(57)【要約】音声合成器は、個々の話者の音声の特徴のように響くか、あるいは真似るように固有化される。個々の話者は、多少の登録データ（１８）を提供し、このデータは、少量の音声から抽出することができ、本システムは、基本合成パラメータ（１２）を新しい話者（３６）のそれにより近いものに変更する。より細かく言うと、合成パラメータ（１２）は、文脈非依存型パラメータのような話者依存型のパラメータ（３０）と、文脈非依存型パラメータのような話者非依存型のパラメータ（３２）と、文脈依存型パラメータのような話者非依存型のパラメータ（３２）へと分解される。話者依存型パラメータ（３０）は、新しい話者からの登録データ（１８）を用いて適合させられる。適合の後、話者依存型パラメータ（３０）は、話者非依存型のパラメータ（３２）と結合されて、一組の固有化された合成パラメータ（４２）を提供する。
2004522186.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声合成器を固有化する方法において、該方法は、
前記音声合成器が合成済み音声を生成するのに使用可能な一組のパラメータとして表現される音声データのコーパスを取得する段階と、
前記一組のパラメータを一組の話者依存型パラメータと一組の話者非依存型のパラメータへと分解する段階と、
新しい話者から登録データを取得して、前記登録データを使用して前記話者依存型パラメータを適合し、それによって適合済みの話者依存型パラメータを生成する段階と、
前記話者非依存型のパラメータと前記適合済み話者依存型パラメータとを結合して、前記音声合成器によって、合成済み音声を生成するのに使用するための、固有化された合成パラメータを構築する段階と
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
話者非依存型パラメータの数が、話者依存型パラメータの数を超えることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記分解する段階は、文脈依存型情報を識別し、前記文脈依存型を用いて前記話者非依存型パラメータを表現することによって実行されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記分解する段階は、文脈非依存型情報を識別し、前記文脈非依存型を用いて前記話者依存型パラメータを表現することによって実行されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記音声データは、人間の音声に関連するフォルマント曲線に対応した一組の周波数パラメータを備えることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記音声データは、人間の音声に関連する声門源情報に対応した一組の時間領域のパラメータを備えることを特徴として請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記音声データは、人間の音声に関連する韻律情報に対応した一組のパラメータをそなえること特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
一集団の練習用話者からの話者依存型パラメータを用いて固有空間を構築し、前記固有空間と前記登録データとを用いて前記話者依存型パラメータを適合させる段階を、さらに備えることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
もし前記登録データが合成器が使用する全ての音素を単独で表していなければ、一集団の練習用話者からの話者依存型パラメータを用いて固有空間を構築し、前記固有空間と前記登録データとを用いて前記話者依存型パラメータを適合させる段階を、さらに備えることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１０】
固有化した音声合成器を構築する方法において、該方法は、
所定の合成法を使用し、合成済み音声を生成するために前記合成法が使用するパラメータの初期セットを持つ基本合成器を提供する段階と、
話者依存型パラメータと話者非依存型のパラメータとして、前記パラメータの初期セットを表す段階と、
話者から登録データを取得する段階と、
前記登録データを用いて前記話者依存型パラメータを変更し、それによって前記基本合成器を固有化して前記話者の音声品質を真似る段階と
を備えることを特徴とする方法。
【請求項１１】
固有化された音声合成器において、該合成器は、
