(57)【要約】【課題】  膨大な音声データを要することなく、聴き心地の良好な音声を合成し得る音声合成装置および音声合成方法を提供する。【解決手段】  音声合成装置では、入力されたテキストデータをテキスト解析辞書の単語データに基づいて解析し（Ｓ１０１）、テキスト解析辞書に記憶されていない未知語を検出する。そして、この未知語に対する読みデータを取得し（Ｓ１０５）、取得された未知語の読みデータに基づいて当該未知語のモーラ数およびアクセント型を決定し（Ｓ１０７）、この決定されたモーラ数およびアクセント型に基づいて未知語の音声データを生成し（Ｓ１１５）、生成された未知語の音声データを含むテキストデータに対応する音声データを構成して音声出力装置により出力する（Ｓ１１７）。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語データを記憶した単語辞書手段と、
入力されたテキストデータを前記単語データに基づいて解析し前記単語辞書手段に記憶されていない未知語を検出する未知語検出手段と、
前記未知語に対する読みデータを取得する読みデータ取得手段と、
前記取得された未知語の読みデータに基づいて当該未知語のモーラ数およびアクセント型を決定するアクセント型決定手段と、
前記決定されたモーラ数およびアクセント型に基づいて前記未知語の音声データを生成する未知語音声データ生成手段と、
前記生成された未知語の音声データを含む前記テキストデータに対応する音声データを構成し出力する音声データ出力手段と、
を備えることを特徴とする音声合成装置。
【請求項２】
人が発声した単語の音声データを記憶する音声データ記憶手段と、
前記未知語のモーラ数およびアクセント型と同一のモーラ数およびアクセント型をもつ前記音声データを前記音声データ記憶手段から検索する音声データ検索手段と、
前記検索された音声データから、前記未知語を構成する音素と同一の音素部分に相当する音素データを抽出する音素データ抽出手段と、を備え、
前記未知語音声データ生成手段は、前記未知語に対応する前記音声データの該当音素部分を前記抽出された音素データに設定し前記未知語の音声データを生成することを特徴とする請求項１記載の音声合成装置。
【請求項３】
アクセント型決定手段は、前記未知語が漢字により表現されており、かつ１語以上の既知語とともに複合名詞を構成している場合、当該複合名詞中の前記既知語に対する前記未知語の位置および前記未知語のモーラ数に基づいて、前記未知語のアクセント型を決定することを特徴とする請求項１または２記載の音声合成装置。
【請求項４】
アクセント型決定手段は、前記未知語が片仮名文字により表現されている場合、前記未知語のモーラ数に基づいて、前記未知語のアクセント型を決定することを特徴とする請求項１または２記載の音声合成装置。
【請求項５】
入力されたテキストデータを単語辞書手段に記憶された単語データに基づいて解析し前記単語辞書手段に記憶されていない未知語を検出する未知語検出ステップと、
前記未知語に対する読みデータを取得する読みデータ取得ステップと、
前記取得された未知語の読みデータに基づいて当該未知語のモーラ数およびアクセント型を決定するアクセント型決定ステップと、
前記決定されたモーラ数およびアクセント型に基づいて前記未知語の音声データを生成する未知語音声データ生成ステップと、
前記生成された未知語の音声データを含む前記テキストデータに対応する音声データを構成し出力する音声データ出力ステップと、
を含むことを特徴とする音声合成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声合成装置および音声合成方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、音声合成装置では、入力されたテキストデータ等、元となるテキストを、単語辞書手段等に登録された単語データに基づいて解析することにより、当該テキストを構成している単語や構文あるいはアクセント等の解析を行っている。しかし、このような入力テキストに含まれ得る単語の全てを当該単語辞書手段によりカバーしようとすると、その種類の多さから単語のデータ量が膨大なものとなる。そのため、単語辞書手段を具現化するうえで、例えば、データベースの記憶容量やそのコスト等を考慮すると実現が困難になる。また、仮に現存する全ての単語を当該単語辞書手段に登録できたとしても、その後に発生し得る新語や造語までをも推定してカバーすることは不可能である。
【０００３】
また、たとえ入力テキストの読みがわかっていても、そのテキストを構成する単語のアクセントに関する情報（例えばアクセント型）がわからなければ、人の発話音声のような自然なアクセントの音声を合成することは難しい。そこで、このような読みのわかっている未知語のアクセント型を推定するものとして、例えば、下記、特許文献１に開示される「２字熟語アクセント型推定装置」がある。この開示技術では、漢字２字からなる２字熟語の後部要素の拍数が１拍であれば１型とし、２拍であれば０型として原則的なアクセント型を推定する等としている。そして、これにより２字音語に対して一意的な、かつ、精度の高いアクセントの推定も可能になるとしている。
【特許文献１】特開平６−２８２２８９号公報（第２頁〜第５頁、図１〜３）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した開示技術によると、推定可能なアクセント型は２字音語に対するものであるから、これ以外の単語、例えば３字音語や４字音語等に対してはアクセント型等を推定することができない。そのため、例えば、任意のテキストデータの内容をパーソナルコンピュータの音声合成プログラムに読ませて出力させる場合や、ナビゲーション装置等の音声ガイダンス機能に利用者が作成した台詞を出力させるような場合等においては、未知語に対するアクセント型の推定が不十分なものとなり、出力された合成音声には不自然さが残るという課題がある。
【０００５】
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、膨大な音声データを要することなく、聴き心地の良好な音声を合成し得る音声合成装置および音声合成方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、特許請求の範囲に記載された請求項１の音声合成装置では、単語データを記憶した単語辞書手段と、入力されたテキストデータを前記単語データに基づいて解析し前記単語辞書手段に記憶されていない未知語を検出する未知語検出手段と、前記未知語に対する読みデータを取得する読みデータ取得手段と、前記取得された未知語の読みデータに基づいて当該未知語のモーラ数およびアクセント型を決定するアクセント型決定手段と、前記決定されたモーラ数およびアクセント型に基づいて前記未知語の音声データを生成する未知語音声データ生成手段と、前記生成された未知語の音声データを含む前記テキストデータに対応する音声データを構成し出力する音声データ出力手段と、を備えることを技術的特徴とする。
【０００７】
