(57)【要約】【課題】子音音素データと母音音素データとを接続する際、ノイズ等が発生しない音声処理方法および音声合成方法を提供すること。【解決手段】子音音素データと母音音素データのそれぞれについて、接続する部分のスペクトルの位相角を反転する位相角を持ち、一定の振幅値を持つ新たなスペクトルをもつＦＩＲフィルタを形成し、このフィルタをその音素データに掛けることにより、基本波および倍音の位相を揃える。このことにより、いずれの子音といずれの母音とを接続する場合にも、位相が異なることによるノイズが発生しない。【選択図】        図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間軸上で表わされる波形の、他の波形と接続する所定区間をスペクトル解析するスペクトル解析ステップと、
そのスペクトル解析により得られた周波数軸上の周波数成分のうち振幅値が所定の値より大きい周波数成分の位相を揃えるフィルタを形成するフィルタ形成ステップと、
前記波形を前記フィルタ形成ステップにより形成されたフィルタにかけるステップとを有し、前記波形の基本波および倍音の位相を揃える音声波形処理方法。
【請求項２】
前記フィルタ形成ステップは、周波数領域において振幅値が所定の値より大きい複数の周波数成分について、位相角をその周波数成分の位相角を反転した位相角とし、振幅を一定値とする周波数成分を形成し、これらの周波数成分を含むスペクトルを逆周波数変換することによりフィルタを求めるものである請求項１記載の音声波形処理方法。
【請求項３】
前記フィルタ形成ステップは、周波数領域において振幅値が所定の値より小さい周波数成分については、前記所定の値より大きい振幅値の位相角を補間する位相角を有し、振幅を前記一定値とする周波数成分を形成するステップを備えることを特徴とする請求項２に記載の音声波形処理方法。
【請求項４】
前記スペクトル解析ステップは、波形の所定区間に所定の窓をかけ、フーリエ演算を施こすものである請求項１記載の音声波形処理方法。
【請求項５】
子音音素データと母音音素データとを接続することにより音声を合成する方法において用いられる子音音素データは、子音音素データの後半部分を前記所定区間として形成された前記フィルタをかけることにより合成された波形と、前記フィルタをかける前の子音音素データの前半部分とを合成する前半合成ステップを備えている請求項１から３のいずれかに記載の音声波形処理方法。
【請求項６】
記憶手段に記憶された末尾の基本波および倍音の位相を揃えた複数の子音音素データと先頭の基本波および倍音の位相を揃えた複数の母音音素データの中から、入力された音韻情報に従って、子音音素データと母音音素データを選択するステップと、
前記選択された子音音素データと母音音素データとを接続するステップとを備えたことを特徴とする音声合成方法。
【請求項７】
前記子音音素データと母音音素データとを接続するステップは、子音音素データの末尾と母音音素データの先頭をクロスフェードすることにより接続するものである請求項６に記載の音声合成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、音声波形処理方法および音声合成方法に関し、特に子音音素データと母音音素データをそれぞれピッチ変換して接続し、指定されたピッチの音声を生成する処理を行う音声波形処理方法および音声合成方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】音声合成により歌唱を行う音声合成法として、多数の子音音素データと母音音素データとを記憶し、指定されたピッチに応じて記憶されている音素データから選択し、ピッチ変換して合成する方法が、特開２００３−１０８１７７号公報に開示されている。子音音素データは、図３にその波形を模式的に示すように無声音部ａと、それに続いて母音の発音が開始される部分ｂとにより構成されるトランジェント部と、母音が安定して持続される定常部ｃにより構成される。一方母音音素データは、図示しないが、定常部のみにより構成されている。この子音音素データと母音音素データを接続する際、自然な発音が行われるように、特開２００３−１０８１７７号公報に開示された発明では、子音音素データの定常部ｃは、その子音音素データのピッチより高い母音音素データと、よりピッチが低い母音音素データの先頭部分と合成することにより作成している。