(57)【要約】【課題】  無声化記号を付与する発音決定方法、装置、プログラム、記録媒体を提供する。【解決手段】（Ａ）無声化記号が付与されるか否かを判定する必要があるアクセント核の有る読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報を入力情報として読み込み、（Ｃ）アクセント核の有る読みに無声化記号を付与する必要があるか否かを、その読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報とから判定する規則を発音決定規則格納部１０１から読み出し、（Ｄ）その読みに無声化記号をつけるか否かを識別アルゴリズムを使って判定する、発音決定方法。【選択図】  図１
2005292696.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（Ａ）無声化記号が付与されるか否かを判定する必要があるアクセント核の有る読みと、
その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、
その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、
その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報を入力情報として読み込み、
（Ｂ）入力情報をベクトル表現に変換し、
（Ｃ）アクセント核の有る読みに無声化記号を付与する必要があるか否かを、
その読みと、
その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、
その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、
その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報とから判定する規則を発音決定規則格納部から読み出し、
（Ｄ）入力情報の無声化記号が付与されるか否かを判定する必要があるアクセント核の有る読みに無声化記号をつけるか否かを識別アルゴリズムを使って判定する、
ことを特徴とする発音決定方法。
【請求項２】
アクセント核の有る読みに無声化記号を付与する必要があるか否かを、
その読みと、
その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、
その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、
その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報とから判定する規則を格納した発音決定規則格納部を具備し、
無声化記号が付与されるか否かを判定する必要があるアクセント核の有る読みと、
その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、
その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、
その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報を入力情報として入力され、その読みに無声化記号をつけるか否かを、発音決定規則と識別アルゴリズムを使って判定する判定部を具備する、
ことを特徴とする発音決定装置。
【請求項３】
請求項２に記載される発音決定装置において、
判定に用いられる読みが日本語音節表内の行と段の情報に分けて記述および入力されることを特徴とする発音決定装置。
【請求項４】
（Ａ）無声化記号が付与されるか否かを判定する必要があるアクセント核の有る読みと、
その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、
その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、
その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報を入力情報として読み込み、
（Ｂ）入力情報をベクトル表現に変換し、
（Ｃ）アクセント核の有る読みに無声化記号を付与する必要があるか否かを、
その読みと、
その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、
その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、
その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報とから判定する規則を発音決定規則格納部１０１から読み出し、
（Ｄ）入力情報の無声化記号が付与されるか否かを判定する必要があるアクセント核の有る読みに無声化記号をつけるか否かを識別アルゴリズムを使って判定する、
指令をコンピュータに対してする発音決定プログラム。
【請求項５】
請求項４に記載される発音決定プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、発音決定方法、この方法を実施する装置、プログラムおよび記録媒体に関し、特に、音声合成、音声認識その他の音声言語処理において、新しい単語或いは未登録語の発音の内の、アクセント核を有する読みに対して無声化記号を適切に付与する発音決定方法、この方法を実施する装置、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