また、特許請求の範囲に記載された請求項２の音声合成装置では、請求項１において、人が発声した単語の音声データを記憶する音声データ記憶手段と、前記未知語のモーラ数およびアクセント型と同一のモーラ数およびアクセント型をもつ前記音声データを前記音声データ記憶手段から検索する音声データ検索手段と、前記検索された音声データから、前記未知語を構成する音素と同一の音素部分に相当する音素データを抽出する音素データ抽出手段と、を備え、前記未知語音声データ生成手段は、前記未知語に対応する前記音声データの該当音素部分を前記抽出された音素データに設定し前記未知語の音声データを生成することを技術的特徴とする。
【０００８】
さらに、特許請求の範囲に記載された請求項３の音声合成装置では、請求項１または２において、アクセント型決定手段は、前記未知語が漢字により表現されており、かつ１語以上の既知語とともに複合名詞を構成している場合、当該複合名詞中の前記既知語に対する前記未知語の位置および前記未知語のモーラ数に基づいて、前記未知語のアクセント型を決定することを技術的特徴とする。
【０００９】
また、特許請求の範囲に記載された請求項４の音声合成装置では、請求項１または２において、アクセント型決定手段は、前記未知語が片仮名文字により表現されている場合、前記未知語のモーラ数に基づいて、前記未知語のアクセント型を決定することを技術的特徴とする。
【００１０】
上記目的を達成するため、特許請求の範囲に記載された請求項５の音声合成方法では、入力されたテキストデータを単語辞書手段に記憶された単語データに基づいて解析し前記単語辞書手段に記憶されていない未知語を検出する未知語検出ステップと、前記未知語に対する読みデータを取得する読みデータ取得ステップと、前記取得された未知語の読みデータに基づいて当該未知語のモーラ数およびアクセント型を決定するアクセント型決定ステップと、前記決定されたモーラ数およびアクセント型に基づいて前記未知語の音声データを生成する未知語音声データ生成ステップと、前記生成された未知語の音声データを含む前記テキストデータに対応する音声データを構成し出力する音声データ出力ステップと、を含むことを技術的特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１の発明では、単語辞書手段により単語データを記憶し、入力されたテキストデータをこの単語データに基づいて未知語検出手段により解析し単語辞書手段に記憶されていない未知語を検出する。そして、この未知語に対する読みデータを読みデータ取得手段により取得し、取得された未知語の読みデータに基づいて当該未知語のモーラ数およびアクセント型をアクセント型決定手段により決定し、この決定されたモーラ数およびアクセント型に基づいて未知語音声データ生成手段により未知語の音声データを生成して、生成された未知語の音声データを含むテキストデータに対応する音声データを音声データ出力手段により構成し出力する。
【００１２】
また、請求項５の発明では、入力されたテキストデータを単語辞書手段に記憶された単語データに基づいて未知語検出ステップにより解析し単語辞書手段に記憶されていない未知語を検出し、この未知語に対する読みデータを読みデータ取得ステップにより取得する。そして、取得された未知語の読みデータに基づいて当該未知語のモーラ数およびアクセント型をアクセント型決定ステップにより決定し、この決定されたモーラ数およびアクセント型に基づいて未知語音声データ生成ステップにより未知語の音声データを生成し、生成された未知語の音声データを含むテキストデータに対応する音声データを音声データ出力ステップにより構成し出力する。
【００１３】
これにより、請求項１および請求項５の発明では、入力されたテキストデータに未知語が含まれていても、取得された未知語の読みデータに基づいて当該未知語のモーラ数およびアクセント型を決定することで、これに基づいて未知語の音声データを生成する。そのため、このように生成された未知語の音声データを含むことで、聴き心地の良好な音声を合成することができる。また、あらゆる未知語を想定しそれに対応する膨大な量の音声データを記憶手段（データベース等）に記憶させる必要もない。したがって、膨大な音声データを要することなく、聴き心地の良好な音声を合成することができる。
【００１４】
請求項２の発明では、未知語のモーラ数およびアクセント型と同一のモーラ数およびアクセント型をもつ音声データを音声データ記憶手段から音声データ検索手段により検索し、検索された音声データから、未知語を構成する音素と同一の音素部分に相当する音素データを音素データ抽出手段により抽出する。そして、未知語音声データ生成手段は、未知語に対応する音声データの該当音素部分を抽出された音素データに設定し未知語の音声データを生成する。これにより、音声データ記憶手段により記憶された「人が発声した単語の音声データ」から、未知語のモーラ数およびアクセント型と同一のモーラ数およびアクセント型をもつものを検索し、この検索された音声データから、当該未知語を構成する音素と同一の音素部分に相当する音素データを抽出し未知語の音声データを生成するので、人の発話音声のような自然なアクセントになる。したがって、より聴き心地の良好な音声を合成することができる。
【００１５】
また、一般に、「人が発声した単語の音声データ」に基づいて音声を合成する音声合成装置の場合、人が発声した単語の音声データを記憶する音声データ記憶手段を備えているので、未知語のために当該音声データ記憶手段を別途、備えることなく、既存の音声データ記憶手段に記憶された単語の音声データを利用することができる。したがって、このような場合には、未知語用の音声データを要することなく、より聴き心地の良好な音声を合成することができる。
【００１６】
請求項３の発明では、未知語が漢字により表現されており、かつ１語以上の既知語とともに複合名詞を構成している場合、アクセント型決定手段は、当該複合名詞中の既知語に対する未知語の位置および未知語のモーラ数に基づいて、未知語のアクセント型を決定することから、当該複合名詞中での、未知語の位置とそのモーラ数がわかれば未知語のアクセント型を決定することができる。これにより、例えば、入力されたテキストデータから当該複合名詞中での未知語の位置を検出し、さらに未知語の読みデータから当該未知語のモーラ数がわかるので、当該未知語の位置とそのモーラ数から未知語のアクセント型を一意に決定可能な手段を構成することができる。したがって、比較的簡素な構成で音声合成装置を実現することができる。
【００１７】
請求項４の発明では、未知語が片仮名文字により表現されている場合、アクセント型決定手段は、未知語のモーラ数に基づいて、未知語のアクセント型を決定することから、未知語のモーラ数がわかれば未知語のアクセント型を決定することができる。これにより、例えば、未知語の読みデータから当該未知語のモーラ数がわかるので、当該未知語のモーラ数から未知語のアクセント型を一意に決定可能な手段を構成することができる。したがって、比較的簡素な構成で音声合成装置を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の音声合成装置および音声合成方法の実施形態について図を参照して説明する。まず、本実施形態に係る音声合成装置２０の構成を図１に基づいて説明する。