話者依存型パラメータと話者非依存型のパラメータとして表される合成パラメータのデータストア上で動作する所定の合成法を実行するための一組の命令を持った合成プロセッサと、
話者依存型パラメータと話者非依存型のパラメータをして表現される合成パラメータのデータストアを含むメモリと、
所定の話者からの一組の登録データを提供するための入力と、
前記パラメータを前記所定の話者に固有化するのに、前記話者依存型パラメータ上で動作する前記登録データを受ける適合モジュールと
を備えることを特徴とする合成器。
【請求項１２】
前記合成パラメータは、文脈非依存型パラメータであることを特徴とする請求項１１記載の合成器。
【請求項１３】
前記合成パラメータは、文脈依存型パラメータであることを特徴とする請求項１１記載の合成器。
【請求項１４】
前記入力は、前記所定の話者の音声発話から与えられた前記登録データを取得するためのマイクロフォンを含むことを特徴とする請求項１１記載の合成器。
【請求項１５】
前記適合モジュールは、練習用コーパスから作った固有空間を用いる推定システムを含むことを特徴とする請求項１１記載の合成器。
【請求項１６】
前記登録データは、前記所定の話者の音声発話から抽出したパラメータを備え、前記推定システムは、前記所定の話者の音声発話から抽出した前記パラメータを前記固有空間に拘束することで、前記登録データ内で見付からない音声ユニットを推定することを特徴とする請求項１５記載の合成器。
【請求項１７】
音声合成システムにおいて、該システムは、
合成パラメータのデータストア上で動作することによって、所定の合成法を実行する音声合成器と、
前記合成パラメータの少なくとも一部を変更して、既定の話者の音声を真似るために合成器の音を固有化する、前記既定の話者からの登録データを受け取る固有化器と
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項１８】
前記固有化器は、前記合成パラメータを話者依存型パラメータと話者非依存型のパラメータとに分解し、その後、前記話者依存型パラメータを前記登録データを用いて変更することを特徴とする請求項１７記載のシステム。
【請求項１９】
前記固有化器は、前記合成パラメータから話者依存型パラメータを抽出し、その後、前記話者依存型パラメータと前記登録データを用いて変更することを特徴とする請求項１７記載のシステム。
【請求項２０】
前記登録データを検証して、前記登録データ内で足りない音声ユニットに対応するパラメータの推定値を提供するためのパラメータ推定システムを、さらに備えることを特徴とする請求項１７記載のシステム。
【請求項２１】
前記推定システムは、一集団の練習用話者に対して扱われる固有空間を使用することを特徴とする請求項２０記載のシステム。
【請求項２２】
前記推定システムは、一集団の練習用話者に対して扱われる固有空間を使用し、かつ、前記固有空間を使って、前記登録データを前記固有空間に拘束することで前記パラメータの推定値を提供することを特徴とする請求項２０記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広く音声合成に関する。より特化して、本発明は、登録データが話者によって与えられた後に、特定の話者の微妙な違いに似せるか真似ることで、音声合成器の出力をその個人に合わせるためのシステムと方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
文章から音声を作る合成器を用いた多くの応用分野では、その合成器の出力音声が、特定の話者の特徴に似ていることが望ましいであろう。今日では、音声合成器を開発する際に、合成された音声ができるだけ人間に近く聞こえるようにすることに力が注がれる。この点について進歩が続く間は、今日の音声合成器は、合成器を構成するのに使用される音声データの集成に含まれる異音の混合物を表す、自然に近い音声を作り出す。現在、特定の話者の特性を真似る音声合成器を作る効果的な方法が無いのは、音声合成器を構成するのに使用される話者の音声の標本を記録するための時間が無いためである。特定の話者から登録データをほんの少し用いて既存の音声合成器をあつらえたり固有化したりできるのが望ましいが、そのような技術は今のところ存在しない。
【０００３】
