(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストデータに基づいて、コンピュータがテキストを音声に変換する音声合成方法において、
フレーズの境界を示す情報、フレーズが強調音声か否かを示す単語の役割情報、音声の韻律パターン情報の３種類の情報と、音声波形、音素列データ、音素の境界を示すデータとが対応付けられて蓄積されている第1のデータベースと、
前記単語の役割情報および前記韻律パターン情報により定められた劣化パターン毎に、フレーズ境界で接続され且つ接続点前後の基本周波数の差が異なる複数の音声波形による音声を複数の受聴者が評価した第１の値と、フレーズ内で接続され且つ接続点前後の基本周波数の差が異なる複数の音声波形による音声を複数の受聴者が評価した第２の値とが情報として蓄積されている第２のデータベースとを用い、
前記第１のデータベースに記録された前記音素列のうちの少なくとも一部からなる小音素列を合成単位の候補とし、
前記テキストデータで示される音素列の一部と適合する前記合成単位の候補を前記第１のデータベースから検索し、
前記検索された合成単位の候補毎に、合成単位の候補同士の接続点における音声波形の基本周波数の差に対して、前記フレーズの境界を示す情報と、前記単語の役割情報、前記韻律パターン情報に基づく評価値を前記第２のデータベースに蓄積されている第１の値と第２の値とにより求め、
各接続点における前記評価値の平均値を総合評価値として求め、該総合評価値が最も高い合成単位の候補を合成単位として選択し、
前記選択された合成単位に対応した音声波形を前記第１のデータベースから抽出し、
前記テキストデータで示される音素列に対応させて、前記抽出した音声波形を接続する
ことを特徴とする音声合成方法。
【請求項２】
テキストデータに基づいてテキストを音声に変換する音声合成装置において、
フレーズの境界を示す情報、フレーズが強調音声か否かを示す単語の役割情報、音声の韻律パターン情報の３種類の情報と、音声波形、音素列データ、音素の境界を示すデータとが対応付けられて蓄積されている第1のデータベースと、
前記単語の役割情報および前記韻律パターン情報により定められた劣化パターン毎に、フレーズ境界で接続され且つ接続点前後の基本周波数の差が異なる複数の音声波形による音声を複数の受聴者が評価した第１の値と、フレーズ内で接続され且つ接続点前後の基本周波数の差が異なる複数の音声波形による音声を複数の受聴者が評価した第２の値とが情報として蓄積されている第２のデータベースと、
前記第１のデータベースに記録された前記音素列のうちの少なくとも一部からなる小音素列を合成単位の候補とし、前記テキストデータで示される音素列の一部と適合する前記合成単位の候補を前記第１のデータベースで検索して抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された合成単位の候補毎に、合成単位の候補同士の接続点における音声波形の基本周波数の差に対して、前記フレーズの境界を示す情報と、前記単語の役割情報、前記韻律パターン情報に基づく評価値を前記第２のデータベースに蓄積されている第１及び第２の値とにより求め、各接続点における前記評価値の平均値を総合評価値として求め、該総合評価値が最も高い合成単位の候補を合成単位として選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された合成単位に対応した音声波形を前記第１のデータベースから抽出し、前記テキストデータで示される音素列に対応させて前記抽出した音声波形を接続する接続手段とを備えた
ことを特徴とする音声合成装置。
【請求項３】
フレーズの境界を示す情報、フレーズが強調音声か否かを示す単語の役割情報、音声の韻律パターン情報の３種類の情報と、音声波形、音素列データ、音素の境界を示すデータとが対応付けられて蓄積されている第１のデータベースと、前記単語の役割情報および前記韻律パターン情報により定められた劣化パターン毎に、フレーズ境界で接続され且つ接続点前後の基本周波数の差が異なる複数の音声波形による音声を複数の受聴者が評価した第１の値と、フレーズ内で接続され且つ接続点前後の基本周波数の差が異なる複数の音声波形による音声を複数の受聴者が評価した第２の値とが情報として蓄積されている第２のデータベースに接続可能なコンピュータに対して、テキストデータに基づいてテキストを音声に変換する音声合成処理を行わせる音声合成プログラムにおいて、
