(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、
非ポーズでない呼気段落境界を検出する手段と、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、
前記非ポーズでない呼気段落境界の２つ後の呼気段落長を計数する第３の計数手段と、
前記第１、第２及び第３の呼気段落長をカテゴリ化する手段と、
前記カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段と
を備えたことを特徴とする音声合成装置。
【請求項２】
規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、
非ポーズでない呼気段落境界を検出する手段と、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、
前記第１及び第２の呼気段落長をカテゴリ化する手段と、
前記カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段と
を備えたことを特徴とする音声合成装置。
【請求項３】
規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、
ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、
ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、
ポーズ記号の２つ後の呼気段落長を計数する第３の計数手段と、
前記第１、第２及び第３の呼気段落長をカテゴリ化する手段と、
前記カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段と
を備えたことを特徴とする音声合成装置。
【請求項４】
規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、
ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、
ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、
前記第１及び第２の呼気段落長をカテゴリ化する手段と、
前記カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段と
を備えたことを特徴とする音声合成装置。
【請求項５】
規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、
非ポーズでない呼気段落境界を検出する手段と、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、
前記非ポーズでない呼気段落境界の２つ後の呼気段落長を計数する第３の計数手段と、
前記各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段と
を備えたことを特徴とする音声合成装置。
【請求項６】
規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、
非ポーズでない呼気段落境界を検出する手段と、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、
前記各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段と
を備えたことを特徴とする音声合成装置。
【請求項７】
規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、
ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、
ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、
ポーズ記号の２つ後の呼気段落長を計数する第３の計数手段と、
前記各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段と
を備えたことを特徴とする音声合成装置。
【請求項８】
規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、
ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、
ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、
前記各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段と
を備えたことを特徴とする音声合成装置。
【請求項９】
前記多変量解析は、
質的な要因に基づいて、目的となる外的基準を算出する数量化１類である
ことを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の音声合成装置。
【請求項１０】
前記多変量解析は、
複数の説明変数に基づいて、目的変数を算出する重回帰分析である
ことを特徴とする請求項５乃至８の何れかに記載の音声合成装置。
【請求項１１】
前記ポーズ長決定手段は、
発声速度に応じて、ポーズ長予測値を修正して設定するポーズ長修正手段
を備えたことを特徴とする請求項１乃至８の何れかに記載の音声合成装置。
【請求項１２】
規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、
非ポーズでない呼気段落境界を検出するステップと、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するステップと、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するステップと、前記非ポーズでない呼気段落境界の２つ後の呼気段落長を計数するステップと、
前記各呼気段落長をカテゴリ化するステップと、
前記カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップと
を順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定する
ことを特徴とする規則音声合成方法。
【請求項１３】
規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、
非ポーズでない呼気段落境界を検出するステップと、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するステップと、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するステップと、
前記各呼気段落長をカテゴリ化するステップと、
前記カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップと
を順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定する
ことを特徴とする規則音声合成方法。
【請求項１４】
規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、
ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数するステップと、
ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数するステップと、
ポーズ記号の２つ後の呼気段落長を計数するステップと、
前記各呼気段落長をカテゴリ化するステップと、
前記カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップと
を順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定する
ことを特徴とする規則音声合成方法。
【請求項１５】
