(57)【要約】【課題】声道形状パラメータをできるだけ正確に推定することを可能とする。【解決手段】  声道形状パラメータの推定装置２０は、所定の発声時の生体内部の構造を表す画像情報２２から生体の声道形状パラメータの初期値を算出する初期値算出部４０と、この発声と等価な音声波形２４からスペクトルパラメータを算出する基準スペクトルパラメータ算出部４４と、基準スペクトルパラメータ算出部４４により算出されたスペクトルパラメータを基準として、初期値算出部４０により算出された声道形状パラメータを所定の最適化手法により最適化するためのスペクトルパラメータ変換部４２、スペクトルパラメータ比較部４６、及び声道形状パラメータ修正部４８とを含む。【選択図】      図１
2005134685.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の発声時の生体内部の構造を表す画像情報から前記生体の声道形状パラメータを算出するための声道形状パラメータ算出手段と、
前記所定の発声と等価な音声波形から、スペクトルパラメータを算出するためのスペクトルパラメータ算出手段と、
前記スペクトルパラメータ算出手段により算出されたスペクトルパラメータを基準として、前記声道形状パラメータ算出手段により算出された声道形状パラメータ最適化するための声道形状パラメータ最適化手段とを含む、声道形状パラメータの推定装置。
【請求項２】
前記スペクトルパラメータ算出手段は、前記所定の発声と等価な音声波形のスペクトル包絡を算出するための第１のスペクトル包絡算出手段を含み、
前記声道形状パラメータ最適化手段は、
与えられる声道形状パラメータに基づいて合成される音声のスペクトル包絡を算出するための第２のスペクトル包絡算出手段と、
前記第１のスペクトル包絡算出手段により算出されるスペクトル包絡と、前記第２のスペクトル包絡算出手段により算出されるスペクトル包絡とを比較しその差分を算出するためのスペクトル包絡比較手段と、
前記スペクトル包絡比較手段により算出された差分が０に近づくように、前記最適化手法により声道形状パラメータを修正し、前記第２のスペクトル包絡算出手段に与えるための声道形状パラメータ修正手段と、
所定の終了条件が成立したことに応答して、前記声道形状パラメータ修正手段によって修正された声道形状パラメータを出力するための終了条件検出手段とを含み、
前記第２のスペクトル包絡算出手段は、前記声道形状パラメータの算出の第１回目には前記声道形状パラメータ算出手段により算出された声道形状パラメータを、それ以外の場合には前記声道形状パラメータ修正手段から与えられる声道形状パラメータを、それぞれ用いてスペクトル包絡を算出する、請求項１に記載の声道形状パラメータの推定装置。
【請求項３】
前記声道形状パラメータ修正手段は、前記差分が０に近づくように、シミュレーテッド・アニーリング法により前記声道形状パラメータを修正するための手段を含む、請求項２に記載の声道形状パラメータの推定装置。
【請求項４】
前記終了条件検出手段は、前記スペクトル包絡比較手段により算出された前記差分の大きさが所定のしきい値より小さくなったことに応答して、前記声道形状パラメータ修正手段によって修正された声道形状パラメータを出力するための手段を含む、請求項２又は請求項３に記載の声道形状パラメータの推定装置。
【請求項５】
前記終了条件検出手段は、前記スペクトル包絡比較手段により算出された前記差分の大きさが所定のしきい値より小さくなったこと、又は前記第２のスペクトル包絡算出手段、前記スペクトル包絡比較手段、及び前記声道形状パラメータ修正手段による処理の繰り返しが所定回数完了したこと、に応答して、前記声道形状パラメータ修正手段によって修正された声道形状パラメータを出力するための手段を含む、請求項２又は請求項３に記載の声道形状パラメータの推定装置。
【請求項６】
前記声道形状パラメータ算出手段は、
前記所定の発声時の前記生体の複数の立体断面画像から、前記生体の声道の、複数箇所における断面の断面積を算出することにより声道断面積関数を定めるための声道断面積関数特定手段と、
前記声道断面積関数特定手段により特定された声道断面積関数の時間変化パタンを抽出し、前記声道形状パラメータとして出力するための手段とを含む、請求項１〜請求項５のいずれかに記載の声道形状パラメータの推定装置。