前記第１のデータベースに記録された前記音素列のうちの少なくとも一部からなる小音素列を合成単位の候補とし、前記テキストデータで示される音素列の一部と適合する前記合成単位の候補を前記第１のデータベースから検索するステップと、
前記検索された合成単位の候補毎に、合成単位の候補同士の接続点における音声波形の基本周波数の差に対して、前記フレーズの境界を示す情報と、前記単語の役割情報、前記韻律パターン情報に基づく評価値を前記第２のデータベースに蓄積されている第１の値と第２の値とにより求めるステップと、
各接続点における前記評価値の平均値を総合評価値として求め、該総合評価値が最も高い合成単位の候補を合成単位として選択するステップと、
前記選択された合成単位に対応した音声波形を前記第１のデータベースから抽出するステップと、
前記テキストデータで示される音素列に対応させて、前記抽出した音声波形を接続するステップとを含む
ことを特徴とする音声合成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、高品質な合成音声を安定に得るための音声合成方法及びその装置並びに音声合成プログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ラジオや、テレビ、有線放送、インターネットなどのコンテンツ作成には膨大な労力が費やされており、現在の有線放送やインターネットなどの多チャンネル時代において、全てのコンテンツを人手で作成すると多大なコストと労力が必要となる。このため、テキストデータから合成音声を生成する音声合成システムが注目されるようになってきた。
【０００３】
音声合成システムを利用すればコンテンツ作成のためのコストを抑えることができ、短時間で大量のコンテンツを作成することができる。
【０００４】
この種の音声合成システムとしては、例えばテキストコーパスを用いたコーパスベースの音声合成システムが知られている。
【０００５】
上記コーパスベース音声合成に属する類の音声合成システムは、低次の音響的情報や低次の物理的情報をもとに、合成文に最適な合成単位をデータベースから検索し、韻律の変形を行わずに接続することで合成音声を作成している。このように韻律を変形しないことで肉声らしさを尊重した音声合成を行っている。
【０００６】
ここで、上記低次の情報とは、空気の振動に近い物理的な情報を指している。例えば、音声波形から直接数値化できる基本周波数やスペクトルなどの情報である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述した従来の音声合成システムにおいては、韻律を変形しないことで肉声らしさを尊重しているが、ケプストラムや音素など、文章としてのまとまりからは遠い低次のパラメータを元にして合成単位を選択しているため、文章全体を考慮した整合性がなく、フレーズの内部で接続を行ったり、文章本来の韻律パターンとは異なった音声になるなど、合成結果は不安定なものとなる。
【０００８】
即ち、低次の情報から得られるパラメータによって合成単位を選択するシステムにおいては、合成音声の品質はデータベースの検索結果に大きく依存したものになる。このため、目標の文章との適合度の高い合成単位を選択できたときは品質が良く、そうでなければ品質は悪くなり、合成音声の品質は不安定である。
【０００９】
このため、従来の音声合成システムでは、前述したラジオや、テレビ、有線放送、インターネットなどの放送に要求されるだけの十分な品質を実現できているとは言い難い。
【００１０】