図１に示すように、音声合成装置２０は、主に、ＣＰＵ２１、メモリ２２、辞書データベース２３、台詞データベース２４、音声データベース２５、入出力インタフェース２６、入力装置２７、表示装置２８、音声入力装置３１、音声出力装置３３、通信装置３５等から構成されており、例えば、パーソナルコンピュータをベースにしている。
【００１９】
ＣＰＵ２１は、音声合成装置２０を制御する中央演算処理装置で、システムバスを介してメモリ２２、辞書データベース２３、台詞データベース２４、音声データベース２５、入出力インタフェース２６等と接続されている。ＣＰＵ２１を制御するシステムプログラム２２ａはメモリ２２に格納されており、ＣＰＵ２１がこれを実行することによりメモリ２２の管理や辞書データベース２３等へのアクセス制御等といった基本システムの制御が行われている。また、このメモリ２２には、このほかに後述する音声合成処理を可能にする各種制御プログラム２２ｂ、２２ｃ、２２ｄ、２２ｅ、２２ｆ、２２ｇ、２２ｈ等も格納されている。ＣＰＵ２１はこれらのプログラムをメモリ２２から読み出して逐次実行することにより、後述する音声合成処理を可能にしている。なお、このＣＰＵ２１は、特許請求の範囲に記載の「未知語検出手段」、「読みデータ取得手段」、「アクセント型決定手段」、「未知語音声データ生成手段」、「音声データ出力手段」、「音声データ検索手段」および「音素データ抽出手段」に相当し得るものである。
【００２０】
メモリ２２は、システムバスに接続されている記憶装置であり、ＣＰＵ２１が使用する主記憶空間を構成するものである。このメモリ２２には、システムプログラム２２ａを始めとして入力制御プログラム２２ｂ、テキスト解析プログラム２２ｃ、アクセント解析プログラム２２ｄ、読みデータ取得プログラム２２ｅ、アクセント型決定プログラム２２ｆ、未知語音声データ生成プログラム２２ｇ、出力制御プログラム２２ｈ等が予め書き込まれている。
【００２１】
辞書データベース２３は、ＣＰＵ２１が使用する補助記憶空間を構成するハードディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ、不揮発性半導体メモリ（ＥＥＰＲＯＭ等）等で、システムバスを介してＣＰＵ２１に接続されている。この辞書データベース２３には、テキスト解析辞書２３ａ、既知語アクセント解析辞書２３ｂや未知語アクセント解析辞書２３ｃが格納されている。
【００２２】
テキスト解析辞書２３ａは、入力装置２７等から入力されたテキスト（文字列のこと）データを形態素解析したり構文解析するときに参照される辞書で、単語や文法に関する情報によって構成されている。なお、このテキスト解析辞書２３ａは、後述のテキスト解析プログラム２２ｃとともに特許請求の範囲に記載の「単語辞書手段」、「未知語検出手段」に相当し得るものである。
【００２３】
既知語アクセント解析辞書２３ｂは、後述するように、構文解析されて所定の文節ごとに分割されたものについてアクセント解析するときに参照される辞書で、テキスト単語アクセント辞書とテキスト構文アクセント辞書とからなる。これらは単語のアクセントや構文（文節）のアクセントに関する情報によって構成されている。なお、この既知語アクセント解析辞書２３ｂは、テキスト解析辞書２３ａに登録されている単語、つまり既知語に基づくものであることから「既知語」が冠されている。
【００２４】
一方、未知語アクセント解析辞書２３ｃは、既知語アクセント解析辞書２３ｂではアクセントを解析することができない未知語についてアクセント解析するときに参照される辞書である。この未知語アクセント解析辞書２３ｃは、例えば、図２(A) に示すように構成さている。即ち、未知語であっても、入力テキスト中の未知語の前後に存在する既知語の文法情報に基づいて当該未知語の種別（名詞、動詞等の品詞のこと）を公知のアルゴリズムによって予測することができる。そのため、これにより予測された種別（以下「予測種別」という。）と当該未知語のモーラ数とに基づいて、図２(A) に示すように、当該未知語のアクセント型を解析することができるように、当該未知語アクセント解析辞書２３ｃは構成されている。なお、この未知語アクセント解析辞書２３ｃは、後述のアクセント型決定プログラム２２ｆとともに特許請求の範囲に記載の「アクセント型決定手段」に相当し得るものである。
【００２５】
台詞データベース２４も、辞書データベース２３と同様に、ハードディスク、ＤＶＤ等からなり、システムバスを介してＣＰＵ２１に接続され、ＣＰＵ２１が使用する補助記憶空間を構成している。この台詞データベース２４には、台詞データ２４ａが格納されており、その構成例が図２(B) に示されているので、ここでも図２を参照して説明する。なお、この台詞データベース２４は、音声データベース２５とともに特許請求の範囲に記載の「音声データ記憶手段」に相当し得るもので、また台詞データ２４ａは特許請求の範囲に記載の「単語の音声データ」に相当し得るものである。なお、以下、○モーラ△型を「○Ｍ△型」と表記し、さらに図２および図５では「○Ｍ△」と略記する。
【００２６】
図２(B) に示すように、台詞データ２４ａは、アクセント解析された所定の文節について音声データ２５ａを検索する際等に参照されるもので、例えば、表記文字、読み、音声コード、種別、アクセント型、子音母音、子音母音位置情報により分類された項目をもっている。例えば『今日』という漢字２文字を表すテキストデータに対応するものとして、表記文字「今日」、読み「キョウ」、音声コード「１０」、種別「名詞」、アクセント型「２Ｍ１」、子音母音「KY_O_U」、子音母音位置情報「0,80,250,320」のものと、表記文字「今日」、読み「コンニチ」、音声コード「１１」、種別「名詞」、アクセント型「４Ｍ１」、子音母音「K_O_N_N_I_CH_I」、子音母音位置情報「0,50,180,280,340,420,480,530」のものとが登録されている。なお、子音母音位置情報は、音声データベース２５に格納されている音声データ２５ａを構成する音素データの存在位置を表している。これにより、音声データ２５ａから音素単位で音素データを抽出することが可能となる。
【００２７】
音声データベース２５も、辞書データベース２３と同様に、ハードディスク、ＤＶＤ等からなり、システムバスを介してＣＰＵ２１に接続され、ＣＰＵ２１が使用する補助記憶空間を構成している。この音声データベース２５には、音声データ２５ａ（２５ｂ）が格納されており、その構成例が図２(C) に示されているので、引き続き図２を参照して説明する。なお、この音声データベース２５は、前述の台詞データベース２４とともに特許請求の範囲に記載の「音声データ記憶手段」に相当し得るもので、また音声データ２５ａは特許請求の範囲に記載の「単語の音声データ」に相当し得るものである。
【００２８】