規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、
ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数するステップと、
ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数するステップと、
前記各呼気段落長をカテゴリ化するステップと、
前記カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップと
を順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定する
ことを特徴とする規則音声合成方法。
【請求項１６】
規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、
非ポーズでない呼気段落境界を検出するステップと、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するステップと、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するステップと、
前記非ポーズでない呼気段落境界の２つ後の呼気段落長を計数するステップと、
前記各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップと
を順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定する
ことを特徴とする規則音声合成方法。
【請求項１７】
規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、
非ポーズでない呼気段落境界を検出するステップと、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するステップと、
前記非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するステップと、
前記各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップと
を順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定する
ことを特徴とする規則音声合成方法。
【請求項１８】
規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、
ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数するステップと、
ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数するステップと、
ポーズ記号の２つ後の呼気段落長を計数するステップと、
前記各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップと
を順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定する
ことを特徴とする規則音声合成方法。
【請求項１９】
規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、
ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数するステップと、
ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数するステップと、
前記各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップと
を順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定する
ことを特徴とする規則音声合成方法。
【請求項２０】
前記多変量解析は、
質的な要因に基づいて、目的となる外的基準を算出する数量化１類である
ことを特徴とする請求項１２乃至１５の何れかに記載の規則音声合成方法。
【請求項２１】
前記多変量解析は、
複数の説明変数に基づいて、目的変数を算出する重回帰分析である
ことを特徴とする請求項１６乃至１９の何れかに記載の規則音声合成方法。
【請求項２２】
ポーズ時間長を予測した後、
発声速度に応じて、前記ポーズ長予測値を修正して設定するステップ
を実行することを特徴とする請求項１２乃至１９の何れかに記載の規則音声合成方法。
【請求項２３】
コンピュータにより必要に応じて読み出され、コンピュータ上で実行されるプログラムを記憶した記憶媒体であって、
請求項１２乃至２２の何れかに記載の規則音声合成方法を順次実行するプログラムを記憶した
ことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、規則によって任意の音声を合成する音声合成装置、規則音声合成方法及び記憶媒体に関し、特に、特に、日本語の規則によって、自然性の高い合成音声を出力できる規則音声合成のためのポーズ長決定方法を改良した音声合成装置、規則音声合成方法及び記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声合成方式には、音声波形そのものを記録しておき、それを組み合わせて音声波形を作りだすものと、音声の特性を表すパラメータに分析して記録しておき、出力時に合成器を用いるものがある。さらに、制御部と波形形成部の方式の組み合わせにより録音編集、音声素片編集、パラメータ編集、規則合成などのさまざまな音声合成方式がある。
【０００３】
このうち音声の規則合成は、文字や音声記号などの離散的記号で表現された系列を、連続音声に変換するものである。変換の過程で音声生成の普遍的諸性質や人為的諸特性が合成規則として適用される。
【０００４】
テキスト音声合成は、文章（テキストデータ）を音声に変換するものであり、音声表記と１対１に対応しないのが普通である。したがって、入力テキストを音声記号の系列に変換するとともに、韻律的特徴を自動的に生成するため、形態素解析や構文解析などの言語処理が必要となる。
【０００５】
従来、テキスト文章を音声にして出力するテキスト音声変換装置は、テキスト解析部と規則音声合成部（パラメータ生成部と音声合成部）から構成される。
【０００６】
テキスト解析部では、漢字かな混じり文を入力して、単語辞書を参照して形態素解析し、読み、アクセント、イントネーションを決定し、韻律記号付き発音記号（中間言語）を出力する。
【０００７】
パラメータ生成部では、ピッチ周波数パターンや音韻継続時間等の設定を行い、音声合成部では、音声の合成処理を行う。
【０００８】
音声合成部では、目的とする音韻系列（中間言語）から音声合成単位を、あらかじめ蓄積されている音声データから選択し、パラメータ生成部で決定したパラメータに従って、結合／変形して音声の合成処理を行う。
【０００９】
音声合成単位は、音素、音節（ＣＶ）、ＶＣＶ，ＣＶＣ（Ｃ：子音、Ｖ：母音）等や、音韻連鎖を拡張した単位がある。
【００１０】
音声合成方法としては、あらかじめ音声波形にピッチマーク（基準点）を付けておき、その位置を中心に切り出して、合成時には合成ピッチ周期に合わせて、ピッチマーク位置を合成ピッチ周期ずらしながら重ね合わせる合成方式が知られている。
【００１１】
上記構成のテキスト音声変換によって、より自然性の高い合成音声を出力するには、音声素片の単位の持ち方、素片品質、合成方式と共に、前記パラメータ生成部でのパラメータ（ピッチ周波数パターン、音韻継続時間長、ポーズ、振幅）をいかに自然音声に近くなるよう適切に制御するかが極めて重要となる。ポーズとは、文節の前後の若干の休止区間をいう。
【００１２】
ポーズ設定方法としては、文献１：特開平６−５９６９５号（ＡＴＲ自動翻訳電話研究所）公報に記載された方法がある。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
このような従来のポーズ長制御方法にあっては、以下のような問題点があった。