【請求項７】
請求項１〜請求項６のいずれかに記載の声道形状パラメータの推定装置と、
前記声道形状パラメータの推定装置により推定された声道形状パラメータを用いて音声合成を行なうための音声合成手段とを含む、音声合成装置。
【請求項８】
コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、請求項１〜請求項６のいずれかに記載の声道形状パラメータの推定装置として動作させる、コンピュータプログラム。
【請求項９】
コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、請求項７に記載の音声合成装置として動作させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は音声合成装置に関し、特に、声道形状パラメータから音声を合成する方式において、合成される音声をより明瞭にするための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
人間とコンピュータシステムに代表される機械系との間のインターフェイスとして種々のものが提案されている。その中でも、以前から有力視され、最近特に使用される頻度が高くなっているものに音声がある。音声を用いることにより、人間と機械系との間で、人間同士によるものと同様のコミュニケーションを実現することができる。
【０００３】
音声によるコミュニケーションで用いられる音声合成技術の中に、人間の音声発声器官の生理的な運動をシミュレートすることにより音声を合成する手法がある。この手法では、人間の音声生成モデルを、音波を発生させる音源モデルと、声道の形状による調音を表す声道モデルとに分けて考える。声道モデルは、声道の形状、特に断面形状を示す声道形状パラメータにより記述されることが多い。
【０００４】
この手法では、ある人の音源の特性と、その声道形状に対応する声道形状パラメータとが正確に分かれば、その人の声によく似た明瞭な音声を生成できる。例えば何らかの原因で発話器官を失い、発話することができなくなった人等について、本来の音声によく似た音声を合成したりすることが可能である。
【０００５】
声道形状パラメータを用いた音声合成は、パラメータの圧縮率が高いこと、パラメータ変形に対するロバスト性が高いこと、及び声質変換に適用できる可能性があることなどの点から、有望な音声合成手法である。
【０００６】
この手法では、どのようにして声道形状パラメータを推定するかが問題となる。この点について、特許文献１には、標準話者の声道モデルに基づいて予め決められた声道形状パラメータと、実際の音声のフォルマント周波数との間の対応関係を参照して、話者の声道形状パラメータを推定する手法が開示されている。
【０００７】
【特許文献１】特開平１１−３２７５９２号公報、段落００２０から００４２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、一般に、人間の発声においては、異なる声道形状から同様の音声を生成可能なことが知られている。そのため、上記した特許文献１に記載の技術のように音声波形から声道形状パラメータを求めようとする場合、解が一意に求まらないという問題がある。その結果、音声合成の結果が好ましいものにならないという問題がある。
【０００９】
それゆえに本発明の目的は、声道形状パラメータをできるだけ正確に推定することが可能な声道形状パラメータ推定装置、並びにそのようにして推定された声道形状パラメータを用いて音声合成を行なう音声合成装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本願発明の第１の局面にかかる声道形状パラメータの推定装置は、所定の発声時の生体内部の構造を表す画像情報から生体の声道形状パラメータを算出するための声道形状パラメータ算出手段と、所定の発声と等価な音声波形から、スペクトルパラメータを算出するためのスペクトルパラメータ算出手段と、スペクトルパラメータ算出手段により算出されたスペクトルパラメータを基準として、声道形状パラメータ算出手段により算出された声道形状パラメータを所定の最適化手法により最適化するための声道形状パラメータ最適化手段とを含む。
【００１１】