本発明の目的は上記の問題点に鑑み、放送のための十分な品質を持った音声合成システムを実現でき、コンテンツの作成や更新の自動化を可能にする音声合成方法及びその装置並びに音声合成プログラムを提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記の目的を達成するために、フレーズの境界を示す情報、フレーズが強調音声か否かを示す単語の役割情報、音声の韻律パターン情報の３種類の情報と、音声波形、音素列データ、音素の境界を示すデータとが対応付けられて蓄積されている第１のデータベースと、前記単語の役割情報および前記韻律パターン情報により定められた劣化パターン毎に、フレーズ境界で接続され且つ接続点前後の基本周波数の差が異なる複数の音声波形による音声を複数の受聴者が評価した第１の値と、フレーズ内で接続され且つ接続点前後の基本周波数の差が異なる複数の音声波形による音声を複数の受聴者が評価した第２の値とが情報として蓄積されている第２のデータベースを用い、前記データベースに記録された前記音素列のうちの少なくとも一部からなる小音素列を合成単位の候補として使用して合成音声を生成するようにした。
【００１２】
また、音声合成の際には、テキストデータで示される音素列の一部と適合する前記合成単位の候補を前記データベースから検索し、前記検索された合成単位の候補毎に、合成単位の候補同士の接続点における音声波形の基本周波数の差に対して、前記フレーズの境界を示す情報、前記単語の役割情報、前記韻律パターン情報の３種類の情報に基づく評価値を前記第１の値と第２の値とにより求め、各接続点における前記評価値の平均値を総合評価値として求めて、該総合評価値が最も高い合成単位の候補を合成単位として選択する。
【００１３】
さらに、前記選択された合成単位に対応した音声波形を前記データベースから抽出し、前記テキストデータで示される音素列に対応させて、前記抽出した音声波形を接続している。
【００１４】
例えば、音声波形の断片同士の接続点がフレーズの境界にあるか否かで品質の劣化状態が異なったものとなる。また、強調されている単語は、文章中で重要な意味を持つ単語であり、パワーやピッチが上がっていることが多く、単語が強調されているか否かで品質の劣化状態が異なったものとなる。
【００１５】
韻律パターン情報は、音声断片同士の接続点における韻律パターンの連続性や整合性を判定するために用いることができる。韻律パターンの連続性では、例えば、末尾で基本周波数が緩やかに下がっている音声断片の後に、先頭において基本周波数が高い音声断片を接続すると、基本周波数が下がるはずのところが上がるため、品質が劣化しやすい。逆に、末尾で基本周波数が緩やかに下がっている音声断片の後に、先頭において基本周波数が低い音声断片を接続すると、下がり具合が大きくなるだけなので、品質は劣化し難くなる。
【００１６】
韻律パターンの整合性としては、音声断片同士の接続点における基本周波数の差の方向の±（プラス・マイナス）を見て、それが文章の持つ連続した韻律パターンの傾斜方向と整合しているか否かによって品質の劣化状態が異なる。
【００１７】
このようにフレーズの境界を示す情報や、単語の役割情報、韻律パターン情報等の高次の言語的情報を用いて求めた評価値に基づいて合成単位を選択することにより、従来のように合成単位の選択に低次の情報を利用することによって生じる合成音声の品質の不安定性という問題を解決することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。
【００１９】
図１は、本発明の一実施形態における音声合成装置を示す構成図である。本実施形態では、コンピュータに音声合成プログラムをインストールすることによって音声合成装置を構成している。
【００２０】
図１において、１はコンピュータで、ＣＰＵを主体として構成されている中央処理部１１と、中央処理部１１に接続された記憶部１２、表示部１３、入力部１４、半導体素子から構成されるメモリ１５、及び音声発生器としてのディジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）変換器やスピーカなどからなる音響部１６等を備えた一般的なコンピュータである。
【００２１】
記憶部１２には、上記の音声合成プログラム１７と音声合成のためのテキスト解析辞書１８、及び評価値情報１９が記憶されていると共に、音声合成に必要な各種情報が音声合成データベース２０として構築されている。
【００２２】
入力部１４は、音声合成対象となるテキストデータを入力する手段であり、例えばキーボード、マウス、磁器フロッピーディスクやコンパクトディスクなどの情報記録媒体へのインタフェース、ネットワーク通信インタフェース等を含んでいる。