図２(C) に示すように、音声データ２５ａは、人の発話音声（人が発声した単語の音声）を録音したもので、実際の音声波形に対応して量子化等された波形データが格納されている。この音声データ２５ａは、アクセント解析された所定の文節について音声データ２５ａを検索する際等に参照されるため、音声コードをキーとして前述した台詞データベース２４の台詞データ２４ａに関連付けられている。そのため、各音声データ２５ａには、音声コードが付与されており、例えば、前述の『今日』に対応するものとしては、音声コード「１０」、「１１」が付けられている。なお、この音声データ２５ａは、音素単位で抽出可能に構成されていることから、例えば、図２(C) に示す音声コード「１０」の波形例のように、「キョウ」の音声データ２５ａからは３つの音素データ「KY」,「O」,「U」を取り出すことができる。これにより、音声データ２５ａは、日本語の５０音に対応した１文字単位の音声データ（以下「単音の音声データ」という、）２５ｂとして取り出すことも可能に構成さている。
【００２９】
図１に戻って、入出力インタフェース２６は、入力装置２７、表示装置２８、音声入力装置３１、音声出力装置３３、通信装置３５等の入出力装置とＣＰＵ２１等とのデータのやり取りを仲介する装置で、システムバスに接続されている。
【００３０】
入力装置２７は、音声合成装置２０に対する操作コマンドや前述したテキストデータ等を入力し得るもので、未知語の読みデータが入力される場合には、後述する読みデータ取得プログラム２２ｅとともに特許請求の範囲に記載の「読みデータ取得手段」に相当し得るものである。例えば、キーボードやペン入力デバイスあるはマウス等のポインティングデバイス等がこれに相当する。表示装置２８は、音声合成装置２０に入力した操作コマンドに対する応答表示や前述したテキストデータのエコーバック表示等を出力し得るもので、例えば、ＣＲＴ表示装置、液晶ディスプレィ装置等がこれに相当する。
【００３１】
音声入力装置３１は、音声合成装置２０の利用者の発話音声を集音しアナログデータとして音声合成装置２０に入力し得るもので、例えば、マイクロフォンがこれに相当する。また集音したアナログデータをＡＤ変換してディジタル化された音声データを出力するものや、ディジタル化された音声データと併せて、発話音声に対応したテキストデータを音声認識処理を介して出力するものもある。この音声入力装置３１により未知語の読みデータが入力される場合には、当該音声入力装置３１は後述する読みデータ取得プログラム２２ｅとともに特許請求の範囲に記載の「読みデータ取得手段」に相当し得るものである。なお、音声入力装置３１により音声認識処理を行う場合や、音声入力装置３１から入力された音声データに基づいて別途用意された音声認識プログラム等によりＣＰＵ２１による音声認識処理を行う場合には、入力装置２７によりテキストデータの入力は不要となる。
【００３２】
音声出力装置３３は、後述する音声合成処理により合成された音声を出力し得るもので、例えば、ＤＡ変換器を備えたオーディオアンプとスピーカとを組み合わせた音響装置がこれに相当する。なお、この音声出力装置３３は特許請求の範囲に記載の「音声データ出力手段」に相当し得るものである。
【００３３】
通信装置３５は、他の情報端末装置（例えばパーソナルコンピュータ）との間で有線通信回線によるデータの送受信を行うための有線データ通信機器で、例えば、公衆回線に対応した公衆回線モデムや所定のネットワーク形態に対応したＬＡＮアダプタ等がこれに相当する。なお、通信装置３５は、有線通信に限られず、無線通信回線に対応した無線データ通信機器（携帯電話、ＰＨＳや無線ＬＡＮ等）であっても良い。
【００３４】
ここで、メモリ２２に格納されている、入力制御プログラム２２ｂ、テキスト解析プログラム２２ｃ、アクセント解析プログラム２２ｄ、読みデータ取得プログラム２２ｅ、アクセント型決定プログラム２２ｆ、未知語音声データ生成プログラム２２ｇ、出力制御プログラム２２ｈの概要を説明する。
【００３５】
入力制御プログラム２２ｂは、入力装置２７や音声入力装置３１を介して利用者により入力されたテキストデータや音声データをテキスト解析プログラム２２ｃや読みデータ取得プログラム２２ｅ等に受け渡す処理等を行うプログラムで、主に、入力装置２７、音声入力装置３１や通信装置３５等の低速データ入力装置とＣＰＵ２１との間のデータの受渡機能を有する。
【００３６】
テキスト解析プログラム２２ｃは、入力装置２７等により入力されたテキストデータの形態素解析や構文解析等を行うプログラムで、具体的には、入力されたテキストデータを辞書データベース２３のテキスト解析辞書２３ａに基づいて形態素解析し、解析された形態素（単語）について、さらに構文解析することによって１以上の単語で構成される所定の文節に分割する機能や、単語ごとに読み、モーラ数や文法情報等を与える機能を有する。また、形態素解析によりテキスト解析辞書２３ａに存在しなかった単語、つまり未知語を検出する機能も有し、これにより検出された未知語の読みや文法情報を当該未知語の前後の既知語の文法情報等に基づいて推定し得る機能をも有する。もし未知語が漢字等により構成されており、その読みが推定できない場合には、読みデータ取得プログラム２２ｅに対して、当該未知語の読みの取得を依頼する。なお、助詞や助動詞は、単語とは区別して「接辞」として分類されることもあるが、本実施形態では、助詞や助動詞も「単語」の概念に含めている。また、このテキスト解析プログラム２２ｃは、特許請求の範囲に記載の「未知語検出手段」に相当し得るものである。
【００３７】
アクセント解析プログラム２２ｄは、テキスト解析プログラム２２ｃにより分割された所定の文節に対しアクセント解析等を行うプログラムで、具体的には、当該所定の文節を構成する単語を、既知語アクセント解析辞書２３ｂのテキスト単語アクセント辞書に基づいてアクセント解析して単語単位のアクセント型を求め、さらにこれをテキスト構文アクセント辞書に基づいてアクセント解析することによって、当該所定の文節のアクセント型を解析するといった機能を有する。なお、未知語については、アクセント型決定プログラム２２ｆによりアクセント型が決定される。
【００３８】
読みデータ取得プログラム２２ｅは、前述したテキスト解析プログラム２２ｃの依頼を受けて未知語の読みを取得するプログラムである。具体的には、入力テキスト中に読みのわからない未知語が存在する旨を、出力制御プログラム２２ｈ、表示装置２８や音声出力装置３３を介して出力し、当該未知語の読みを入力装置２７等により入力するように利用者に促す。これにより、入力装置２７等から当該未知語の読みが入力されると、読みデータ取得プログラム２２ｅは、入力制御プログラム２２ｂを介して読みデータを取得し、次に説明するアクセント型決定プログラム２２ｆに当該取得した読みデータ渡す。なお、この読みデータ取得プログラム２２ｅは、特許請求の範囲に記載の「読みデータ取得手段」に相当し得るものである。
【００３９】