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００３−１０８１７７号公報（例えば、請求項１）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、かかる子音音素作成方法により作成された子音音素の音質は、いまだに良好ではないという問題点があった。すなわち、子音音素としての波形データの基本波の位相とこれに合成される母音音素の基本波の位相を合わせてクロスフェードしても、倍音の位相がまちまちであるため、倍音の波形が乱れ、ノイズを発生していた。また、子音音素データは、その定常部を母音音素データの先頭部分と合成して作成するため、母音音素データを変更するたびに子音音素データを作り直さなければならず、音素データの作成に手間が掛かっていた。
【０００５】
本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、子音音素、母音音素それぞれを簡単な方法で処理する音声波形処理方法とこれらの子音音素と母音音素とに基づいてノイズが発生しない音声波形処理方法とを提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するために請求項１記載の音声波形処理方法は、時間軸上で表されるの波形の、他の波形と接続する所定区間をスペクトル解析するスペクトル解析ステップと、そのスペクトル解析により得られた周波数軸上の周波数成分のうち振幅値が所定の大きさより大きい周波数成分の位相を揃えるフィルタを形成するフィルタ形成ステップと、前記波形を前記フィルタにかけることにより、前記波形の倍音の位相を揃える方法である。
【０００７】
請求項２記載の音声波形処理方法は、請求項１記載の音声波形処理方法において、前記フィルタ形成ステップは、周波数領域において振幅値が所定の大きさより大きい周波数成分については、位相角を反転して振幅値を１とする周波数成分を形成し、これらの周波数成分を含むスペクトルを逆周波数変換することにより形成されるものである。
【０００８】
請求項３記載の音声波形処理方法は、請求項２記載の音声波形処理方法において、前記フィルタ形成ステップは、周波数領域において振幅値が所定の大きさより小さい周波数成分については、前記所定の大きさより大きい振幅値の位相角を補間する位相角を有し、振幅を１とする周波数成分を形成するステップを備えるものである。
【０００９】
請求項４に記載の音声波形処理方法は、請求項１から３のいずれかに記載の波形処理方法において、前記スペクトル解析ステップは、波形の所定区間に所定の窓をかけ、フーリエ演算を施こすものである。
【００１０】
請求項５に記載の音声波形処理方法は、請求項１から３のいずれかに記載の音声波形処理方法において、子音部と母音部とを接続することにより音声を合成する方法において用いられる子音部は、子音部の後半部分を前記所定区間として形成された前記フィルタをかけることにより合成された波形と、フィルタをかける前の子音部の前半部分とを合成する前半合成ステップを備えている。
【００１１】
請求項６に記載の音声合成方法は、記憶手段に記憶された末尾の基本波および倍音の位相を揃えた複数の子音音素データと先頭の基本波および倍音の位相を揃えた複数の母音音素データの中から、入力された音韻情報に従って、子音音素データと母音音素データを選択するステップと、前記選択された子音音素データと母音音素データとを接続するステップとを備えるものである。
【００１２】
請求項７に記載の音声合成方法は、請求項６記載の音声合成方法において、前記子音音素データと母音音素データとを接続するステップは、子音音素データの末尾と母音音素データの先頭をクロスフェードすることにより接続するものである。
【００１３】
【発明の効果】
請求項１に記載の音声波形処理方法によれば、接続する双方の波形のクロスフェードにより接続する部分での基本はおよび倍音の位相を一致させることができるので、位相が異なることにより発生するノイズをなくすることができるという効果がある。また、子音音素データは、母音音素データとの合成により作成されるのではなく、単独で作成されるので、母音音素データの影響を受けず、音素データの変更や編集を容易に行うことができるという効果もある。
【００１４】
請求項２に記載の音声波形処理方法によれば、請求項１に記載の音声波形処理方法の奏する効果に加え、前記フィルタは、所定の振幅値以上の周波数成分については、位相を反転したフィルタを形成することにより実行できるので、コンピュータのプログラムを作成するだけで簡単に実現できるという効果がある。