【００２３】
音声合成データベース２０には、テキスト音声合成に必要なデータベースとして、音声波形２１と、発声内容に対応する音素列データ２２、音素の境界を示すデータ２３、フレーズの境界を示す情報２４、フレーズが強調音声か否かを示す単語の役割情報２５、音声の韻律パターン情報２６が対応付けられて蓄積されている。音声波形２１としては、例えば実際に人が発声した音声が収録されてこれが蓄積されている。
【００２４】
本実施形態では、上記音声合成プログラム１７によって中央処理部１１を動作させて音声合成処理を行わせる。この音声合成処理では、キーボードや情報記録媒体或いはネットワークを介して入力されたかな漢字混じり文のテキストデータに適合した合成音声を生成する際に、上記音声合成データベース（以下、単にデータベースと称する）２０から合成単位となる音声波形の断片（以下、音声断片と称する）を選択する。この選択の際に、高次の言語的情報からトップダウン的に合成単位の候補を選択し、この合成単位に対応した音声断片を選択する。
【００２５】
高次の言語的情報とは、人間が感知した物理現象を解釈した意味内容を持つ情報を指し、空気の振動等の物理的な情報を人間の言語能力によって解釈し、意味を与えた情報である。例えば、フレーズ境界や、単語の役割、韻律パターンの整合性といった、音声波形の断片から直接数値化できず、何段階かの抽象化が必要な情報である。本実施形態では、高次の言語的情報として、フレーズ（ポーズで挟まれた一気に発声する音声区間、呼気段落）の境界情報、単語の役割（単語の強調発声など）情報、韻律パターン（接続点前の音声波形断片末尾と接続点後の音声波形断片先頭における韻律パターンの連続性や整合性など。韻律パターンとはピッチやアクセントなどの音素毎の変化）情報を用いている。尚、韻律パターン情報には、基本周波数の変動パターンに関する情報も含まれている。また、単語の役割情報としては、強調発声の情報以外に、喜怒哀楽の情報や、驚嘆、熱意、失望などの感情的表現を前後の文脈から判断して得られた情報を用いることができる。
【００２６】
このような高次の言語的情報によって、低次の情報のみを利用して合成単位を選択するよりも、高品質な合成音声を安定して出力することができる。さらに、高次の言語的情報を利用することで、選択した音声断片同士の接続点における違和感や、文章の持つ意味と異なった韻律パターンとなってしまうといった従来技術の問題を解決することができる。
【００２７】
従って、本実施形態によれば、高次の言語的情報を利用して合成単位を選択しているので、高品質な合成音声を安定して得ることができる。その結果、放送の分野で要求される品質を持った合成音声を作成でき、有線放送やインターネットの多チャンネル時代においてコンテンツの不足を補うために自動でコンテンツを作成・更新することも可能になる。
【００２８】
図２は本実施形態における音声合成プログラム１７の処理を説明するフローチャート、図３は上記音声合成プログラム１７によって行う高次の言語的情報用いた音声合成の流れを示す図である。これらを参照して具体的動作について説明する。
【００２９】
音声合成のためにワープロ等で作成されたかな漢字混じり文のテキストデータ101が入力される（Ｓ１）と、このテキストデータ101の解析102を行う（Ｓ２）。テキスト解析102では、テキスト解析辞書１８を用いてテキストデータ101の解析を行い、例えば、入力されたかな漢字混じり文のテキスト101に対して、読み仮名、読み仮名に対応する音素列、各音素の継続時間長、フレーズ毎のアクセント型、各フレーズの結合の仕方、アクセント型と結合の仕方に対応した韻律パターンなどの情報を解析結果として出力する。
【００３０】
この後、上記テキスト解析結果を用いて合成単位の検索103を行う。合成単位の検索103の処理では、テキストデータ101の音素列を複数の小音素列に分割して、データベース２０の中からテキストデータ101に音素レベルで一致する小音素列を検索し（Ｓ３）、検索によってデータベース２０から抽出した小音素列を、音声合成に用いる合成単位の候補104とする（Ｓ４）。ここで、上記小音素列とは複数の音素からなる音素列中の一部であり、１つ以上の音素から構成される音素列である。
【００３１】