アクセント型決定プログラム２２ｆは、未知語の読みデータに基づいて当該未知語のモーラ数およびアクセント型を決定するプログラムで、特許請求の範囲に記載の「アクセント型比較手段」に相当し得るものである。具体的には、テキスト解析プログラム２２ｃにより推定された未知語の読み、あるいは読みデータ取得プログラム２２ｅにより取得された未知語の読みから当該未知語のモーラ数を決定し、さらに図２(A) に示す未知語アクセント解析辞書２３ｃに基づいてアクセント型を決定する。なお、このプログラムの詳細については、図３に図示される音声合成処理の流れを説明するときに詳述する。
【００４０】
未知語音声データ生成プログラム２２ｇは、アクセント型決定プログラム２２ｆにより決定されたモーラ数およびアクセント型に基づいて当該未知語の音声データを生成するプログラムで、特許請求の範囲に記載の「未知語音声データ生成手段」、「音声データ検索手段」および「音素データ抽出手段」に相当し得るものである。具体的には、未知語のモーラ数およびアクセント型と同一のモーラ数およびアクセント型をもつ音声データ２５ａを音声データベース２５から検索し、検索された音声データ２５ａから、当該未知語を構成する音素と同一の音素部分に相当する音素データを抽出して、当該未知語に対応する音声データの該当音素部分を抽出された音素データに設定し未知語の音声データ２５αを生成する。このプログラムの詳細についても、図３に図示される音声合成処理の流れを説明するときに詳述する。
【００４１】
出力制御プログラム２２ｈは、ＣＰＵ２１により実行された音声合成処理等により出力された音声データ２５ａ等を表示装置２８や音声出力装置３３等に受け渡す処理等を行うプログラムで、主に、表示装置２８、音声出力装置３３や通信装置３５等の低速データ出力装置とＣＰＵ２１との間のデータの受渡機能を有する。なお、この出力制御プログラム２２ｈは、特許請求の範囲に記載の「音声データ出力手段」に相当し得るものである。
【００４２】
続いて、音声合成装置２０による音声合成処理の流れ等を図３〜図７に基づいて説明する。なお、この音声合成処理は、例えば、所定の起動条件が整った場合に、図略のメインプログラムにより起動されるもので、また以下説明する各処理は、前述した入力制御プログラム２２ｂ、テキスト解析プログラム２２ｃ、アクセント解析プログラム２２ｄ、読みデータ取得プログラム２２ｅ、アクセント型決定プログラム２２ｆ、未知語音声データ生成プログラム２２ｇ、出力制御プログラム２２ｈをそれぞれＣＰＵ２１が実行することによって処理されるものである。
【００４３】
即ち、ステップＳ１０１のテキストデータ解析処理はテキスト解析プログラム２２ｃにより、ステップＳ１０５の読みデータ取得処理は読みデータ取得プログラム２２ｅにより、ステップＳ１０７のアクセント型決定処理はアクセント型決定プログラム２２ｆにより、ステップＳ１１１〜Ｓ１１５は未知語音声データ生成プログラム２２ｇにより、ステップＳ１１７は出力制御プログラム２２ｈにより、それぞれ実行される。
【００４４】
図３に示すように、音声合成装置２０では、所定の初期化処理等を実行した後、まずステップＳ１０１によりテキスト解析処理が行われる。この処理は、入力装置２７や音声入力装置３１等によって入力されたテキストデータを１以上の単語で構成される所定の文節に分割するとともに、未知語を検出するものである。そのため、このステップＳ１０１は特許請求の範囲に記載の「未知語検出ステップ」に相当し得るものである。具体的には、『そのアイシャドーは、通信販売です』というテキストデータが入力された場合の処理例の説明図（図５）を参照した方がわかり易いので、ここからは、図５も参照しながら当該音声合成処理の流れを説明する。なお、以下、○モーラ△型を「○Ｍ△型」と表記し、さらに図２および図５では「○Ｍ△」と略記する。
【００４５】
図５(A) に示すように、『そのアイシャドーは、通信販売です』というテキストデータが入力されると、ステップＳ１０１により辞書データベース２３のテキスト解析辞書２３ａに基づいて形態素を解析する処理が行われる。このとき、テキストデータ中にテキスト解析辞書２３ａに記憶されていない単語が存在した場合には、それを未知語として解析、つまり未知語を検出する。本実施形態では、以下、『アイシャドー』および『通信』を未知語として仮定し説明するので、『そのアイシャドーは、通信販売です』というテキストデータは、図５(B) に示すように、『その』（名詞）、『アイシャドー』（未知語）、『は』（助詞）、『通信』（未知語）、『販売』（サ変名詞）、『です』（助動詞）という６つの単語の集まりとして解析される。
【００４６】
また、ステップＳ１０１では、このように形態素解析した単語に対して、さらにテキスト解析辞書２３ａに基づいて構文を解析する処理が行われる。これにより、例えば、図５(C) に示すように、主語部は、『その』、『アイシャドー』および『は』の組み合わせにより、また補語部は『通信』および『販売』により、述語部は『です』により、それぞれ構成されていることや、『その』は代名詞であること、『アイシャドー』は外来語の名詞であること、『通信』および『販売』は複合名詞を構成していること、等が解析される。また、それぞれの単語の読みもテキスト解析辞書２３ａに基づいて解析され、さらに形態素解析により検出された未知語の読みも当該未知語の前後の既知語の文法情報等に基づいて推定される。そして、読みが推定できない未知語が当該テキストデータ中に存在する場合には、ステップＳ１０５による読みデータ取得処理が必要となる旨のフラグ等が設定される。
【００４７】
なお、この例では、未知語の『アイシャドー』は片仮名文字で表記されていることから、その読みである「アイシャドー」は推定できるが、未知語の『通信』については漢字で表記されていること等から、ステップＳ１０１ではその読みが推定できないものとする。そのため、このステップＳ１０１によるテキスト解析処理では、ステップＳ１０５による読みデータ取得処理が必要となる旨のフラグを設定したと仮定して、以下、各処理の説明を行う。
【００４８】
次のステップＳ１０３では、アクセント解析処理が行われる。この処理は、ステップＳ１０１により分割された所定の文節のアクセント型を解析するものである。具体的には、既知語アクセント解析辞書２３ｂのテキスト単語アクセント辞書に基づいて当該所定の文節を構成する単語に対応する音声データ２５ａのアクセント型を解析する。
【００４９】
例えば、図５(D) に示すように、『その』という名詞は２Ｍ０型、また『は』という助詞には１Ｍであるためアクセント型がなく、『販売』というサ変名詞は４Ｍ０型、さらに『です』という助動詞は２Ｍ１型であることがそれぞれ解析される。なお、未知語についてはアクセント型がわからないので、『アイシャドー』と『通信』はこの時点においてはアクセント型は不明（図５(D) に示す？印）として処理される。
【００５０】
続くステップＳ１０５では、読みデータ取得処理が行われる。この処理は、ステップＳ１０１により構文解析された際に、読みの推定できない未知語が存在する旨のフラグが設定されている場合に行われるもので、特許請求の範囲に記載の「読みデータ取得ステップ」に相当し得るものである。図５に示す例の場合、前述したように、ステップＳ１０１では、未知語『通信』の読みが推定できず、ステップＳ１０５による読みデータ取得処理が必要になる旨のフラグが設定されている。そのため、このステップＳ１０５により、入力テキスト中に読みのわからない『通信』が存在する旨を出力制御プログラム２２ｈ、表示装置２８等を介して出力するとともに、これにより当該利用者のキー操作等により入力装置２７等から入力された当該未知語の読み「ツウシン」の読みデータを入力制御プログラム２２ｂを介して取得する（図５(E) の『通信』の網掛け部分「ツウシン」参照）。