実際の生体内部の構造を表す画像情報から声道形状パラメータを算出し、それを初期値として、実際の音声波形から得られたスペクトルパラメータを基準に最適化する。実際の画像情報から得られた声道形状パラメータを初期値とするので、最適化処理によって実際の音声波形に近い音声波形を生成するための声道形状パラメータとして最適な値を求めることができる。その結果、こうして推定された声道形状パラメータを用いて音声合成を行なえば、話者の音声に近い、明瞭な音声を合成できる。
【００１２】
好ましくは、スペクトルパラメータ算出手段は、所定の発声と等価な音声波形のスペクトル包絡を算出するための第１のスペクトル包絡算出手段を含み、声道形状パラメータ最適化手段は、与えられる声道形状パラメータに基づいて合成される音声のスペクトル包絡を算出するための第２のスペクトル包絡算出手段と、第１のスペクトル包絡算出手段により算出されるスペクトル包絡と、第２のスペクトル包絡算出手段により算出されるスペクトル包絡とを比較しその差分を算出するためのスペクトル包絡比較手段と、スペクトル包絡比較手段により算出された差分が０に近づくように、最適化手法により声道形状パラメータを修正し、第２のスペクトル包絡算出手段に与えるための声道形状パラメータ修正手段と、所定の終了条件が成立したことに応答して、声道形状パラメータ修正手段によって修正された声道形状パラメータを出力するための終了条件検出手段とを含み、第２のスペクトル包絡算出手段は、声道形状パラメータの算出の第１回目には声道形状パラメータ算出手段により算出された声道形状パラメータを、それ以外の場合には声道形状パラメータ修正手段から与えられる声道形状パラメータを、それぞれ用いてスペクトル包絡を算出する。
【００１３】
最適化においては、声道形状を反映するスペクトル包絡に基づいた最適化が行なわれる。音源によるスペクトル上の微細構造の影響を除くことができ、声道形状パラメータを正確に推定できる。
【００１４】
好ましくは、声道形状パラメータ修正手段は、差分が０に近づくように、シミュレーテッド・アニーリング法により声道形状パラメータを修正するための手段を含む。
【００１５】
シミュレーテッド・アニーリング法を用いることで、局所解でなく、大域的な最適解を求めることができる可能性が高くなる。
【００１６】
より好ましくは、終了条件検出手段は、スペクトル包絡比較手段により算出された差分の大きさが所定のしきい値より小さくなったことに応答して、声道形状パラメータ修正手段によって修正された声道形状パラメータを出力するための手段を含む。
【００１７】
終了条件検出手段は、スペクトル包絡比較手段により算出された差分の大きさが所定のしきい値より小さくなったこと、又は第２のスペクトル包絡算出手段、スペクトル包絡比較手段、及び声道形状パラメータ修正手段による処理の繰り返しが所定回数完了したこと、に応答して、声道形状パラメータ修正手段によって修正された声道形状パラメータを出力するための手段を含んでもよい。
【００１８】
所定の終了条件によって処理を終了することにより、ある程度の時間内に推定値を得ることができる。
【００１９】
さらに好ましくは、声道形状パラメータ算出手段は、所定の発声時の生体の複数の立体断面画像から、生体の声道の、複数箇所における断面の断面積を算出することにより声道断面積関数を定めるための声道断面積関数特定手段と、声道断面積関数特定手段により特定された声道断面積関数の時間変化パタンを抽出し、声道形状パラメータとして出力するための手段とを含む。
【００２０】
この発明の第２の局面にかかる音声合成装置は、上記したいずれかの声道形状パラメータの推定装置と、声道形状パラメータの推定装置により推定された声道形状パラメータを用いて音声合成を行なうための音声合成手段とを含む。
【００２１】
上記した声道形状パラメータにより、実際の音声に近い音声を合成するための声道形状パラメータを正確に推定できる。その声道形状パラメータを用いて音声合成を行なうので、合成された音声は、当然話者の音声に近く、かつ明瞭なものとなる。
【００２２】
この発明の第３の局面にかかるコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、上記したいずれかの声道形状パラメータの推定装置として動作させるものである。
【００２３】