さらに、前述した高次の言語的情報を用いて候補の絞り込み105を行い（Ｓ５）、テキストデータ101の各小音素列に対する候補として抽出した複数の合成単位の候補104中から各小音素列毎に最適な合成単位を１つ決定する（Ｓ６）。
【００３２】
候補の絞り込み105の処理では、合成単位の検索103によって抽出された複数の合成単位の候補104の中から、データベース２０に蓄積されている高次の言語的情報を用いて候補の絞り込み105を行い、絞り込んだ合成単位の候補106を出力する。さらに、絞り込まれた合成単位の候補106を再び合成単位の候補104として候補の絞り込み105を行い、候補の合成単位を最後の１つまで絞り込むことで、最終的な合成単位を選択する。
【００３３】
本実施形態では、高次の言語的情報として、フレーズの境界を示す情報２４、フレーズが強調音声か否かを示す単語の役割情報２５、音声の韻律パターン情報２６の３つの情報のうちの１つ以上の情報を用いて合成単位の絞り込みを行っている。
【００３４】
次いで、選択した合成単位に対応付けされている音声断片をデータベース２０から取得し（Ｓ７）、取得した音声断片をテキストデータ101の音素列に対応するように順次接続し（Ｓ８）、この接続によって得られた連続した音声波形を音響部１６に送出し、音声としてスピーカーから出力する（Ｓ９）。
【００３５】
尚、前記Ｓ８の処理において音声断片を接続して得られた連続した音声波形をメモリや情報記憶媒体に音声データとして一旦蓄積しておいても良い。また、他の装置で作成された合成音声を上記のように音声データとして入力してこれを音声として出力することも容易に可能であることは言うまでもない。
【００３６】
次に、本実施形態における音声合成の要部をさらに詳細に説明する。
【００３７】
図４は、本実施形態における音声合成の要部を説明する図であり、上記検索された複数の合成単位の候補104の中から最適な合成単位を、高次の言語的情報に基づいて絞り込む流れを示している。
【００３８】
前記Ｓ３の処理によって検索された合成単位の候補104とは、入力テキストデータ101を構成する小音素列と合致する小音素列をデータベース２０から抽出したものであり、データベース２０に蓄積されている音素列を構成する小音素列と合致するものが通例合成単位の候補104として複数選択される。
【００３９】
例えば、「明日は曇りのち雨でしょう」というテキストデータ101から音声を合成しようとする場合、データベース２０に「明日は曇りです（ASITAWAKUMORIDESU）」というテキスト内容に対応する音声波形が蓄積されていた場合、そのうちの「ASHITAWAKUMORI」という部分が合成単位の候補として抽出される。
【００４０】
また、上記のうち「ASITAWAK」の部分を合成単位の候補として抽出することも可能である。即ち、本実施形態における合成単位は、モーラや、音節、文節などの区切りとは無関係に抽出される。つまり、合成単位は、目的のテキストを合成するために使用することが可能な小音素列が、上述のデータベース２０の中からマッチングして抽出されたものであれば良い。
【００４１】
ここで、合成単位を選択する際に、「ASITAWAKUMORI」と、「NOTIAMEDESYOU」として使うこともでき、また、「ASITAWA」と「KUMORINOTIAMEDESYOU」として使うこともできる。このため、可変長の合成単位をどのように選択するかということを決定する必要がある。従来は、入力テキストとデータベース中のケプストラム距離を求めたり、音韻環境や、基本周波数を比較していたが、本発明が従来技術と異なる点は、合成単位を選択する際に、前述したフレーズ境界などの高次の言語的情報を用いることである。但し、データベース２０の構築の際に、高次の言語的情報を抽出する技術としては、従来からのテキスト解析技術などを用いているため、特に従来技術との違いはない。本発明は、情報を抽出する部分ではなく、抽出した高次の言語的情報を合成単位の選択に利用する部分が従来技術との大きな違いとなっている。
【００４２】
次に、可変長の合成単位をどのように使用するかを決定する方法に関して説明する。
【００４３】