【００１４】
すなわち、この従来のポーズ長制御方法では、局所的な係り受け関係を用いてポーズ長を制御する方法であるため、この方法を実現するには、テキスト解析部が必要であり、さらにテキスト解析部において、係り受け関係を求めるため構文解析が必須となり、単語辞書の記憶容量とテキスト解析部全体の処理が大きくなるという問題点があった。また、構文解析を誤ると、直接的に悪影響を受けるという欠点があった。
【００１５】
このように、上記従来の音声合成方法では、簡易な方法でポーズ長を決定するのは困難であった。
【００１６】
本発明は、テキスト解析における係り受け情報等を全く用いることなく、簡易な手法でポーズ長を適切に制御でき、自然なテンポ感の合成音声を得ることができる音声合成装置、規則音声合成方法及び記憶媒体を提供することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る音声合成装置は、規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、非ポーズでない呼気段落境界を検出する手段と、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、非ポーズでない呼気段落境界の２つ後の呼気段落長を計数する第３の計数手段と、第１、第２及び第３の呼気段落長をカテゴリ化する手段と、カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段とを備えて構成する。
【００１８】
本発明に係る音声合成装置は、規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、非ポーズでない呼気段落境界を検出する手段と、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、第１及び第２の呼気段落長をカテゴリ化する手段と、カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段とを備えて構成する。
【００１９】
本発明に係る音声合成装置は、規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、ポーズ記号の２つ後の呼気段落長を計数する第３の計数手段と、第１、第２及び第３の呼気段落長をカテゴリ化する手段と、カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段とを備えて構成する。
【００２０】
本発明に係る音声合成装置は、規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、第１及び第２の呼気段落長をカテゴリ化する手段と、カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段とを備えて構成する。
【００２１】
本発明に係る音声合成装置は、規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、非ポーズでない呼気段落境界を検出する手段と、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、非ポーズでない呼気段落境界の２つ後の呼気段落長を計数する第３の計数手段と、各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段とを備えて構成する。
【００２２】
本発明に係る音声合成装置は、規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、非ポーズでない呼気段落境界を検出する手段と、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段とを備えて構成する。
【００２３】
本発明に係る音声合成装置は、規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、ポーズ記号の２つ後の呼気段落長を計数する第３の計数手段と、各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段とを備えて構成する。
【００２４】
本発明に係る音声合成装置は、規則によって任意の合成音声を得る音声合成装置において、ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段とを備えて構成する。
【００２５】
上記ポーズ長決定手段は、発声速度に応じて、ポーズ長予測値を修正して設定するポーズ長修正手段を備えたものであってもよい。
【００２６】
また、本発明に係る規則音声合成方法は、規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、非ポーズでない呼気段落境界を検出するステップと、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するステップと、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するステップと、非ポーズでない呼気段落境界の２つ後の呼気段落長を計数するステップと、各呼気段落長をカテゴリ化するステップと、カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップとを順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定することを特徴とする。
【００２７】
本発明に係る規則音声合成方法は、規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、非ポーズでない呼気段落境界を検出するステップと、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するステップと、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するステップと、各呼気段落長をカテゴリ化するステップと、カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップとを順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定することを特徴とする。
【００２８】
本発明に係る規則音声合成方法は、規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数するステップと、ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数するステップと、ポーズ記号の２つ後の呼気段落長を計数するステップと、各呼気段落長をカテゴリ化するステップと、カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップとを順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定することを特徴とする。
【００２９】
本発明に係る規則音声合成方法は、規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数するステップと、ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数するステップと、各呼気段落長をカテゴリ化するステップと、カテゴリ化された呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップとを順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定することを特徴とする。
【００３０】
