣ合成音、それに最適化された合成音の時間−大きさの図が示されている。図に見られる様に、最適化された合成音がＬＰＣ合成音より、原音にずっと近い。
【００２５】
図６と図９に、最適化の連続する反復での合成化誤差の削減された様子が示されている。
図９において、最初の反復では、合成化誤差は、ＬＰＣ合成化誤差と同じである。これは、ＬＰＣ係数が最適化の起点として使われるからである。すなわち、合成化誤差の改善は最初の反復では零である。それで、各反復ごとに合成化誤差が確実に減っている。だが３番目の反復で合成化誤差が目立って増えている（そして改善率が下がっている）。これは、解検索アルゴリズムが最適解をオーバーシュートした時に起こる。最適解をオーバーシュートした後、続く反復では、オーバーシュートを考慮するものと期待できる。これにより、合成化誤差が削減される。この例では、合成化誤差、第６反復後に、３７パーセント削減されていることが読み取れる。このように、最適化で、ＬＰＣ以上の改善が可能となる。
図６は、図４のアルゴリズムを使った場合の結果である。図からわかるように５９パーセントの改善率が見られる。
図７と図１０には、原音、ＬＰＣ合成音、そして最適化された合成音のスペクトル図が示されている。この図に示される様に、最適化された音声のスペクトルが、ＬＰＣのスペクトルに比べて、原音にずっと近い。０〜１５００ヘルツの範囲で、合成音の改良が特に明らかである。
本発明の好ましい実施形態をここに説明したが、本発明はこれに限定されず、本発明の趣旨から外れずに変形例が有りうる。本発明の範囲は、特許請求の範囲によって決まるものであり、文言上でも均等上でも特許請求の範囲内にある装置、方法は、特許請求の範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】音声の合成による分析システムのブロックダイアグラムである。
【図２】提案された音声合成システムのフローチャートである。
【図３】別の音声合成システムのフローチャートである。
【図４】勾配検索アルゴリズムのフローチャートである。
【図５】原音サンプルを、ＬＰＣ合成音および最適に合成された音声と比較している時−周波数チャートである。
【図６】合成化誤差削減と最適化による改善結果を示す図である。
【図７】ＬＰＣ合成音声への原音サンプルと、最適に合成された音声を比較しているスペクトル図である。
【図８】原音サンプルを、ＬＰＣ合成音および最適に合成された音声と比較している時−周波数チャートである。
【図９】合成化誤差削減と最適化による改善結果を示す図である。
【図１０】ＬＰＣ合成音声への原音サンプルと、最適に合成された音声を比較しているスペクトル図である。
【符号の説明】
【００２７】
１０ … デジタル音
１２ … 励起モジュール
１６ … 合成フィルタ
１８ … 合成フィルタ最適化部
２０ … 制御データ量子化器
【図１】
2005099825.tif 000046
【図２】
2005099825.tif 000047
【図３】
2005099825.tif 000048
【図４】
2005099825.tif 000049
【図５】
2005099825.tif 000050
【図６】
2005099825.tif 000051
【図７】
2005099825.tif 000052
【図８】
2005099825.tif 000053
【図９】
2005099825.tif 000054
【図１０】
2005099825.tif 000055