本実施形態では、前述した合成単位の絞り込み105処理において、フレーズの境界を示す情報２４、フレーズが強調音声か否かを示す単語の役割情報２５、音声の韻律パターン情報２６の３つの情報を用いている。尚、フレーズ境界情報２４、単語の役割情報２５、韻律パターン情報２６のうちの１つの情報、或いは任意の２つの情報を用いて合成単位を決定してもよい。
【００４４】
即ち、本実施形態では、これら３種類の情報を、合成単位として選択した音声断片同士の接続点における基本周波数の差（ギャップ）に対する品質劣化度合いのパラメータ及び品質評価値（以下、単に評価値と称する）を決定するために用いている。
【００４５】
一例として、品質劣化パターンのグラフを図５に示す。このグラフは、横軸が音声断片同士の接続点における合成単位の基本周波数の差を示し、縦軸が音声断片同士を接続して合成したときの品質を示している。品質評価を示す値は、合成音声を人が聞いたときの主観評価値を元にして算出している。
【００４６】
図５では、音声断片同士の接続点がフレーズ境界にあるときの接続点における基本周波数の差に対する評価値と、音声断片同士の接続点がフレーズ内にあるときの接続点における基本周波数の差に対する評価値が表されている。
【００４７】
上記接続点がフレーズ境界にあるときは、上記基本周波数の差が０，３０，６０，９０，１２０，１５０（Ｈｚ）のときの評価値がそれぞれ、９８，１００，９３，８５，９３，８７（％）である。また、上記接続点がフレーズ内にあるときは、上記基本周波数の差が０，３０，６０，９０，１２０（Ｈｚ）のときの評価値がそれぞれ、９８，８０，５８，４８，１８（％）である。
【００４８】
このように、接続点がフレーズ境界にあるときは、接続点における基本周波数の差が大きくなっても良好な評価値が得られる。また、接続点がフレーズ内にあるときは、基本周波数の差が大きくなるにつれて評価値が徐々に低下している。
【００４９】
図５のグラフから解るように、音声断片同士の接続点における基本周波数の差（ギャップ）が大きくなるに従って品質が劣化していき、その劣化度合いが接続点の条件（ここではフレーズの境界かどうか）によって違ってくる。本実施形態では、そのことを「接続点の条件から定まる品質劣化パターン」と称している。
【００５０】
上記品質劣化パターン（以下、劣化パターンと称する）から合成単位を絞り込む方法として、本実施形態では、音声断片同士の接続点における基本周波数の差と、接続点の条件から定まる劣化パターンをもとにして、その基本周波数の差における品質評価値を算出することで合成単位を絞り込んでいる。
【００５１】
即ち、本実施形態では、評価値として、予め合成した音声波形を複数用意し、これらの音声波形による音声を受聴者に評価してもらった値に基づいて設定した値を用いている。例えば、フレーズ境界で接続し且つ接続点前後の基本周波数の差が異なる複数の音声波形による音声を受聴者が評価した値と、フレーズ内で接続し且つ接続点前後の基本周波数の差が異なる複数の音声波形による音声を受聴者が評価した値、及び接続点前後の基本周波数の変動パターンが異なり且つ接続点前後の基本周波数の差が異なる複数の音声波形による音声を受聴者が評価した値に基づいて設定した値を用いている。これらの評価値としては、例えば、２つの合成単位を接続して得られた１つの音声に対して複数の受聴者が評価した値を標準化した値（例えば平均値）を用いる。この評価値も上記評価値情報１９に含めて記憶部１２に蓄積されている。ここでは、評価値として百分率を用い、１００％において肉声と変わらず、０％に近づくほど品質が劣化しているという尺度を用いている。
【００５２】
さらに、本実施形態では、目標のテキストに対応した音声を合成可能な全ての合成単位の組合せについて総合評価値を算出し、その評価値が最大となるような合成単位の組合せを求めている。
【００５３】
即ち、合成単位の選択によって目標のテキストを音声合成するための合成単位の数に違いが生じる。合成単位の数が多くなると劣化も大きくなるので、例えば各接続点における評価値の平均値を総合評価値とし、この総合評価値が最も高い合成単位を選択している。
【００５４】