また、この発明の第４の局面にかかるコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、上記した音声合成装置として動作させるものである。
【発明の効果】
【００２４】
以上のように本発明によれば、実際の音声波形に近い音声波形を生成するための声道形状パラメータとして最適な値を求めることができる。その結果、推定された声道形状パラメータを用いて音声合成を行なうことにより、話者の実際の音声に近い、明瞭な音声を合成できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本実施の形態の声道形状パラメータ推定装置及び音声合成装置では、声道形状パラメータを求める際に、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ：核磁気共鳴画像）又はＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：コンピュータ断層法）など、生体内の３次元形状を撮像可能な装置により撮像された、所定のタスクで発話した際の話者の声道形状と、撮像時と同じタスクで発話された音声とを用いて、声道内の音波の伝播をシミュレートすることにより、声道形状パラメータを求める。３次元形状の画像としては、例えば後述する実施の形態のように生体の複数の断面画像を撮像してそれから復元した画像を用いることができる。それ以外に例えば３次元形状を直接撮像可能なものであればそれを用いることもできる。
【００２６】
この手法では、声道形状パラメータを求める際に、ＭＲＩ又はＣＴなどにより撮像された発話時の声道形状から声道形状パラメータを得る。この声道形状パラメータから音声合成を行なうことにより得られる音声波形から、そのスペクトルパラメータを求める。このスペクトルパラメータと、ＭＲＩなどによる撮像時の発話と等価な実際の発話音声を分析して得たスペクトルパラメータとの差分を評価値として、シミュレーテッド・アニーリング法等の最適化手法により声道形状パラメータを修正する。この処理を繰返し、所定の終了条件が成立した時点で修正を終了し、そのときの声道形状パラメータを最終的に推定された声道形状パラメータとする。この声道形状パラメータを用いて、従来公知の方法により音声合成を行なう。なお、シミュレーテッド・アニーリング法を用いた場合には、局所解でない大域的な最適解を得ることができる可能性が高い。
【００２７】
なお、本実施の形態では、後述するように声道形状パラメータとして、声道断面積関数の時間変化パタンを用いる。しかし声道形状パラメータとしては、音声合成のために声道形状を表現することが可能なパラメータであれば、音声合成の方式にあわせて種々のものを採用することができる。
【００２８】
図１に本実施の形態にかかる音声合成装置２０のブロック図を示す。音声合成装置２０は、話者があるタスクで発話している際にＭＲＩにより撮像された話者の生体内に関するＭＲＩ撮像データ２２と、同じタスクで当該話者が実際に発話した音声の音声波形２４とに基づいて、この話者の声道形状パラメータ２６を求め、この声道形状パラメータ２６を用いて合成音声信号３２を生成するものである。ＭＲＩ撮像データ２２がどのようなものであるかについては後述する。
【００２９】
図１を参照して、音声合成装置２０は、ＭＲＩ撮像データ２２から生体の声道形状パラメータを算出するための初期値算出部４０と、この声道形状パラメータを受け、声道形状パラメータの値に基づいて合成される音声のスペクトルパラメータを算出するためのスペクトルパラメータ変換部４２とを含む。後述するようにスペクトルパラメータ変換部４２は、声道形状パラメータ推定処理の最初には初期値算出部４０の出力する声道形状パラメータを使用するが、以後の処理では修正後の声道形状パラメータを用いてスペクトルパラメータの算出を行なう。なお、本実施の形態では、スペクトルパラメータとしてスペクトル包絡を用いる。
【００３０】