【００５１】
次のステップＳ１０７では、アクセント型決定処理が行われる。この処理は、ステップＳ１０３によるアクセント解析処理では、解析することができなかった未知語のアクセント型を当該未知語の読みデータに基づいて決定するもので、特許請求の範囲に記載の「アクセント型決定ステップ」に相当し得るものである。このアクセント型決定処理の詳細は図４に示されているので、ここでは図４を参照して説明する。
【００５２】
図４に示すように、アクセント型決定処理では、まずステップＳ２０１により未知語態様特定処理が行われる。この処理は、ステップＳ１０１による形態素解析および構文解析によって得られた未知語の品詞や外来語か否かあるいは当該入力テキスト中の他の既知語との関係等から、当該未知語の予測種別を特定する。例えば、漢字による名詞である場合には、当該未知語の予測種別は「名詞」と特定され、また片仮名文字による名詞、つまり外来語である場合には、当該未知語の予測種別は「外来語：名詞」と特定される。
【００５３】
一方、未知語が、漢字により表現されており、かつ１語以上の既知語とともに複合名詞を構成している場合には（例えば図５の『通信販売』）、当該複合名詞中の既知語に対する未知語の位置情報も加えて当該未知語の予測種別が特定される。例えば、未知語が名詞で、既知語の前に位置している場合には「複合名詞１」、既知語の後に位置している場合には「複合名詞２」と特定される。未知語が、漢字により表現されており、かつ１語以上の既知語とともに複合動詞を構成しているも場合も同様で、例えば、未知語が動詞で、既知語の前に位置している場合は「複合動詞１」、既知語の後に位置している場合は「複合動詞２」とそれぞれ特定される。このように、未知語と既知語とから構成される複合語の場合には、その品詞（＊＊）と既知語に対する未知語の位置関係とにより、未知語が既知語の前であれば「複合＊＊１」、未知語が既知語の後であれば「複合＊＊２」というように予測種別が特定される。
【００５４】
ステップＳ２０１によって未知語態様特定処理が行われると、次にステップＳ２０３により未知語アクセント解析辞書参照処理によって未知語アクセント解析辞書２３ｃが参照されて、ステップＳ２０５によりアクセント型判断処理が行われる。即ち、図２(A) に示すように、未知語アクセント解析辞書２３ｃには、ステップＳ２０１により特定された未知語の予測種別と当該未知語のモーラ数とに基づいて、一意に定まるアクセント型が登録されているので、この未知語アクセント解析辞書２３ｃを参照することによって当該未知語のアクセント型を判定し決定することが可能となる。
【００５５】
例えば、図５に示す例では、未知語の『アイシャドー』の場合、片仮名文字表記の名詞で、その読みは「アイシャドー（A_I_SYA_DO_OH)」であるから、５モーラの外来語であることがわかり、図２(A) に示す未知語アクセント解析辞書２３ｃを参照することによって５Ｍ３型であると判定される。また、未知語の『通信』の場合は、漢字表記の名詞で、その読みは「ツウシン（TSU_U_SHI_N)」であるが、既知語の『販売』とともに複合名詞を構成しており、既知語の『販売』の前に位置することから、４モーラの複合名詞１であることがわかり、図２(A) に示す未知語アクセント解析辞書２３ｃを参照することによって４Ｍ０型であると判定される。これにより、図５(F) に示すように、『アイシャドー』は５Ｍ３型、『通信販売』は８Ｍ５型というように、未知語を含む各単語ごとのアクセント型を得ることができる。
【００５６】
このようにアクセント型決定処理により未知語のアクセント型が決定されると、図３に示すステップＳ１０９に処理を移行する。図３に示すように、ステップＳ１０９では、音声データ取得処理が行われる。この処理は、未知語の読みデータに基づいて単音の音声データ２５ｂを音声データベース２５から割り当てることにより、未知語の音声データの基礎となるアクセントを考慮していない音声データを取得するものである。例えば、図５に示す例では、未知語の『アイシャドー』について、その読み「アイシャドー（A_I_SYA_DO_OH)」を１文字づつに分解した単音、即ち「ア（A)」、「イ（I)」、「シャ（SYA)」、「ド（DO)」、「ー（OH)」という単音ごとに音声データベース２５から単音の音声データ２５ｂを取得して未知語の『アイシャドー』の音声データを組み立てる（図５(G) の網掛け部分）。また、未知語の『通信』についても、同様に、「ツ（TSU)」、「ウ（U)」、「シ（SHI)」、「ン（N)」といった単音ごとに音声データベース２５から単音の音声データ２５ｂを取得して未知語の『通信』の音声データを組み立てる（図５(G) の網掛け部分）。
【００５７】
このようにステップＳ１０９では、音声データベース２５から取得された単音の音声データ２５ｂを集めることによって未知語の音声データを組み立てるので、これにより構成された未知語の音声データは、抑揚のない一定のアクセントに設定された単音の集まりとなる。そのため、人の発話音声のような自然なアクセントはもっていない。即ち、未知語の『アイシャドー』であれば、自然なアクセント、例えば「ア↑イシャ↓ドー」といったアクセントの下がる部分「↓」や上がる部分「↑」のない「アイシャドー」のような平坦なアクセント（平板型アクセント）の音声データとなる。
【００５８】
次のステップＳ１１１では、アクセント用の音声データ検索処理が行われる。即ち、ステップＳ１０９により構成された未知語の音声データには、前述したように、自然なアクセントが与えられていないので、このままでは不自然で聴き心地の悪い音声が合成されてしまう。そこで、本実施形態では、ステップＳ１１１〜Ｓ１１５により、図６および図７に示すような母音変換（アクセント変換）を行うこととし、これにより聴き心地の良好な音声の合成を可能にしている。なお、本ステップＳ１１１は、特許請求の範囲に記載の「音声データ検索ステップ」に相当し得るものである。また、これから説明するステップＳ１１３は、特許請求の範囲に記載の「音素データ抽出ステップ」に、またステップＳ１１３は、特許請求の範囲に記載の「未知語音声データ生成ステップ」に、それぞれ相当し得るものである。
【００５９】
まず、本ステップＳ１１１では、アクセント変換の対象となる未知語のアクセント型と同一のアクセント型をもつ単語を台詞データベース２４から検索し、それに該当する変換用の音声データ２５ａ’を音声データベース２５から取得する処理を行う。なお、本実施形態では、アクセント変換の対象となる音素を母音としていることから、アクセント変換のことを母音変換と称することもある。またここからは、図６、７も参照しながら各処理の流れを説明する。
【００６０】