単語の発音の内の無声化の記号の有無は規則によって概ね決定することができる。しかし、アクセント核がある読みでは無声化しない場合と無声化する場合が存在するが、無声化するか否かの明確なルールが存在しない。例えば、単語「チシキ（知識）」の「チ」の様にアクセント核がある読みでは無声化しない。一方、単語「タイシカン（大使館）」の「シ」の様にアクセント核がある読みでも無声化する場合がある。
この様に、その読みにアクセント核が有る場合には、無声化記号が付く場合と付かない場合とがあり、従来はこの判定を辞書の作成、維持にあたる作業者が参考データに基づいて単語毎に設定を行っており、自動化されていなかった（非特許文献１  参照）。そのために、未登録語の発音が不正確になるという問題があった。
【非特許文献１】金田一春彦、明解日本語アクセント辞典  第２版、三省堂、１９９６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来技術において、アクセント核を有する読みに無声化記号を付与すべきか否かを自動的に判定することができず、未登録語の発音が不正確になるという点である。
この発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、未登録単語のアクセント核の有る読みに無声化記号を付与する必要があるか否かを推定する発音決定規則を用いて未登録単語のアクセント核の有る読みに対する無声化記号の付与の要否を適切に、自動的に推定する発音決定方法、この方法を実施する装置、プログラムおよび記録媒体を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
請求項１：（Ａ）無声化記号が付与されるか否かを判定する必要があるアクセント核の有る読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報を入力情報として読み込み、（Ｂ）入力情報をベクトル表現に変換し、（Ｃ）アクセント核の有る読みに無声化記号を付与する必要があるか否かを、その読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報とから判定する規則を発音決定規則格納部１０１から読み出し、（Ｄ）入力情報の無声化記号が付与されるか否かを判定する必要があるアクセント核の有る読みに無声化記号をつけるか否かを識別アルゴリズムを使って判定する発音決定方法を構成した。
【０００５】
そして、請求項２：アクセント核の有る読みに無声化記号を付与する必要があるか否かを、その読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報とから判定する規則を格納した発音決定規則格納部１０１を具備し、無声化記号が付与されるか否かを判定する必要があるアクセント核の有る読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報を入力情報として入力され、その読みに無声化記号をつけるか否かを、発音決定規則と識別アルゴリズムを使って判定する判定部１０２を具備する、発音決定装置を構成した。
また、請求項３：請求項２に記載される発音決定装置において、判定に用いられる読みが日本語音節表内の行と段の情報に分けて記述および入力される発音決定装置を構成した。
【０００６】
ここで、請求項４：（Ａ）無声化記号が付与されるか否かを判定する必要があるアクセント核の有る読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報を入力情報として読み込み、（Ｂ）入力情報をベクトル表現に変換し、（Ｃ）アクセント核の有る読みに無声化記号を付与する必要があるか否かを、その読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みと、その読みの直後の１つ或いは複数の読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報とから判定する規則を発音決定規則格納部１０１から読み出し、（Ｄ）入力情報の無声化記号が付与されるか否かを判定する必要があるアクセント核の有る読みに無声化記号をつけるか否かを識別アルゴリズムを使って判定する、指令をコンピュータに対してする発音決定プログラムを構成した。
そして、請求項５：請求項４に記載される発音決定プログラムを記録した記録媒体を構成した。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、未登録語の中でアクセント核を有する読みに対する無声化記号の付与が、識別アルゴリズムに基づいて精度高くかつ自動で行なわれる。その結果、例えば、合成音の作成に利用される読みの情報が無声化の記号付与の点で正しく設定され、合成音がより自然なものとなる、という効果を奏す。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
発明を実施するための最良の形態を図を参照して具体的に説明する。図１はこの発明の発音決定装置の実施例を説明するブロック図である。