ごく最近の音声合成器は、典型的には文章の形態の情報を合成された音声へと変換するように設計されている。通常は、これらの合成器は、ある合成法と、関連した合成パラメータの組に基づいている。合成器のパラメータは、通常、前もって録音されディジタル化され分割された人間の実際の音声の結合ユニットを操作することで生成され、その音声に含まれる個々の異音が、録音の間に使用される文章に関連するか、一致するようにする。今日一般に使用されている音声合成法は、異なる様々なものがあるが、一つの例は、音源フィルター（source-filter）合成法である。この音源フィルター法は、人間の音声をフィルターの集まったものを通して与えられる音源波形の集まりとしてモデル化する。この音源波形は、単純なパルスあるいは正弦波、もしくは複雑で調和の取れた豊かな波形であってよい。フィルターは、音源波形を変更し色づけして、結びついた音声の音を真似る。
【０００４】
音源フィルター合成法では、一般に、音源波形の複雑さとフィルター特性との間で逆相関がある。もし複雑な波形が使われるなら、通常やや単純なフィルターモデルで十分である。逆に、もし単純な音源波形が使われるなた、典型的には、より複雑なフィルター構成が使用される。音源フィルター関係の全スペクトラムを利用して、単純な音源と複雑なフィルターから、複雑な音源と単純なフィルターまでを網羅した、音声合成器の例がある。本発明の原理を説明するために、声門源（glottal source）とフォルマント曲線（formant trajectory）フィルター合成法がここでは説明される。これは、実現可能な音源フィルター合成法の単に一例に過ぎず、他に本発明を共に使用することのできる多くの方法があることは、当業者なら分かるであろう。さらに、音源フィルター合成をここでは説明したが、非音源フィルター法を含む他の合成法も、また本発明の範囲内にある。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に基づいて、個人に合わせられた音声合成器は、所定の合成法を使用し、かつその合成法を使用して合成音声を生成するためのパラメータの初期セットを持った、基本的な合成器を提供することによって作ることができる。登録データは、話者から得られ、その登録データを使用してパラメータの初期セットを変更し、それによて基本合成器を固有化して話者の音声品質を真似る。
【０００６】
本発明の他の面に基づいて、パラメータの初期セットは、話者依存型パラメータと、話者非依存型パラメータとに分解することができる。新しい話者から得た登録データは、その後、話者依存型パラメータを適合するのに使用され、その結果、適応化された話者依存型のパラメータは、その後、話者非依存型パラメータと結合されて、音声合成器が使用するための、個人に合わせた合成パラメータのセットを生成する。
【０００７】
本発明のさらに他の面に基づいて、既述した話者依存型パラメータと話者非依存型パラメータとはパラメータの初期セットを、文脈非依存型パラメータと文脈依存型パラメータの２つのグループに分解することで得ることができる。この点について、異なる文脈のパラメータ内に検出可能な変動性があるかどうかによって、文脈非依存型あるいは文脈依存型であると見なされる。隣接する異音が何であるかによって所定の異音が異なって聞こえるときは、その異音に関連する合成パラメータは、識別可能な文脈依存型パラメータ（隣接する異音によって変わるもの）に分解される。異音は、また隣接する異音が変化した時に、著しく変わらない、文脈非依存型パラメータに分解される。
【０００８】
本発明は、話者依存型パラメータを持った、文脈非依存型パラメータに関連し、話者非依存型パラメータを持った、文脈依存型パラメータに関連する。こうして、登録データは、文脈非依存型パラメータを適合させるのに使用され、これは、適合した合成パラメータを作るために、文脈依存型パラメータと再結合している。実施形態において、文脈非依存型パラメータと文脈依存型パラメータとに分解することで、依存型より非依存型のパラメータの方が少数になる。このパラメータの数の差は、文脈非依存型パラメータ（数では少ない）のみが適合処理を受けるために、利用される。良好な固有化の結果は、こうして最小の計算負荷で得られる。
【０００９】
本発明のさらに他の面に基づいて、上述の適合処理は、非常に少量の登録データを用いて実行することができる。実際、登録データは、全ての文脈非依存型パラメータの見本すら含んでいる必要は無い。適合処理は、本発明の譲受人が開発した固有音声（eigenvoice）技術を利用した最小のデータを用いて実行される。固有音声技術には、文脈非依存型パラメータを用いてスーパーベクトルを作り、次元引き下げ処理を受ける技術が含まれ、この中には、固有空間を生成する主成分分析（PSA:principle component analysis）がある。この固有空間は、比較的少ない次元で、元の音声合成器内で、全ての文脈非依存型パラメータによって網羅された空間を表している。一旦生成されると、固有空間は、新しい話者の音声の短い標本だけでも使用すれば、新しい話者の文脈非依存型パラメータを推定するのに使用することができる。新しい話者は、ディジタル化され分解され分類されて登録データを構成する登録音声の或る大きさを発音する。文脈非依存型パラメータは、その登録データから抽出されて、これら抽出されたパラメータの類似性が、固有空間の制約を受けて最大化される。