例えば、図６に示す母音変換の例では、アクセント変換の対象となる未知語『アイシャドー』の５Ｍ３型と同一のアクセント型（５Ｍ３型）をもつ単語を台詞データベース２４の台詞データ２４ａから検索し、ヒットした単語『朝ご飯』、『会議室』、『会社員』、『合気道』の音声コードに基づいて音声データベース２５の音声データ２５ａ、つまりアクセント用の音声データ２５’を取得する。
【００６１】
続くステップＳ１１３では、音素データ抽出処理が行われる。この処理は、ステップＳ１１１により検索されたアクセント用の音声データ２５’から、変換対象の単語を構成する音素と同一の音素部分に相当する音素データを抽出するものである。なお、音素データの抽出は、既に図２を参照して説明したように、台詞データベース２４の台詞データ２４ａの子音母音位置情報に基づいて、音声データベース２５の音声データ２５ａから必要な音素データを切り出すことによって行われる（図２(B) 、図２(C) 参照）。
【００６２】
例えば、図６に示す母音変換の例では、アクセント変換の対象となる未知語『アイシャドー』の「アイシャドー」の各音素データ「A」,「I」,「SY」,「A」,「D」,「O」,「OH」 と同一の音素部分に相当する音素データを『朝ご飯』の音素データ「A」,「S」,「A」,「G」,「O」,「H」,「A」,「N」 、『会議室』の各音素データ「K」,「A」,「I」,「G」,「I」,「SH」,「I」,「TS」,「U」『会社員』の各音素データ「K」,「A」,「I」,「SY」,「A」,「I」,「N」、『合気道』の各音素データ「A」,「I」,「K」,「I」,「D」,「O」,「OH」から抽出する。これにより、図６に示す網掛け部分のように、『朝ご飯』からは「ア」の母音部分の音素データ「A」 、『会議室』からは「イ」の母音部分の音素データ「I」 、『会社員』からは「シャ」の拗音部分の音素データ「A」 、『合気道』からは「ドー」の母音（長音）部分の音素データ「O」,「OH」がそれぞれ抽出される。なお、本実施形態では、拗音や撥音も母音に含めた概念としている。
【００６３】
また、アクセント変換の対象となる未知語『通信』についても、ほぼ同様に母音変換が行われる。即ち、図７に示すように、ステップＳ１１１により、アクセント変換の対象となる未知語『通信』の４Ｍ０型と同一のアクセント型（４Ｍ０型）をもつ単語を台詞データベース２４の台詞データ２４ａから検索し、ヒットした単語『通院』、『悪質』の音声コードに基づいて音声データベース２５からアクセント用の音声データ２５’を取得する。そして、ステップＳ１１３により、『通院』から「ツウ」と「ン」の母音部分の音素データ「U」,「U」,「N」 、『悪質』から「シ」の母音部分の音素データ「I」 が抽出される。なお、『通院』からは、未知語『通信』（ツウシン）の「ツウ」と「ン」の両方の母音部分の音素データについて置き換えることができるので、一時期に、「ツウ」の母音部分の音素データ「U」,「U」,「N」 と「ン」の撥音部分の音素データ「N」 とを抽出することで、ステップＳ１１３による抽出効率や次のステップＳ１１５による置換効率を向上可能にしている。
【００６４】
続くステップＳ１１５では、未知語音声データ生成処理が行われる。この処理は、変換対象の未知語に対応する音声データの該当音素部分をステップＳ１１３により抽出された音素データに置き換えることにより母音変換（アクセント変換）を行うものである。
【００６５】
例えば、図６に示す母音変換の例では、アクセント変換の対象となる未知語『アイシャドー』の「ア」の母音部分の音素データを『朝ご飯』の「ア」の母音部分の音素データ「A」 に置き換える。同様に、『アイシャドー』の「イ」の母音部分の音素データを『会議室』の「イ」の母音部分の音素データ「I」 に、また『アイシャドー』の「シャ」の拗音部分の音素データを『会社員』の「シャ」の拗音部分の音素データ「A」 に、さらに『アイシャドー』の「ドー」の母音（長音）部分の音素データを『合気道』の「ドー」の母音（長音）部分の音素データ「O」,「OH」に、それぞれ置き換える。これにより、５Ｍ３型の『アイシャドー』、つまり「ア↑イシャ↓ドー」が合成され、人の発話音声のような自然なアクセントが与えられたことになる（図５(H) の網掛け部分を参照）。
【００６６】
図７に示す『通信』の場合も同様に、『通信』の「ツウ」と『通信』の「ン」のそれぞれ母音部分の音素データを『通院』の「ツウ」、「ン」のそれぞれ母音部分の音素データ「U」,「U」,「N」 に、また『通信』の「シ」の母音部分の音素データを『悪質』の「シ」の母音部分の音素データ「I」 に、それぞれ置き換える。これにより、４Ｍ０型の『通信』、つまり「ツ↑ウシン」が合成され、こちらにも人の発話音声のような自然なアクセントが与えられる（図５(H) の網掛け部分を参照）。
【００６７】
このように、入力されたテキストデータのうち、未知語に対しては、そのアクセント型がわからないことや、そのアクセント型に対応したアクセントが与えられていないことから、その全てについてステップＳ１０７〜Ｓ１１５の各処理が行われる。そして、全ての未知語についてステップＳ１１５による未知語音声データ生成処理が行われると、続くステップＳ１１７による音声データ出力処理が行われる。この処理では、ステップＳ１１５によって生成された未知語の音声データ２５αを含んで、入力テキストデータに対応する音声データを構成しそれを音声出力装置３３により出力する。なお、このステップＳ１１７は、特許請求の範囲に記載の「音声データ出力ステップ」に相当し得るものである。
【００６８】
例えば、図５に示す例では、ステップＳ１１１〜Ｓ１１５の各処理によって母音変換（アクセント変換）が行われることによって、図５(H) に示すように、未知語の『アイシャドー』（５Ｍ３型）の音声データ２５αや、未知語の『通信』（４Ｍ０型）の音声データ２５αがそれぞれ合成される。そのため、ステップＳ１１７では、図５(I) に示すように、母音変換（アクセント変換）をすることのなかった既知語の『その』（２Ｍ０型）や『です』（２Ｍ１型）あるいは助詞の『は』の音声データ２５ａ、また既知語であっても複合名詞を構成するに際して好適なアクセント型の『販売』（４Ｍ１型）の音声データ２５ａとともに、未知語の『アイシャドー』（５Ｍ３型）や『通信』（４Ｍ０型）の音声データ２５αを加え、『そのアイシャドーは、通信販売です』というテキストデータに対応する音声データを構成して音声出力装置３３から合成音声を出力する。
【００６９】