音声合成装置２０はさらに、話者の発話から得られた音声波形２４から、声道形状パラメータ推定の際に基準となる基準スペクトルパラメータを算出するための基準スペクトルパラメータ算出部４４と、スペクトルパラメータ変換部４２により算出されたスペクトルパラメータと、基準スペクトルパラメータ算出部４４により得られた基準となるスペクトルパラメータとを比較し、その差分を出力するためのスペクトルパラメータ比較部４６と、スペクトルパラメータ比較部４６から出力された差分に基づいて、シミュレーテッド・アニーリング法により、その差分が小さくなるように（０に近づくように）声道形状パラメータを修正してスペクトルパラメータ変換部４２に与えるための声道形状パラメータ修正部４８とを含む。本実施の形態では、スペクトルパラメータ比較部４６は、比較の結果得られた差分の大きさが所定のしきい値より小さくなったとき、又は所定の回数だけ声道形状パラメータの修正が行なわれたときに終了条件が成立したとして処理を終了し、そのときの声道形状パラメータ（最後に声道形状パラメータ修正部４８により出力された声道形状パラメータ）を最適化された声道形状パラメータ２６として出力する機能を持つ。
【００３１】
音声合成装置２０はさらに、音源３０と、上記した処理により得られた最適化された声道形状パラメータ２６、音源３０、及び最適化された声道形状パラメータ２６を用いて、合成目標の音素列５０にしたがって合成音声信号３２を生成するための音声合成部２８とを含む。音声合成部２８が用いる合成手法は、声道形状パラメータを用いるものであればどのようなものでもよい。また音源３０は、話者の音声にあわせて最適化されたものを用いるのが望ましいが、それ以外のものを用いてもよい。
【００３２】
図２に、例としてＭＲＩにより得られた、発話中のある時点での人体の正中矢状面の断面画像を示す。ＭＲＩ撮像データ２２は、同じ時点において、正中矢状面以外にもこの面と平行な複数の面における人体の断面形状を含む。その結果、これら複数の画像から、３次元的に生体内部の形状を復元することができる。
【００３３】
初期値算出部４０は、こうして復元された生体内部の３次元形状に基づき、ある時点での声道の断面積と所定の位置（例えば声門）からその断面までの声道に沿った距離との間の関係を求める。この関係を声道断面積関数と呼ぶ。声道断面積関数は、発話音声に依存して、時間とともに変化する。したがって、上記したように話者があるタスクで発話する際のその声道断面積関数の時間変化パタンを得ることができる。
【００３４】
本実施の形態では、図２に断面Ａ〜Ｌで示すように１２ヶ所で声道の断面積を算出し、それを声道形状パラメータとする。この際の声道断面積関数の原点となる声帯の位置を図２において点５０として示してある。
【００３５】
図３に、断面Ａ〜Ｌにおける声道及びその周囲の断面図を示す。これらの断面図は、上記した様に複数のＭＲＩ断面形状を合成した３次元形状から得られるものである。図３において、声道断面を符号６０から８２で示す。このように声道の断面形状画像がＭＲＩ画像から合成できるので、それら図面から各断面における声道面積を画像から求めることができる。この際、声道は、空気以外に何もない空間として他の部位と区別できる形で撮像される。
【００３６】
なお、複数のＭＲＩ画像から３次元画像を復元する技術、得られた３次元画像から、声道の各位置における声道断面を含む断面画像を得る技術、及び各声道断面画像から声道の断面積を得る技術としては、公知の画像処理技術があり、本実施の形態ではそれらの画像処理技術を使用している。
【００３７】
図４に、ＭＲＩ画像から得られる声道断面積関数の時間変化パタンをグラフ形式で示す。このグラフは、話者が「アイウエオ」と発音した際に、各時刻において得られた声道断面積関数のグラフを時間軸に沿って並べたものである。図４において、横軸は声道断面の、声帯（図２における点５０）からの距離、垂直軸は各声道断面における声道断面積をそれぞれ示す。「アイウエオ」とラベルが付してある軸は時間軸であり、時間軸には発話開始からの経過時間をミリ秒単位で付してある。このように表される断面積形状およびその時間変化パタンが、初期値算出部４０が抽出する声道形状パラメータである。
【００３８】
ＭＲＩ撮像データ２２から抽出した、ある時点における声道断面積関数の例を図５に示す。時間ごとに、このような声道断面積関数が得られる。
【００３９】