図１において、１０１は発音決定規則格納部であり、発音を決定するに使用される規則を多数格納している。１０２は判定部であり、入力されたアクセント核を有する読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みとその読みの直後の１つ或いは複数の読みと、その読みの直前の１つ或いは複数の読みのそれぞれに無声化記号が付くか否かの情報から、その読みに無声化記号を付与するか否かを、判定部１０２において識別学習アルゴリズムに基づいて、判定する。発音決定規則格納部１０１の規則および判定部１０２で用いられる識別学習アルゴリズムに基づく判定の仕方の詳細は後で判定のフローの中で説明する。これら発音決定規則格納部１０１および判定部１０２はＣＰＵより成る中央演算処理装置１００によって制御される。
【０００９】
図２は判定部１０２に入力される情報の例を示す。図２は、判定が必要なアクセント核を有する読み「シ」に無声化記号をつけるか否かを判定するに必要とされる入力として、アクセント核を有する読み「シ」と、その読みの前後の読み１つずつ、および、その読みの直前の読みに無声化記号が付いているか否かを示す情報「−１」を用いる例を示す。これは「大使館」という単語の読みの一部分を表す例である。「−１」は「イ」が無声化しないことを示す情報である。一方、同じフィールドの記号が「１」であったとすれば、無声化することを示す。
【００１０】
入力となる、アクセント核があるか否かの判定処理結果である図４に示される例と、無声化記号が付与される可能性があるか否かを判定する処理の結果である図２或いは図５の例は、発音決定装置を使用するに先立って、従来の方法によって得られているものとする。従来の方法には、アクセント核があるか否かの推定は［参照文献１］を適用し、無声化記号の付与は非特許文献１を適用する方法がある。しかし、未登録語の場合には無声化の有無は自動的に決定することはできないので、この発明の発音決定装置が必要となる。
［参照文献１］  広川、佐藤、"人名（姓）におけるアクセント形推定法"、日本音響学                  会講演論文集、昭和５６年５月
【００１１】
図３は判定部１０２による判定のフロー図である。
（Ｓ３０１）  先ず、判定に必要な情報が入力される。入力情報としては図２に例示される情報が入力される。
（Ｓ３０２）  次に、これらの入力情報を判定部１０２の入力形式であるベクトル表現に変換する。例えば、図２の場合、（イ、シ、力、−１）の様に表現する。
（Ｓ３０３）  続いて、Ｓ３０２までのステップで設定されたベクトルと、発音決定規則格納部１０１に格納されている規則とを使用して、無声化記号をつけるか否かの判定を行う。判定には識別学習アルゴリズムを用いる。識別学習アルゴリズム毎にその詳細は異なるので、学習の部分も含めて後で説明する。入力ベクトルは、規則と整合が取れていれば、以上の例に限定されない。
【００１２】
この発明の発音決定装置は、アクセント核がある読みの無声化記号を正しく付与する。この発明の発音決定装置の外側で、アクセント核を有する読みの箇所から単語の末尾にかけて、無声化の記号が隣り合わない様に調整することで、単語全体に亘って正しく無声化記号が付与される。一例について説明するに、「タイシスト」という語が「シ」にアクセント核を持つものとする。この場合、「シ」において無声化するか否かの決定が必要である。最初に従来法で無声化の判定がなされる。その結果の例を、無声化しない記号を「−１」、無声化する記号を「１」として各モーラの読み毎に記号を付与したベクトルで表現するとすれば、
（−１、−１、−１、１、−１）
となる。
アクセント核がある第３番目の「−１」がこの発明における主たる処理対象である。ここで、仮に、この発明によって「シ」での判定結果が「無声化する」である場合、ベクトル表現は
（−１、−１、１、１、−１）
になる。
【００１３】
一般に、無声化は連続して起こらないことが知られているので、「シ」より後ろの「１」、即ち、「ス」の音の無声化を「−１」に変更する。「ス」より後のモーラの読みの無声化については先の変更に伴って怪しくなるので、従来法を再び適用して判定し直すなどすることにより、更に正確な無声化情報の付与をすることが可能になる。
発音決定規則格納部１０１に格納される発音決定規則と、判定部１０２とにより行われるＳ３０３の判定は、識別学習アルゴリズムにより実現することができる。識別学習アルゴリズムとして、慣用されている決定木、決定リスト、Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ（以下、ＳＶＭ、と略記する）、ニューラルネットワーク、単純なベイズ推定およびその変形による確率モデルを使用して、この発明の発音決定装置を構成することができる。
【実施例１】
【００１４】
以下、発音決定規則格納部１０１に格納される規則を使用し、図３のＳ３０３における判定処理を実施するに際して、識別学習アルゴリズムとしてＳＶＭを用いる例について説明する。未登録単語のアクセント核の有る読みに無声化記号を付与する必要があるか否かを推定する発音決定規則を識別境界面と識別境界面に近いデータとの間の距離を最大化する識別学習アルゴリズムによって学習することにより獲得し、この学習により得られた規則を用いて未登録単語のアクセント核の有る読みに対する無声化記号の付与の要否を推定する。この場合、［参照文献２］に示されている方法を用いることができる。
［参照文献２］  Vladimir N.Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory, Springer(1995)
判定結果を、無声化記号を付与の場合に「１」と表現し、付与しない場合に「−１」と表現する。これらは［参照文献２］の第１２９頁第５．５節の上から３行目のクラスｙ1 、・・・・、ｙL に対応させる。また、サポートベクトルｘ1 、・・・・、ｘL には、Ｓ３０２までで設定したベクトル（イ、シ、力、−１）を対応させる。