【００１５】
請求項３に記載の音声波形処理方法によれば、請求項１又は２記載の音声処理方法の奏する効果に加え、所定の振幅値より小さい周波数成分については、所定の振幅値以上の周波数成分が形成する位相角を補間する位相角とするので、所定の振幅値以上の周波数成分について、位相特性の変化を滑らかにすることにより、振幅の暴れを抑制するフィルタを形成することができるという効果がある。
【００１６】
請求項４に記載の音声波形処理方法によれば、請求項１又は２に記載の音声波形処理方法の奏する効果に加え、位相を揃える区間に窓をかけ、ＦＦＴなどのフーリエ変換法により、コンピュータを用いて高速に演算によりスペクトル解析を行うことができるという効果がある。
【００１７】
請求項５に記載の音声波形処理方法によれば、請求項１から３に記載の音声波形処理方法の奏する効果に加え、形成されたフィルタに波形をかけることにより子音の立ち上がり部分の音質が劣化することを防止できるという効果がある。
【００１８】
請求項６に記載の音声合成方法によれば、複数の子音音素データおよび複数の母音音素データは、それぞれ基本波および倍音の位相が揃えられているので、簡単な方法で接続することができ、その際ノイズの発生を防止できるという効果があるとともに、母音音素データは、いずれの子音音素データにも共通に接続できるので母音音素データの記憶容量を少なくすることができるという効果もある。
【００１９】
請求項７に記載の音声合成方法によれば、請求項６記載の奏する効果に加え、前記子音音素データと母音音素データとを接続するステップは、子音音素データの末尾と母音音素データの先頭をクロスフェードすることにより接続するものであるので、子音音素データと母音音素データを自然に接続することができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の好ましい実施例について、添付図面を参照して説明する。図１は、本発明の音声波形処理方法および音声合成方法が実行されるコンピュータのブロック図である。このコンピュータには、中央演算処理装置であるＣＰＵ１０と、ＣＰＵ１０で実行される制御プログラムに必要な各種レジスタ群などが設定されたワーキングエリアや、操作者によって作成された音声データを格納するエリアや、処理中のデータを一時的に格納するテンポラリエリア等を有しランダムにアクセスできるメモリであるＲＡＭ１２と、電源立ち上げ時に起動されるプログラムや種々の子音音素データと母音音素データを記憶するＲＯＭ１４と、ＯＳや本発明の音声合成方法を実行するプログラム等が記憶されるハードディスクＨＤ１６と、キーボードやマウスから成る各種操作子群ＫＢＤ１８と、各種情報を表示する液晶表示装置ＤＩＳＰ２０と、外部機器とのデータの交換をするためのフレキシブルディスク２２とＵＳＢなどのインターフェイスＩＦ２４と、Ａ／Ｄ変換器２６とマイクロフォン２８と音声処理回路ＤＳＰ３０とを主に備えている。
【００２１】
次に、図２を参照して、メモリに記憶される音素データ群について説明する。各音素データは、人が種々のピッチで発声した声をマイクロフォン２８で入力し、Ａ／Ｄ変換器２６により所定のサンプリング周期（例えば、４４．１ｋＨｚ）でデジタル値に変換して振幅値を順次記憶した後、処理を行ったものである。男性、女性、子供、独特の声の人などの多数の種類の音素を記憶し、その中から選択することができるようにするのが望ましい。
【００２２】
音素データの種類としては、大別して母音音素データと子音音素データの２種類がある。母音音素データは、５０音の「あ」行である「あ、い、う、え、お」の５種類であり、長く伸ばして発音されるため、それぞれ２，３秒の長さで記憶される。子音音素データは、「か」行、「さ」行等の音声であり、発声開始から１００〜１５０ｍｓｅｃの区間を切り出したものである。上述の通り、図３に一例を示すように、トランジェント部と、定常部により構成される。子音音素データと母音音素データが接続される場合には、図に示すクロスフェード部が重ねられる。すなわち、子音音素データのクロスフェード部が時間経過に従って次第にレベルを下げると同時に母音音素データのクロスフェード部のレベルが０から次第に大きくなるようにして接続される。なお、図３において、解析部と表している部分は、基本波および倍音の位相を揃えるためにフィルタの係数を抽出する領域である。
【００２３】