【００１０】
固有空間技術によって、システムは、例え、新しい話者が全ての文脈非依存型パラメータを含む十分な量の音声を与えなくても、全ての新しい話者の文脈非依存型パラメータを推定することができる。これは、固有空間が最初、多くの話者からの文脈非依存型パラメータから作られていることから、可能なのである。新しい話者の登録データが固有空間内で制約を受ける時に（偶然利用可能になる、いかなる不完全なパラメータのセットを用いても）、本システムは、固有空間内の新しい話者の位置に対応するように、足りないパラメータを推測する。
【００１１】
本発明が使用する技術は、実質的に合成法のいかなる面にも応用できる。本実施形態は、この技術を音源フィルターモデルのフィルターに関連する、フォルマント曲線に応用する。その技術は、また、音源を表現するものに関連した、あるいは、音長と傾斜を含んだ韻律（prosody）パラメータを含んだ他の話者モデルパラメータに関連した、話者依存型パラメータにも応用できる。さらに、もし固有空間技術が使用されると、それは反復配列内で配置され、そこで、固有空間は反復して扱われ、それによって追加されて登録データが与えらるために改善される。
【００１２】
本発明とその目的及び利点をさらに完全に理解するために、以下の説明と添付の図面とを参照されたい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図１を参照すると、音声合成器の一例が１０として図示されている。音声合成器は、一組の合成パラメータ１２と、それによって文章のような入力データを合成済み音声に変換する、所定の合成法１４を使用する。本発明の一つの面に従って、固有化器１６は、登録データ１８を受け取って合成パラメータ１２を使って動作して、合成器に話者個人の音声品質を真似させる。固有化器１６は、合成パラメータ１２の特質によって、多くの異なる領域で動作する。例えば、もし、合成パラメータにフォルマント曲線のような周波数パラメータが含まれていると、固有化器は、結果としての合成済み音声が登録データ１８を提供した個人により近く聞こえるように、フォルマント曲線を変更するように構成することができる。
【００１４】
本発明は、音声合成器を固有化するための、また固有化した音声合成器を作るための方法を提供する。この方法は、大まかに図２に示されるが、始めに段階２０で基本合成器を提供する。基本合成器は、広範囲の異なる合成法のいずれかに基づいたものであれば良い。ここでは音源フィルター法を説明するが、本発明を同様に適用できる他の合成法もある。基本合成器２０に加えて、本発明の方法は、登録データ２２を取得する段階も含んでいる。この登録データは、その後、段階２４で基本合成器を変更する際に使用される。本発明を使用して既存の合成器を固有化する時には、登録データを取得する段階は、通常基本合成器が構成された後に実行される。しかし、基本合成器の構成に先立って、あるいは同時に登録データを取得することも可能である。こうして、図２において、２つの択一的なパス（ａ）と（ｂ）が図示されている。
【００１５】
図３には、本実施形態が、より詳細に示される。図３では、それで合成法１４が動作する合成パラメータ１２が、音声データのコーパス（corpus）２６から開始する。基本合成器を構成する時には、一人或いは二人以上の練習用の話者に、用意した文章を読んでもらって実際の発話の例を提供してもらうのが通例である。こうして、提供された言葉は、文章に関連付けることができる。通常、音声データは、ディジタル化され、文章内の個々のシンボルで配列することができるような小さな部分に分割される。本実施形態では、音声データは、個々の異音を識別するために分割され、隣接する異音の文脈が保存される。合成パラメータ１２は、その後、これらの異音から構成される。本実施形態では、声門パルスとフォルマント曲線のような時間と周波数のパラメータは、それぞれ各異音ユニットから抽出される。
【００１６】
一旦、合成パラメータが作成されると、分解段階２８が実行される。合成パラメータ１２は、話者依存型パラメータ３０と話者非依存型パラメータ３２とに分解される。分解段階は、データ分析技術を用いるか、文脈非依存型音素に対してフォルマント曲線を計算することにより、パラメータを分解し、そして各異音ユニットフォルマント曲線が次の２つ：文脈非依存型フォルマント曲線と文脈依存型フォルマント曲線との和であることを検討する。この技法は、図４を用いて、より完全に説明されるであろう。