上述したように、本実施形態に係る音声合成装置２０によると、入力されたテキストデータをテキスト解析辞書２３ａの単語データに基づいてテキスト解析プログラム２２ｃ（Ｓ１０１）により解析しテキスト解析辞書２３ａに記憶されていない未知語を検出する。そして、この未知語に対する読みデータを読みデータ取得プログラム２２ｅ（Ｓ１０５）により取得し、取得された未知語の読みデータに基づいて当該未知語のモーラ数およびアクセント型をアクセント型決定プログラム２２ｆ（Ｓ１０７）により決定し、この決定されたモーラ数およびアクセント型に基づいて未知語音声データ生成プログラム２２ｇ（Ｓ１１５）により未知語の音声データ２５αを生成して、生成された未知語の音声データ２５αを含むテキストデータに対応する音声データを出力制御プログラム２２ｈ（Ｓ１１７）により構成し音声出力装置３３により出力する。これにより、入力されたテキストデータに未知語が含まれていても、取得された未知語の読みデータに基づいて当該未知語のモーラ数およびアクセント型を決定することで、これに基づいて未知語の音声データ２５αを生成する。そのため、このように生成された未知語の音声データ２５αを含むことで、聴き心地の良好な音声を合成することができる。また、あらゆる未知語を想定しそれに対応する膨大な量の音声データを辞書データベース２３のテキスト解析辞書２３ａに記憶させる必要もない。したがって、膨大な音声データを要することなく、聴き心地の良好な音声を合成することができる。
【００７０】
また、本実施形態に係る音声合成装置２０によると、未知語音声データ生成プログラム２２ｇによるアクセント用の音声データ検索処理（Ｓ１１１）により、未知語のモーラ数およびアクセント型と同一のモーラ数およびアクセント型をもつ音声データ２５ａを音声データベース２５から検索し、未知語音声データ生成プログラム２２ｇによる音素データ抽出処理（Ｓ１１３）により、検索された音声データ２５ａから未知語を構成する音素と同一の音素部分に相当する音素データを抽出する。そして、未知語音声データ生成プログラム２２ｇによる未知語音声データ生成処理（Ｓ１１５）により、未知語に対応する音声データの該当音素部分を抽出された音素データに設定し未知語の音声データ２５αを生成する。これにより、音声データベース２５により記憶された「人が発声した単語の音声データ２５ａ」から、未知語のモーラ数およびアクセント型と同一のモーラ数およびアクセント型をもつものを検索し、この検索された音声データ２５ａから、当該未知語を構成する音素と同一の音素部分に相当する音素データを抽出し未知語の音声データ２５αを生成するので、人の発話音声のような自然なアクセントになる。したがって、より聴き心地の良好な音声を合成することができる。
【００７１】
さらに、本実施形態に係る音声合成装置２０によると、入力テキスト中の未知語が漢字により表現されており、かつ１語以上の既知語とともに複合名詞を構成している場合、アクセント型決定プログラム２２ｆ（Ｓ１０７）は、当該複合名詞中の既知語に対する未知語の位置および未知語のモーラ数に基づいて、未知語のアクセント型を決定することから（Ｓ２０１〜Ｓ２０５）、当該複合名詞中での、未知語の位置とそのモーラ数がわかれば未知語のアクセント型を決定することができる。また、未知語が片仮名文字により表現されている場合、アクセント型決定プログラム２２ｆ（Ｓ１０７）は、未知語のモーラ数に基づいて、未知語のアクセント型を決定することから（Ｓ２０１〜Ｓ２０５）、未知語のモーラ数がわかれば未知語のアクセント型を決定することができる。これにより、例えば、入力されたテキストデータから当該複合名詞中での未知語の位置を検出し、さらに未知語の読みデータから当該未知語のモーラ数がわかるので、当該未知語の位置とそのモーラ数から未知語のアクセント型を一意に決定可能な手段、例えば、図２(A) に示す未知語アクセント解析辞書２３ｃを構成することができる。また、同様に、例えば、片仮名文字により表現されている未知語の読みデータから当該未知語のモーラ数がわかるので、当該未知語のモーラ数から未知語のアクセント型を一意に決定可能な手段、例えば、図２(A) に示す未知語アクセント解析辞書２３ｃを構成することができる。したがって、比較的簡素な構成で音声合成装置２０を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の一実施形態に係る音声合成装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図２(A) は、図１に示す辞書データベースの未知語アクセント解析辞書の構成例、図２(B) は、図１に示す台詞データベースの台詞データの構成例、図２(C) は、図１に示す音声データベースの音声データの構成例、をそれぞれ示す説明図である。
【図３】本実施形態に係る音声合成装置による音声合成処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】図３に示すアクセント型決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】『そのアイシャドーは、通信販売です』というテキストデータが入力された場合の音声合成処理の例を示す説明図である。
【図６】図３に示すステップＳ１１１〜Ｓ１１５の処理により「アイシャドー（ア↑イシャ↓ドー）」の音声データを生成する例を示す説明図である。
【図７】図３に示すステップＳ１１１〜Ｓ１１５の処理により「通信（ツ↑ウシン）」の音声データを生成する例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７３】
２０…音声合成装置
２１…ＣＰＵ（未知語検出手段、読みデータ取得手段、アクセント型決定手段、未知語音声データ生成手段、音声データ出力手段、音声データ検索手段、音素データ抽出手段）
２２…メモリ
２２ａ…システムプログラム
２２ｂ…入力制御プログラム
２２ｃ…テキスト解析プログラム（未知語検出手段）
２２ｄ…アクセント解析プログラム
２２ｅ…読みデータ取得プログラム（読みデータ取得手段）
２２ｆ…アクセント型決定プログラム（アクセント型決定手段）
２２ｇ…未知語音声データ生成プログラム（未知語音声データ生成手段、音声データ検索手段、音素データ抽出手段）
２２ｈ…出力制御プログラム（音声データ出力手段）
２３…辞書データベース（単語辞書手段、未知語検出手段、アクセント型決定手段）
２３ａ…テキスト解析辞書（単語辞書手段、未知語検出手段）
２３ｂ…既知語アクセント解析辞書
２３ｃ…未知語アクセント解析辞書（アクセント型決定手段）
２４…台詞データベース（音声データ記憶手段）
２４ａ…台詞データ（単語の音声データ）
２５…音声データベース（音声データ記憶手段）
２５ａ…既知語の音声データ（単語の音声データ）
２５ｂ…単音の音声データ
２５α…未知語の音声データ
２７…入力装置（読みデータ取得手段）
２８…表示装置
３１…音声入力装置（読みデータ取得手段）
３３…音声出力装置（音声データ出力手段）
Ｓ１０１（未知語検出ステップ）
Ｓ１０５（読みデータ取得ステップ）
Ｓ１０７（アクセント型決定ステップ）
Ｓ１１５（未知語音声データ生成ステップ）
Ｓ１１７（音声データ出力ステップ）
【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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【図６】
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【図７】
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