つぎに図４を参照してこれらの音素データを用いて歌唱を行う場合の合成方法について説明する。
【００２４】
合成する場合には、ハードディスク１６に記憶される演奏データをＣＰＵが読み出し、ＤＳＰ３０に指示を与える。ＤＳＰ３０は、その指示に従って、波形を読み出し、音声を合成する。演奏データは、時間経過に従って歌唱するピッチと音韻と時間長さと強さなどを指定するものであるが、ここでは、一つの音声の生成が指示された場合について説明する。
【００２５】
時間長さについては、母音音素データを読み出している途中で、その時間長さに達すると減衰させ、強さについては、振幅を制御する。
【００２６】
音韻については、指定された音韻から子音音素データ群と母音音素データ群がが選択される。指定されたピッチに対応する子音音素データと母音音素データが記憶されている場合には、その子音音素データの最初のアドレスから読み出しを開始し、クロスフェードポイントｃｐに至ると子音音素データのレベルを減少させながら母音音素データの読み出しを開始して母音音素データのレベルを徐々に増加させ子音音素データの読み出しを終了した後は、母音音素データのみが読み出される。
【００２７】
指定されたピッチに子音音素データと母音音素データが記憶されていない場合は、選択された子音音素データ群の中から指定されたピッチに最も近い子音が選択され、母音については、指定されたピッチを挟む最もピッチが近い２つの母音音素データが選択される。
【００２８】
図４には縦軸をピッチ、横軸を時間として３つの子音音素データＡ，Ｂ，Ｃと母音音素データＡ，Ｂおよび合成される波形を模式的に表している。ここでは、子音音素データのピッチｐｃ１と子音音素データＢのピッチｐｃ２の中間で、ピッチｐｃ１よりピッチｐｃ２に近いピッチであるｐ０が指定されたものとする。この場合は、ピッチｐ０に最も近い子音音素データＢが選択され、その子音音素データのピッチｐｃ２がピッチ０に変換される。ピッチの変換方法は各種の方法が知られているので、ここでは説明を省く。母音については、指定された音韻から「あ。い、う、え、お」のいずれかの母音音素データ群が選択され、その母音音素データ群の中から指定されたピッチに最も近く、かつそのピッチを挟む２つのピッチの母音音素データが選択される。図４においては、母音音素データＡ（ピッチ：ｐｖ１）と母音音素データＢ（ピッチ：ｐｖ２）の２つが選択されることを表している。母音音素データＡとＢは、それぞれがピッチｐ０に変換され、レベルの重み付け加算される。重み付けの割合は、
母音音素データＡ：母音音素データＢ＝（ｐ０−ｐｖ２）：（ｐｖ１−ｐ０）である。従って、母音音素データＡの各振幅値に（ｐｖ１−ｐ０）／（ｐｖ１−ｐｖ２）が乗算され、母音音素データＢの各振幅値に（ｐ０−ｐｖ２／（ｐｖ１−ｐｖ２）が乗算され、それぞれが加算される。すなわち、指定されたピッチと音素データのピッチの差に反比例する。ピッチの差が大きいほど重み付けは小さく、指定されたピッチとの差が小さいほど重み付けは大きい。
【００２９】
このようにして合成された母音音素データの先頭部分と、ピッチ変換された子音音素データの後端部分がクロスフェードにより接続される。子音音素データの後端部でクロスフェードを開始する位置は、例えば基本波および倍音の位相が０であるアドレス（図４におけるｃｐ）にマークが記され、母音音素データはすべて位相０から記憶されていて、この点ｃｐに一致させて読み出し合成が行われる。この子音音素データおよび母音音素データのクロスフェードする区間については、クロスフェードする際、ノイズが発生しないよう基本波および倍音の位相が揃えられている。
【００３０】
次に、図５から図７を参照して子音音素データおよび母音音素データのクロスフェードにより合成される部分の位相を揃える処理の方法について説明する。
図５（１）は、時間軸の波形を表したものであり、図５（２）は、その波形を周波数軸で表したものであり、図５（３）は、フィルタを作成するための新たなスペクトルを表したものである。図６は、これらのスペクトルを複素平面で表したものである。図７は、これら一連の処理をフローチャートにしたものである。
【００３１】
まず、クロスフェードする区間の一部（子音音素データの場合は、末尾である定常部の所定区間（図３で示す解析部）であり、母音音素データの場合はその先頭の区間であり、約５０ｍｓｅｃの区間である）に所定のウインドウをかける（Ｓ１）。ウインドウの種類としては、ハミング、三角、ブラックマン、ハニングなどが知られている。