一方、高次の言語的情報として利用するフレーズ境界情報２４としては、音声断片同士の接続点がフレーズの境界なのか或いはフレーズの中（フレーズ内）なのかを示す情報を用いている。音声断片同士の接続点がフレーズの境界にあるか否かで、図５に示す劣化パターンが異なったものとなる。例えば、上記接続点がフレーズの境界に存在する場合はグラフの傾斜が緩やかになり品質は余り劣化しないが、フレーズの中に存在する場合は逆に劣化しやすくなる。
【００５５】
フレーズの境界を用いて合成単位の候補を絞り込む方法としては、例えば、「ASITAWAKUMORI」と、「NOTIAMEDESYOU」という合成単位を抽出した場合、前者の末尾と後者の先頭との間で基本周波数差が３０Ｈｚで、品質評価値が８０％だったとする。この接続点はフレーズの境界ではなく、フレーズの途中で接続しているため、接続したときの品質劣化を評価するために、フレーズ内部で接続したときの劣化パターンを用いる。
【００５６】
その他の例として、「ASITAWA」と「KUMORINOTIAMEDESYOU」を合成単位として接続するときは、接続点がフレーズの境界と判断される。フレーズ境界であるか否（フレーズの内部）かを判断するには、データベース２０に蓄積されいているフレーズ境界情報２４を用いている。
【００５７】
フレーズの境界で接続した場合の劣化パターンはフレーズの内部で接続した場合の劣化パターンより緩やかであるため、例えばこのフレーズ境界における２つの合成単位の間の基本周波数の差が９０Ｈｚ以下であれば品質評価値は８５％より大きくなり、従って前述のフレーズ内部で接続するより品質評価値が高くなる。また、フレーズ内で接続した場合における２つの合成単位の間の基本周波数の差が９０Ｈｚ以上であれば、品質評価値が４８％以下となるためフレーズ境界で接続した方が品質が良くなる（図５参照）。例えば、「ASITAWA」と「KUMORINOTIAMEDESYOU」の２つの合成単位の間の接続点における基本周波数の差が９０Ｈｚであったら、この評価値は１００％（フレーズ境界）であるので、前述した「ASITAWAKUMORI」と「NOTIAMEDESYOU」の評価値が８０％（フレーズ内）であるから、「ASITAWA」と「KUMORINOTIAMEDESYOU」が合成単位として選択されることになる。
【００５８】
単語の役割情報２５としては、単語が強調されているかどうかを表す情報を用いている。ここで、単語の「強調」とは、「プロミネンス」或いは「対比強調」とも称されるもので、文音声における強めや弱めは、文中の他の部分との相対的な強弱によって行われ、このように多の部分に対して相対的に引き立たせることである。また、強調されている単語とは、文章中で重要な意味を持つ単語であり、パワーやピッチが上がっていることが多い。このため、単語が強調されているか否かで、前述したフレーズ境界の場合のように、２つの合成単位の間の基本周波数の差に違いが生じるので、劣化パターンが異なったものとなる。
【００５９】
韻律パターン情報は、音声断片同士の接続点における韻律パターンの連続性や整合性及び基本周波数の変動パターンを判定するために用いる。
【００６０】
韻律パターンの連続性では、例えば、末尾で基本周波数が緩やかに下がっている音声断片の後に、先頭において基本周波数が高い音声断片を接続すると、基本周波数が下がるはずのところが上がるため、基本周波数の変動パターンが大きく変化するので、品質が劣化しやすい。逆に、末尾で基本周波数が緩やかに下がっている音声断片の後に、先頭において基本周波数が低い音声断片を接続すると、下がり具合が大きくなるだけなので、品質は劣化し難くなる。
【００６１】
韻律パターンの整合性としては、音声断片同士の接続点における基本周波数の差の方向の±（プラス・マイナス）を見て、それが文章の持つ連続した韻律パターンの傾斜方向（変化傾向）と整合しているか否かによって、劣化パターンが異なる。
【００６２】
これら３種類の情報のうちの１つ以上を用いて、最適な合成単位を絞り込む。複数の候補の中から最後的に１つまで絞り込むと、それが選択された合成単位となる。
【００６３】
また、上記フレーズ境界情報２４、単語の役割情報２５、韻律パターン情報２６の３種類全ての情報を用いて合成単位の候補を選択する場合、例えば、２つの合成単位「ASITAWA」と「KUMORINOTIAMEDESYOU」の接続では、フレーズ境界での接続で、接続点前の合成単位の末尾及び接続点後の先頭において、強調ではなく、韻律パターンの方向性があっているという条件の劣化パターンを用いて評価値を算出している。