【００１５】
無声化記号を付与するか否かの判定は、Ｓ３０２までで設定されたベクトル（イ、シ、力、−１）を、［参照文献２］の第１３１頁のｘl として、第１３１頁の識別判定の式ｆ（ｘ）を意味する（式１）、或いは第１３６頁の（式２）を使って、付与するか否かの２クラス間の識別を行なうことで実現する。
【数１】
2005292696.tif 000003
ここで、（ｘi ・ｘ）は内積、αi0はラグランジェ係数、ｂ0 は定数である。
【数２】
2005292696.tif 000004
ここで、Ｋ（ｘi ・ｘ）は内積の畳み込みである。
【００１６】
図４は図２の「シ」に無声化記号を付与するか否か（図２の？の部分に）の判定を行った結果、「１」と判定され、無声化記号を付与する場合を示す。
発音決定規則格納部１０１に格納される規則は、先のｘL とｙL の組（ｘL  ，ｙL ）からなるデータを多数用意することにより、識別学習アルゴリズムの学習によって獲得される。即ち、これらのデータを使って、［参照文献２］の第１３０頁の識別境界面を求める目的関数Ｗ（α）を示す（式３）を、この目的関数を解く際の第１の制約条件を示す（式４）および第２の制約条件を示す（式５）の制約の下で最大化する、という数理計画問題を解く。
【数３】
2005292696.tif 000005
【００１７】
その結果、［参照文献２］の第１３１頁に掲載されている学習データ１つ１つのベクトルに対応付けられた係数を要素とする係数ベクトルα0 ＝（α10，．．．，αL0 ）が得られる。この成分は学習に用いられた事例の１つ１つに対応する。この内の非零なる係数、即ち、係数ベクトルα0 の内の値が０ではないものに対応する事例がサポートベクトルであり、これによって識別境界が形成される。
【００１８】
以上は、識別対象が線形に分離することができる場合であるが、線形に分離できない場合は、同じ［参照文献２］の第１３１頁から第１３３頁までの第５．５．１節の様に数理計画問題を解く際の制約条件を変形することにより、識別境界を形成することができる。また、（式１）の様な内積計算（ｘi ・ｘ）の代わりに、第１３６頁の（式２）のＫ（ｘi ・ｘ）に多項式関数、ガウス関数の様なカーネル関数を用いることにより、線形非分離だった事例を分離可能な空間に写像して、分離可能とすることにより識別境界を形成することもできる。
【実施例２】
【００１９】
以下、発音決定規則格納部１０１に格納される規則を使用し、図３のＳ３０３における判定処理を実施するに際して、識別学習アルゴリズムとして確率モデルを用いる例を実施例として説明する。
無声化が起こる或いは起こらないという事象とＳ３０２までで設定されたベクトルとの同時確率、或いは、それらの事象がＳ３０２までで設定されたベクトルを条件とした条件つき確率を計算することにより、確率値の大きい方を判定結果とする。
【００２０】
無声化するか否かの判定規則であるこれら確率モデルを式で表すと次の様になる。
Ｐ（Ｘ，Ｙ）或いはＰ（Ｙ｜Ｘ）                          （式６）
ここで、ＸはＳ３０２までで設定されるベクトル、Ｙは無声化するか否かを表すものとする。なお、数学において、Ｐ（Ｘ，Ｙ）をＸ、Ｙの同時確率と呼び、Ｐ（Ｙ｜Ｘ）を条件付確率と呼んでいる。このベクトルＸを条件としてＹの内で最大の確率値をとるベクトルＸを判定結果とする。（式６）に限らず、これを変形したり、模擬する次の式のような場合でもこの発明を実現することができる。
ΠＰ（Ｘi｜Ｙ）或いはΣＰ（Ｘi｜Ｙ）                    （式７）
ただし、Ｘi はベクトルＸの成分であり、ΠおよびΣは成分ｉについての積および和を取ることを意味する。
【００２１】
確率値は学習用に用意された先の（Ｘ，Ｙ）の多数の組から推定する。
【実施例３】
【００２２】
読みを表す情報として、子音情報或いは日本語音節表内のア、力、サ、タ、ナなどの行を表す情報、および、母音情報或いは日本語音節表内のア、イ、ウ、工、オの段を表す情報の組み合わせを用いて、Ｓ３０２までで入力される情報を表現して実施することができる。これにより、データ不足の状況下でも、行と段とに分けられた情報の組み合わせを使って規則が構成される。これにより、行と段の両方が満たされない場合でも、何れか少なくとも一方を使って、より学習事例に近い判定をすることができ、頑健な判定が実現される。
【００２３】
図５は、図２に相当する情報を行と段の情報に分けて記述した場合の判定の事例を示す図である。図２における入力（イ、シ、カ、−１）が、図５においては（Ａ、Ｉ、Ｓ、Ｉ、Ｋ、Ａ、−１）と記述される。
以上の発音決定装置は、音声合成をはじめとする音声言語処理における辞書に登録されていない未登録語の発音の無声化記号の決定に関わるもの全般に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】実施例を説明するブロック図。
【図２】入力情報の例を示す図。
【図３】無声化記号を付与するか否かの判定手順を説明するフローチャート。
【図４】判定の結果を示す図。
【図５】入力情報の他の例を示す図。
【符号の説明】
【００２５】
１００  ＣＰＵ
１０１  発音決定規則格納部
１０２  判定部
【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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