【００３２】
次に、ウインドウの両側に、振幅値を０とするデータを追加し時間軸のデータ数Ｎのサンプルとする（Ｓ２）。この様子を図５（１）に示す。ウインドウをかけた波形の両側に、振幅値０のデータを埋め、時刻０から時刻Ｔまでの時間の範囲の、Ｎ個の振幅値のデータを作成している。ここで、振幅０のデータを追加するのは、周波数変換したときの周波数の分解能を上げるためである。
【００３３】
次に、作成した時間軸のデータにＦＦＴ演算を実行する。（Ｓ３）
このことにより、Ｎ個のスペクトルが得られる。このスペクトルの様子を図５（２）に示す。この図５（２）では、ｎ番目のスペクトルＦｎからｎ＋３番目のスペクトルＦｎ＋３に着目した図である。この演算により得られた各スペクトルＦｉについて、次の処理を行う。
【００３４】
まず、ｉ＝０とする（Ｓ４）。次にスペクトルＦｉ（ｉ番目のスペクトル）の大きさが所定値Ｌより大きいか否かが確認される（Ｓ５）。このスペクトルの大きさが所定値Ｌより大きい場合は（Ｓ５：Ｙｅｓ）、所定値Ｌを（図５（２）では波線で表す）、その周波数であって、位相角がそのスペクトルの位相角を反転したもので、振幅値を１とする新たなスペクトルＦ’ｉを新たな周波数軸上に形成する。例えば、図５（２）において、周波数成分Ｆｎは、波線で表す所定値より大きい。図６に表すように複素平面上では、実数軸と位相角αを成している。実数軸に対して線対称で振幅１の周波数成分Ｆ’ｎを形成する。図５（３）は、新たな周波数軸を表す。同様に、所定の振幅値より大きい周波数成分Ｆｎ＋３についても、複素平面において実数軸と角度βを形成しているので、実数軸に線対称な位相角を持ち、振幅が１である新たな周波数成分Ｆ’ｎ＋３を形成する（Ｓ６）。
【００３５】
一方、スペクトルの大きさが所定値Ｌより小さい場合は（Ｓ５：Ｎｏ）、隣り合うスペクトルの大きさが所定値より大きいスペクトルの間に、いくつのスペクトルがあるかを計数するため、値ｍを１加算する（Ｓ９）。
【００３６】
値ｍが確定すると、それぞれの所定値より小さいスペクトルについては、そのスペクトルの周波数であって、振幅値を１とする新たなスペクトルを新たな周波数軸上に形成するが、位相角については、そのスペクトルが保有する位相角を無視し、隣り合う２つの振幅値が所定値以上のスペクトルが形成する新たなスペクトルの位相角の間を、その間に含まれる振幅値が所定値以下のスペクトルの数に１を加算した値で等分に分割した補間位相角とする（Ｓ７）。なお、新たな周波数軸の最初のスペクトルＦ’０は、直流成分を表すが、位相角を０とし、最初に振幅値が所定値以上となるスペクトルＦ’１の位相角を、その間に存在する振幅値が所定値以下のスペクトルの数に１を加算した値で均等に分けた角度を位相角とし、振幅値を１とする新たなスペクトルとする。同様に、周波数軸の最後のスペクトルＦ’Ｎ−１の位相角も０とする。
【００３７】
図６に振幅値が所定値以上のスペクトルであるＦｎとＦｎ＋３と、その間に存在する振幅値が所定値以下のスペクトルであるＦｎ＋１とＦｎ＋２についての新たなスペクトルの位相を示す。Ｆ’ｎの位相角が３００度であり、Ｆ’ｎ＋３の位相角が２１０度とすると、この周波数間に２つの振幅値が所定値より小さいスペクトルがＦｎ＋１とＦｎ＋２の２つがある（ｍ＝２）。この場合は、３００度と２１０度の差である９０度を３分割（ｍ＋１に分割）し、Ｆ’ｎ＋１の位相角を２７０度とし、Ｆ’ｎ＋２の位相角を２４０度とする。なお、この図６では、分かりやすくするために、虚軸のプラス側に分析したスペクトルを示し、新たなスペクトルを虚軸の負側に示したものであって、実際には、分析したスペクトルが、虚軸の負側に位置することがある。位相角については、このように演算が行われ、図５（３）に示すように新たな周波数軸に新たなスペクトルが形成される。また、振幅値が所定値より小さいスペクトルに対応する新たなスペクトルの位相角が振幅値が所定値以上の新たなスペクトルの位相角を補間する際、隣り合う振幅値が所定値以上の新たなスペクトルの位相角の差が１８０度を超える場合は、１８０度未満になる方向で補間する。例えば、隣り合う振幅値が所定値以上の新たなスペクトルをＦ’ｋ、Ｆ’ｋ＋３とし、その間の振幅値が所定値より小さい新たなスペクトルＦ’ｋ＋１，Ｆ’ｋ＋２とし、Ｆ’ｋの位相角を３００度、Ｆ’ｋ＋３の位相角を６０度とすると、Ｆ’ｋ＋１の位相角は、３４０度とし、Ｆ’ｋ＋２の位相角は２０度とする。
【００３８】