【００１７】
一旦、話者依存型と話者非依存型のパラメータが互いに分離されると、適合段階３４が話者依存型パラメータで実行される。適合段階は、新しい話者３６がもたらす登録データ１８を用い、その話者に対して合成器が固有化される。勿論、新しい話者３６は、もし望めば、音声データのコーパス２６をもたらした話者の一人であって良い。しかし、通常、新しい話者は、音声データのコーパスを創るのに参加する機会を持たないだろうが、むしろ最初の製造の後の合成システムのユーザーである。
【００１８】
適合段階３４に対して用いることのできる多くの異なる技術がある。適合段階は、当然、特定の合成器が用いる合成パラメータの特性に依存する。可能性のある一つの適合法には、音声データのコーパス２６から取って決定された元のパラメータに代えて、新しい話者３６から取った話者依存型パラメータを用いる段階を含んでいる。もし希望するなら、古いパラメータと新しいパラメータを合わせたもの、あるいは重み付けして平均したものを用いて、新しい話者３６から得て、音声データのコーパス２６から取得した残りのパラメータと合理的に一致するままの、話者依存型パラメータ３８を提供することができる。理想的な場合には、新しい話者３６は、十分な量の登録データ１８を提供して、文脈非依存型パラメータの全て、あるいは少なくとも最も重要なものを新しい話者の音声の微妙な違いに適合させることができる。しかし、多くの場合、データの少数のみが、新しい話者から利用可能であり、全ての文脈非依存型パラメータは、表現されない。以下に、より詳述するように、本発明の他の面により、固有音声技術が提供され、これによって、話者依存型パラメータを最低限の品質のみの登録データで適合することができる。
【００１９】
話者依存型パラメータを適合した後に、結合段階４０が実行される。この結合段階４０は、話者依存型パラメータ３２と、適合済み話者依存型パラメータ３８とを再結合して、一組の固有化した合成パラメータ４２を生成する。結合段階４０は、必然的に、分解段階２８を逆に用いて行う。言い換えると、分解段階２８と結合段階４０とは、相互的である。
【００２０】
一旦、固有化された合成パラメータ４２が生成されると、合成法１４によって固有化された音声を創るのに用いることができる。図３において、合成法１４が２つの場所に現れており、そこでは、合成パラメータ１２を用いた方法は、固有化した合成パラメータ４２を用いた方法と同じであり、主な違いは、パラメータ１２が基本合成器の合成済み音声を作り出すのに対して、パラメータ４２は、新しい話者依存型パラメータ３６に似せるか真似た合成済み音声を作り出す。
【００２１】
図４は、本発明の一実施形態が、より詳細に示されており、そこでは、この合成法は、フォルマント曲線あるいは他の類似した周波数領域のパラメータを用いた音源フィルター法である。登録音声データの一例としての連結ユニットが、符号５０で示されており、所定の異音５２を含んでおり、隣接する異音５４と５６との間の文脈に位置している。この例の音源フィルターモデルに従って、合成器は、声門源波形５８を、音声を補償するのに使用される異音のフォルマント曲線６０に対応する一組のフィルターに与えることによって合成済み音声を作り出す。
【００２２】
図３と共に既述したように、合成パラメータ（この場合、フォルマント曲線）は、話者依存型パラメータと話者非依存型のパラメータとに分解することができる。それ故、この実施形態では、フォルマント曲線６０を文脈非依存型パラメータ６２と文脈依存型パラメータ６４とに分解する。注意したいのは、文脈非依存型パラメータは、話者依存型パラメータに対応し、一方、文脈依存型パラメータは、話者非依存型のパラメータに対応するということである。登録データ１８は、適合されたか推定されたパラメータ６６を生成するために、適合段階或いは推定段階３４によって使用される。これらは、その後、文脈依存型パラメータ６４と結合されて、適合済みフォルマント曲線６８を構成する。この適合済みフォルマント曲線は、その後、その中を声門源波形５８が通過して合成済み音声を作り、その中で、合成済み異音が新しい話者依存型パラメータに、より似るか真似ているようなフィルターを構成するのに使用することができる。
【００２３】
上述したように、もし新しい話者の登録データが、全ての文脈非依存型フォルマント曲線を推定するのに十分であるなら、文脈非依存型情報を、新しい話者のそれに置き換えることは、合成器の出力音声を固有化するのに十分である。反対に、もし、全ての文脈非依存型フォルマント曲線を推定するのに十分な登録データが無ければ、本実施形態は、固有音声技術を用いて失われた曲線を推定する。