【００６４】
尚、本実施形態では、接続点が１箇所のみの場合を例として説明したが、接続点が複数になっても、上記の接続点が１箇所における場合と同様の選択処理を繰り返して行い、最終的に評価値が最大になるような合成単位を選択する。
【００６５】
また、本実施形態は、例えば音素の一つ一つに対応する音声波形を接続して合成音声を生成する場合にも適用可能であるが、接続点が増えるに従って、合成された音声に対する品質評価値が相対的に低くなるので、品質が低下することは言うまでもない。従って、本実施形態では、もし接続点が少なくてすむ合成単位が存在し、それが抽出されれば、そちらが合成単位として選択されることになる。
【００６６】
しかし、データベース２０の中に音素毎に音声波形が記憶されており、これらを接続せざるを得ない状況においても、本発明の音声合成方法を用いることにより、従来例に比べて、可能な限り良い合成単位を選択できるようになる。
【００６７】
また、上記音声合成プログラム１７を光ディスクや磁気ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどの情報記録媒体やネットワーク、その他の通信網を介して配布することにより、多くのユーザーに容易に普及させることができることは言うまでもない。
【００６８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の請求項１に記載の音声合成方法によれば、高次の言語的情報を利用して合成単位を選択しているので、高品質な合成音声を安定して得ることができる。その結果、放送の分野で要求される品質を持った合成音声を作成できるので、有線放送やインターネットの多チャンネル時代においてコンテンツの不足を補うために自動でコンテンツを作成・更新することも可能になる。
【００６９】
また、請求項２に記載の音声合成装置によれば、高次の言語的情報を利用して合成単位を選択しているので、高品質な合成音声を安定して得ることができる。その結果、放送の分野で要求される品質を持った合成音声を作成でき、有線放送やインターネットの多チャンネル時代においてコンテンツの不足を補うために自動でコンテンツを作成・更新することも可能になる。
【００７０】
また、請求項３に記載の音声合成プログラムによれば、情報記録媒体やネットワーク、その他の通信網を介してコンピュータにインストールすることにより音声合成装置を容易に構成することができる。さらに、高次の言語的情報を利用して合成単位を選択しているので、高品質な合成音声を安定して得ることができる。その結果、放送の分野で要求される品質を持った合成音声を作成でき、有線放送やインターネットの多チャンネル時代においてコンテンツの不足を補うために自動でコンテンツを作成・更新することも可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施形態における音声合成装置を示す構成図
【図２】  本発明の一実施形態における音声合成プログラムの処理を説明するフローチャート
【図３】  本発明の一実施形態における音声合成プログラムによって行う高次の言語的情報用いた音声合成の流れを示す図
【図４】  本発明の一実施形態における音声合成の要部を説明する図
【図５】  本発明の一実施形態における品質劣化パターンのグラフの一例を示す図
【符号の説明】
１…コンピュータ、１１…中央処理部、１２…記憶部、１３…表示部、１４…入力部、１５…メモリ、１６…音響部、１７…音声合成プログラム、１８…テキスト解析辞書、１９…評価値情報、２０…音声合成データベース、２１…音声波形、２２…音素列、２３…音素の境界情報、２４…フレーズの境界情報、２５…単語の役割情報、２６…韻律パターン情報、101…テキスト、102…テキスト解析、103…合成単位の検索、104…合成単位の候補、105…候補の絞り込み、106…合成単位の候補、107…接続、108…合成音声。
【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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