次に、値ｍを０に設定し（Ｓ８）、値ｉがスペクトルの総数Ｎに達したかを確認する（Ｓ１０）。値ｉが総数Ｎに達していない場合は（Ｓ１０：Ｎｏ）値ｉを１加算し（Ｓ１１）Ｓ５の処理へ戻る。
【００３９】
一方、値ｉが総数Ｎに達した場合は（Ｓ１０：Ｙｅｓ）、ｍの値に基づいて残りのスペクトルの値が所定値より小さいスペクトルについて、新たなスペクトルを形成する。この新たなスペクトルは、前述した新たなスペクトルと同様、振幅値を１とし、位相角は、最終の所定値より大きいスペクトルに対応する新たなスペクトルの位相角と最終の新たなスペクトルＦ’Ｎ−１の位相角を０として、その間をｍ＋１で等分した角度で補間した値とする。
【００４０】
以上のようにして求めたＦ’０からＦ’Ｎ−１のＮ個の新たなスペクトルについて逆ＦＦＴ演算を実行する（Ｓ１２）。この演算により、新たな時間軸上の波形が得られ、この波形の中央付近の振幅値を係数とするＦＩＲフィルタを形成することができる。（Ｓ１３）
こうして形成された、ＦＩＲフィルタにこの音素データ全部をかける。すなわちＦＩＲフィルタの係数と音素データとの畳込み演算を行う。この処理により、フィルタを通した波形が得られ、大きさが所定値以上のスペクトルの位相が揃えられる。（Ｓ１４）
次に、無声音であるか否かが確認される（Ｓ１５）。母音の場合と、子音であって、有声音（ナ行、マ行、ヤ行、ラ行、ワ行、ガ行、ザ行、ダ行、バ行、ニャ行、ギャ行等で子音部（図３のａの部分）がピッチを持つもの）の場合は（Ｓ１５：Ｎｏ）ここまでの処理でよいので処理を終了する。音素データが子音音素データで無声音（カ行、サ行、タ行、ハ行、パ行、キャ行、シャ行、チャ行、ヒャ行、ピャ行等）の場合は（Ｓ１５：Ｙｅｓ）このフィルタをかける前の先頭部分を、このフィルタをかけた子音音素データの先頭部分にクロスフェードなどの処理により置き換える。（Ｓ１６）
これは、フィルタをかけることにより、先頭部分の位相が変化して、音色が大幅に変化してしまうので、先頭部分だけは、元の波形とする。
【００４１】
以上実施例に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施例に何ら限定されるものでなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々の改良変形が可能であることは容易に推察できるものである。
【００４２】
例えば、上記実施例では、波形のスペクトルを求めるために、ＦＦＴによる演算で求めるものとしたが、ＤＦＴなど他の分析方法でもよい。
【００４３】
また、フィルタを形成する際、スペクトルの大きさが所定の大きさより大きいスペクトルについては、位相角を反転して大きさが１の新たなスペクトルを作成し、スペクトルの大きさが所定の大きさより小さいスペクトルについては、所定の大きさより大きいスペクトルの位相角を均等に等分する位相角で、大きさが１の新たなスペクトルを形成するものとしたが、均等ではない分割割合でもよい。
【００４４】
また、上記実施例では、各種処理をＣＰＵにより実行するものとしたが、その一部をＤＳＰに実行させるようにしてもよい。
【００４５】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の音声合成方法を実行するコンピュータのブロック図である。
【図２】母音音素データおよび子音音素データの模式図である。
【図３】子音音素データの模式図である。
【図４】子音音素データと母音音素データを接続する様子を表す模式図である。
【図５】時間軸上の波形とその波形を周波数変換したときの周波数軸上のスペクトルと新たなスペクトルを表す図である。
【図６】波形のスペクトルと新たなスペクトルを複素平面に表した図である。
【図７】位相を揃える処理をフローチャートで示した図である。
【符号の説明】
１０                      ＣＰＵ
１４                                            ＲＯＭ（波形記憶手段）
３０                      ＤＳＰ
Ｆｎ，Ｆｎ＋１，Ｆｎ＋２、Ｆｎ＋３    波形のスペクトル
Ｆ’ｎ，Ｆ’ｎ＋１，Ｆ’ｎ＋２，Ｆ’ｎ＋３  新たなスペクトル
【図１】
2005017313.tif 000003
【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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