【００２４】
図５に示されるように、固有音声技術は、段階７０で示されるように、練習用の多くの話者の文脈非依存型パラメータからスーパーベクトルを構成することで開始される。もし希望すれば、スーパーベクトルは、基本合成器を生成するのに使用した、音声データのコーパス２６を用いて構成することができる。スーパーベクトルを構成するのに、話者の適度に多様な横断面が選択されるべきである。各話者用に、スーパーベクトルが構成される。各スーパーベクトルには、所定の順番で、合成器が用いる全ての音素のための文脈非依存型パラメータが連結されたものが含まれる。音素パラメータが連結される順番は、その順番が全ての練習用の話者にとって一致していれば、重要ではない。
【００２５】
次に、段階７２において、次元を減らす段階が実行される。主要要素分析（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）は、そのような次元を減らす技術の一つである。減らす段階では、固有空間を構成するのに使用されるスーパーベクトルと比較して低い次元を持った固有空間７４が作られる。固有空間は、こうして、全ての練習用の話者の文脈非依存型パラメータが限局されるような、次元が減らされたベクトル空間を表している。
【００２６】
新しい話者からの登録データ１８は、その後に、取得され、固有空間７４内の新しい話者の位置が、段階７６で表現されるように推定される。本実施形態では、最大尤度法を用いて、固有空間内の新しい話者の位置を推定する。登録データ１８が、必ずしも全ての音素を含んでいる必要は無い。固有空間７４内の新しい話者の位置は、音素データが存在するものなら、何でも用いて推定される。実際、例え非常に短い登録データの発話でも、新しい話者の固有空間７４内の位置を推定するのには十分である。こうして、失われた音素データなら何でも、段階７８においてと同様に、失われたパラメータを、前に推定された固有空間内の位置へ拘束することによって生成することができる。固有空間は、異なる話者が、如何に聞こえるかについての知識を具現化する。もし、新しい話者の登録データの発話が、スカーレット・オハラの言う“Tomorrow is another day”のように聞こえたら、その話者の他の発話も、スカーレット・オハラのように聞こえるはずだと考えるのが自然である。この場合、新しい話者の固有空間における位置は、“スカーレット・オハラ”と名付けられる。声の特性が似た他の話者は、固有空間内の同じ位置の近くに落ち着くであろうと思われる。
【００２７】
文脈非依存型（話者依存型）パラメータを表現する固有空間を複数の練習用の話者から構築するための段階が、図６に示される。この図では、Ｔ人の練習用話者１２０が、固有空間が構築される練習用データ１２４のコーパスを提供すると仮定している。これらの練習用データは、その後、１２４で示される、話者依存型パラメータを作成する。段階１２４では、話者一人当たり一つのモデルが構築され、各モデルは、その話者用の文脈非依存型パラメータのセット全体を表現する。
【００２８】
Ｔ人の話者からの練習用データを全て使って各話者依存型パラメータを整えた後、一組のＴ個からなるスーパーベクトルが１２８で作られる。こうして、Ｔ人の話者の各々に対して、一つのスーパーベクトル１３０ができる。各話者のスーパーベクトルは、その話者の文脈非依存型パラメータの整理された一覧表を備えている。この一覧表は、連結されて、スーパーベクトルを定義する。パラメータは、便利な順番で整理される。その順番は、厳密なものではない。しかし、一旦順番が決まると、Ｔ人の全ての話者が従わなくてはならない。
【００２９】
練習用話者の各々に対してスーパーベクトルが作られた後、基本的な成分分析あるいは他のいくつかの次元を減らす技術が、段階１３２において実行される。Ｔ個のスーパーベクトルに対する基本的な成分分析は、段階１３４でＴ個の固有ベクトルを作り出す。こうして、もし１２０人の練習用話者が使用されると、システムは、１２０個の固有ベクトルを生成する。これらの固有ベクトルは、固有空間を定義する。
【００３０】
Ｔ個の固有ベクトルの最大値が段階１３２で作られた後、実際には、最初のＮ個の固有ベクトルのみを残して、これら固有ベクトルのいくつかを処分することが可能である。こうして、段階１３６において、Ｔ個の固有ベクトルから任意にＮ個を抽出し、段階１３８において、減らされたパラメータ固有空間を具備する。典型的には、話者の間の区別をするための重要な情報を少ししか持っていないので、高次の固有ベクトルが処分されることが多い。練習用話者の全数よりも固有空間を少なくすることで、限られたメモリとプロセッサの資源で実際的なシステムを構築するのに役立つであろう、固有のデータ圧縮が得られる。