こうして声道断面積関数が得られると、それに基づいて音声合成をした結果得られる音声のスペクトル分布を公知の音声処理ツールを用いて算出することができる。その結果の一例を図６に示す。この変換を行なうのが図１に示すスペクトルパラメータ変換部４２である。なおスペクトルパラメータ変換部４２は、繰返し処理の最初には初期値算出部４０からの声道形状パラメータをスペクトルパラメータに変換するが、それ以後の繰返し時には声道形状パラメータ修正部４８から与えられる修正後の声道形状パラメータをスペクトルパラメータに変換してスペクトルパラメータ比較部４６に与える。
【００４０】
上記したＭＲＩ画像を撮像した際の発話に対応した実際の発話音声を分析することにより得られるスペクトルの例を図７に示す。このスペクトルのスペクトル包絡を求めると図８のようになる。一般に、発話音声のスペクトルは、声道形状により決まるスペクトル包絡の上に、音源の振動波形により決まる微細構造がのった形になっている。したがって、図８に示すスペクトル包絡が、実際の発話時の声道形状に対応するものと考えられる。
【００４１】
音声波形２４から図８に示すようなスペクトル包絡を基準スペクトルパラメータとして抽出するのが基準スペクトルパラメータ算出部４４の機能である。
【００４２】
スペクトルパラメータ比較部４６はスペクトルパラメータ変換部４２から出力されるスペクトルパラメータと、基準スペクトルパラメータ算出部４４により出力されるスペクトルパラメータとを比較して、その差分を算出する機能を持つ。そしてその差分が所定のしきい値より小さくなったとき、又は所定の数の繰返しが完了した場合には、そのときの声道形状パラメータを最適化された声道形状パラメータ２６として出力する。図９に、スペクトルパラメータ変換部４２により変換されたスペクトルの包絡が図８に示す基準スペクトルの包絡に近づくように最適化したときのスペクトルを示す。またこのときの声道断面積関数を図１０にグラフ１００として示す。比較のため、図５に示す初期値の声道断面積関数を破線のグラフ１０２として示す。
【００４３】
声道形状パラメータ修正部４８は、スペクトルパラメータ比較部４６により算出されたスペクトルパラメータの差分に基づき、シミュレーテッド・アニーリング法により声道形状パラメータを最適化する機能を持つ。シミュレーテッド・アニーリング法に限らず、他の最適化手法を用いることもできる。
【００４４】
本実施の形態にかかる音声合成装置２０は以下のように動作する。以下の処理に先立ち、図１に示すＭＲＩ撮像データ２２及び音声波形２４は既に準備されているものとする。
【００４５】
ＭＲＩ撮像データ２２が与えられると、初期値算出部４０はＭＲＩ撮像データ２２から声道形状パラメータ（声道断面積関数）の初期値を算出し、スペクトルパラメータ変換部４２に与える。スペクトルパラメータ変換部４２は、この声道形状パラメータの初期値をスペクトルパラメータに変換し、スペクトルパラメータ比較部４６に与える。
【００４６】
一方、基準スペクトルパラメータ算出部４４は音声波形２４から基準スペクトルパラメータを算出し、スペクトルパラメータ比較部４６に与える。
【００４７】
スペクトルパラメータ比較部４６は、スペクトルパラメータ変換部４２から与えられたスペクトルパラメータと、基準スペクトルパラメータ算出部４４から与えられたスペクトルパラメータとを比較し、その差分が所定のしきい値より小さければそのときの声道形状パラメータ（すなわち初期の声道形状パラメータ）を最適化された声道形状パラメータ２６として出力する。さもなければスペクトルパラメータ比較部４６は、声道形状パラメータ修正部４８に対して比較の結果得られた差分を与える。
【００４８】
声道形状パラメータ修正部４８は、スペクトルパラメータ比較部４６からスペクトルパラメータの差分のデータを受取ると、その差分がゼロに近づくように、シミュレーテッド・アニーリング法により声道形状パラメータの初期値を修正し、スペクトルパラメータ変換部４２に与える。
【００４９】
スペクトルパラメータ変換部４２は、今度は声道形状パラメータ修正部４８から与えられた声道形状パラメータからスペクトルパラメータを算出し、スペクトルパラメータ比較部４６に与える。
【００５０】