【００３１】
固有空間は、構築された後、新しい話者の文脈非依存型パラメータを推定するのに使用される。文脈非依存型パラメータは、新しい話者の登録データから抽出される。抽出されたパラメータは、その後、最大尤度技法を使用して固有空間に拘束される。
【００３２】
本発明の最大尤度技法は、新しい話者と関連している最大確率を持つ文脈依存型パラメータに対応したスーパーベクトルを表す、固有空間１３８内の点１６６に達する。図解のため、最大尤度技法は、図６の線分１６８の下に示されている。
【００３３】
実際の効果として、最大尤度技法は、登録データがどの程度に実際利用可能かに係わらず、新しい話者の登録データと最も一致する固有空間内のスーパーベクトルを選ぶ。
【００３４】
図６において、固有空間１３８は、一組の固有ベクトル１７４，１７５，１７８で表される。新しい話者からの登録データに対応するスーパーベクトル１７０は、固有空間において、固有ベクトルの各々を、Ｗ１，Ｗ２…Ｗｎで示される対応する固有値と乗算することで表現することができる。これらの固有値は、最初は知られていない。最大尤度技法は、これらの未知の固有値に対する値を見付ける。より十分に説明されるであろうが、これらの値は、新しい話者の固有空間内の文脈非依存型パラメータを最も良く表している最適解を求めることによって選択する。
【００３５】
固有値と、固有空間１３８の対応する固有ベクトルを乗算し、結果の積を加算した後で、文脈非依存型パラメータ１８０の適合済みセットが作られる。スーパーベクトル１８０の値は、最適解を表しており、すなわち、固有空間内の新しい話者の文脈非依存型パラメータを表す最大尤度を持っている。
【００３６】
前述した内容から、本発明は、話者適応技法を音声固有化の問題に適用するのに、異なる多様な音源（話者依存型と話者非依存型情報のような）を分解することを利用していることを理解されよう。本発明の効果的な一つの面は、話者依存型の部分を特徴付けるのに使用されるパラメータの数が、実質的には、話者非依存型の部分を特徴付けるのに使用されるパラメータの数よりも少ないことがあり得るという点にある。これは、合成器を個々の話者の声に適合させるのに必要な登録データの量が、非常に少なくて良いということである。また、実施形態のある特定の面はフォルマント曲線に焦点を合わせているが、本発明は、決してフォルマント曲線と一緒に使用することに限定されない。また、個人の音声の特徴を聴いて区別できるような他の音韻パラメータと同様に、本発明を、音長と傾斜のような韻律パラメータに適用することができる。既存の合成器を固有化する、あるいは、新しく固有化された合成器を構築する、高速で効果的な方法を提供することによって、本発明は、固有化が課題になっているような文章を音声にする異なった様々な応用物に適当である。これらは、インターネット音声コンテント、おもちゃ、ゲーム、対話システム、ソフトウェアエージェント等々を配るシステムを含んでいる。
【００３７】
本発明は、現実施形態と共に説明してきたが、本発明は、添付の特許請求の範囲にある本発明の趣旨から離れることなく、幾分の変更が可能であることは、認識されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の音声合成器のブロック図である。
【図２】固有化した合成器を構成する際、あるいは既存の合成器を固有化する際に含まれる基本的な段階を示したフローチャートである。
【図３】合成パラメータが、話者依存型パラメータと話者非依存型パラメータとに分解されるような、本発明の一実施形態を示したデータフロー図である。
【図４】文脈非依存型パラメータと文脈依存型パラメータが、異音のフォルマント曲線から抽出される、他の実施形態を示したデータフロー図である。
【図５】パラメータを適合したり推測したりする応用における固有音声技術を示したブロック図である。
【図６】話者依存型パラメータを推測するための固有ベクトル技術を示した流れ図である。
【符号の説明】
【００３９】
１０…音声合成器
１２…合成パラメータ
１４…合成法
１６…固有化器
１８…登録データ
【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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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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