以下、スペクトルパラメータ比較部４６、声道形状パラメータ修正部４８、及びスペクトルパラメータ変換部４２による声道形状パラメータの最適化処理が繰返される。そして、スペクトルパラメータ変換部４２により算出されたスペクトルパラメータと基準スペクトルパラメータ算出部４４が算出した基準スペクトルパラメータとの差分がしきい値よりも小さくなった時点でスペクトルパラメータ比較部４６はそのときの声道形状パラメータを最適化された声道形状パラメータ２６として出力する。差分がしきい値より小さくならなかったとしても、上記した繰返し処理が所定回数実行されたときにもスペクトルパラメータ比較部４６はそのときの声道形状パラメータを最適化された声道形状パラメータ２６として出力する。
【００５１】
こうして、ある話者について、最適化された声道形状パラメータ２６が得られる。音声合成時には、音声合成部２８が、合成目標である音素列５０を与えられると、音源３０からの音声信号に対し、最適化された声道形状パラメータ２６により規定される声道フィルタ処理を実行し、合成音声信号３２を出力する。
【００５２】
以上のように、本実施の形態にかかる音声合成装置２０によれば、話者の実際の声道形状パラメータを初期値とし、かつその声道形状パラメータから、実際の音声波形から得られた基準スペクトルに近いスペクトルを持つ音声が合成できるように声道形状パラメータを最適化する。したがって、話者の実際の発話時の声道形状パラメータに近い値を推定することができ、話者の音声に近い、明瞭な発音の音声合成を実現することができる。
【００５３】
本実施の形態の音声合成装置２０によれば、生体断面の撮像画像から、話者の音声に近い音声を合成できる。したがって、例えば何らかの原因で発話器官を切除した患者についても、生体断面の撮像画像に基づいて、発話器官の切除前の、当該患者本来の音声によく似た、自然な音声を合成することが可能となる。
【００５４】
なお、上記した音声合成装置２０はコンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムにより実現することができる。コンピュータハードウェアとしては、ＭＲＩ画像などの画像情報及び音声波形データを受取ることが可能な装置を含むものであれば、通常のものを使用することができる。
【００５５】
さらに、上記した音声合成装置２０を実現するための個々の部品については、それらを実現するためのデジタル信号処理のためのツールキットが容易に入手可能である。本実施の形態では、それら部品の組合せ方に特に特徴がある。したがって、上記した本実施の形態の記載に基づけば、当業者であれば、本実施の形態にかかる音声合成装置２０を実現するためのコンピュータプログラムを容易に作成することが可能である。
【００５６】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の一実施の形態にかかる音声合成装置のブロック図である。
【図２】ＭＲＩ画像の一例を示す図である。
【図３】ＭＲＩ画像から得られた声道断面の一例を示す図である。
【図４】声道断面積関数の時間変化パタンを示すグラフである。
【図５】ＭＲＩ画像から得られた声道断面関数の一例を示すグラフである。
【図６】声道断面積関数から得られたスペクトルの一例を示すグラフである。
【図７】実際の音声波形から得られたスペクトルの一例を示すグラフである。
【図８】図７に示すスペクトルのスペクトル包絡を示すグラフである。
【図９】本発明の一実施の形態にかかる音声合成装置によって最適化された声道形状パラメータから得られたスペクトルの一例を示すグラフである。
【図１０】声道断面積関数の初期値と、最適化後の声道断面積関数とを対比して示すグラフである。
【符号の説明】
【００５８】
２０  音声合成装置、２２  ＭＲＩ撮像データ、２４  音声波形、２６  最適化された声道形状パラメータ、２８  音声合成部、３０  音源、３２  合成音声信号、４０  初期値算出部、４２  スペクトルパラメータ変換部、４４  基準スペクトルパラメータ算出部、４６  スペクトルパラメータ比較部、４８  声道形状パラメータ修正部
【図１】
2005134685.tif 000003
【図２】
2005134685.tif 000004
【図３】
2005134685.tif 000005
【図４】
2005134685.tif 000006
【図５】
2005134685.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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