本発明に係る規則音声合成方法は、規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、非ポーズでない呼気段落境界を検出するステップと、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するステップと、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するステップと、非ポーズでない呼気段落境界の２つ後の呼気段落長を計数するステップと、各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップとを順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定することを特徴とする。
【００３１】
本発明に係る規則音声合成方法は、規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、非ポーズでない呼気段落境界を検出するステップと、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するステップと、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するステップと、各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップとを順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定することを特徴とする。
【００３２】
本発明に係る規則音声合成方法は、規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数するステップと、ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数するステップと、ポーズ記号の２つ後の呼気段落長を計数するステップと、各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップとを順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定することを特徴とする。
【００３３】
本発明に係る規則音声合成方法は、規則によって任意の合成音声を得る規則音声合成方法において、ポーズ記号の直前の呼気段落長を計数するステップと、ポーズ記号の直後の呼気段落長を計数するステップと、各呼気段落長から、多変量解析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するステップとを順次実行して規則音声合成のためのポーズ長を決定することを特徴とする。
【００３４】
本発明に係る規則音声合成方法は、ポーズ時間長を予測した後、発声速度に応じて、ポーズ長予測値を修正して設定するステップを実行するものであってもよい。
【００３５】
上記多変量解析は、質的な要因に基づいて、目的となる外的基準を算出する数量化１類であってもよく、また、複数の説明変数基づいて、目的変数を算出する重回帰分析であってもよい。
【００３６】
本発明に係る記憶媒体は、コンピュータにより必要に応じて読み出され、コンピュータ上で実行されるプログラムを記憶した記憶媒体であって、請求項１２乃至１９の何れかに記載の規則音声合成方法を順次実行するプログラムを記憶したことを特徴とする。
【００３７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
第１の実施形態
図１は本発明の第１の実施形態に係る音声合成装置及び規則音声合成方法の構成を示すブロック図である。本実施形態に係る音声合成方法は、テキストデータを入力とするテキスト音声変換装置に適用した例である。
【００３８】
図１において、１０１はテキスト解析部、１０２は単語辞書、１０３はパラメータ生成部、１０４は音声合成部、１０５は素片辞書、１０６は音声入力部、１０７は素片作成部である。
【００３９】
テキスト解析部１０１は、漢字かな混じり文を入力して、単語辞書１０２を参照して形態素解析し、読み、アクセント、イントネーションを決定し、韻律記号付き発音記号（中間言語）を出力する。アクセントとイントネーションは、ピッチ周波数の時間的変化パターンと最も密接に関係しており、ピッチ周波数パターンは自然で聞きやすい音調を付与するばかりでなく、単語や句のまとまりを示して文音声を理解しやすくする役割を果たす。
【００４０】
単語辞書１０２は、例えばＲＯＭやＲＡＭで構成され、単語辞書及び文法的に連結可能な後続単語の種類を規定した単語検索テーブルを記憶する。
【００４１】
パラメータ生成部１０３は、テキスト解析部１０１からの直接あるいは韻律記号付き発音記号（中間言語）を入力として、中間言語自身から使用すべき、素片辞書１０５内の素片アドレスを選択し、また、ピッチ周波数パターンや音韻継続時間長、振幅、ポーズ長等の設定を行う。パラメータ生成部１０３は、本音声合成方法の主要部分であり、図２〜図３により詳細に後述する。
【００４２】
素片辞書１０５は、自然音声信号を入力し、あらかじめ素片作成部１０７により作成される。
【００４３】
音声信号入力部１０６は、ＲＳ−２３２Ｃ等の通信ポートやＦＤＤ、データを格納する内部バッファから構成され、音声合成に用いる素片の基となる自然音声データが通信ポートやＦＤＤを通して入力される。
【００４４】
素片作成部１０７は、あらかじめ自然音声データをラベリングし、合成音の基となる素片を作成しておくものである。
【００４５】
音声合成部１０４は、素片辞書１０５内の素片を選択して音声合成するもので、従来の種々の方法が適用でき、例えば、波形重畳法を用いることができる。
【００４６】
パラメータ生成部１０３で決定したピッチ周期は、素片接続の周期として、音韻の継続時間長は、素片辞書１０５内の素片の圧縮、伸縮などによって実現する。
【００４７】
なお、上記単語辞書１０２、音声合成部１０４、素片辞書１０５、素片作成部１０７は従来技術のものと同一でよい。
【００４８】
図２は上記パラメータ生成部１０３による、規則音声合成のためのポーズ長決定方法を説明するためのブロック図である。
【００４９】
図２において、２０１は中間言語、２１０は非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するポーズ直前呼気段落長算出部（第１の計数手段）、２１１は非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するポーズ直後呼気段落長算出部（第２の計数手段）、２１２は非ポーズでない呼気段落境界の２つ後の呼気段落長を計数するポーズ２つ後呼気段落長算出部（第３の計数手段）、２０３は各呼気段落長算出部２１０〜２１２の各呼気段落長２１３をカテゴリ化するカテゴリ化手段、２０４はカテゴリ化された呼気段落長から、数量化１類によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いてポーズ時間長を予測するポーズ長学習／予測部（ポーズ長決定手段）、２０５は学習データ、２０７はポーズ長学習／予測部２０４を制御する学習／予測制御部、２０８は発声速度データ、２０６は発声速度データ２０８に基づいてポーズ長を修正するポーズ長修正部（ポーズ長修正手段）、２０９は目的ポーズ長データである。数量化１類については後述する。
【００５０】
図３は上記ポーズ長学習／予測部２０４及びポーズ長修正部２０６の詳細な構成を示すブロック図である。
【００５１】
図３において、ポーズ長学習／予測部２０４は、数量化１類予測モデル３０１、カテゴリ数量メモリ３０２及び数量化１類学習モデル３０３から構成され、ポーズ長修正部２０６は、発声速度比算出部３０５及びポーズ長伸縮部３０７から構成される。また、２０７はポーズ長学習／予測部２０４を制御する学習／予測制御部である。
【００５２】
数量化１類学習モデル３０３には、学習用カテゴリ化各呼気段落長２０５が入力され、数量化１類予測モデル３０１には、予測用カテゴリ化各呼気段落長２１３が入力され、数量化１類予測モデル３０１からは推定値データ３０４がポーズ長伸縮部３０７に出力される。一方、発声速度比算出部３０５には、発音速度データ２０８が入力され、発声速度比算出部３０５からは発声速度比３０６がポーズ長伸縮部３０７に出力される。ポーズ長伸縮部３０７からは目的ポーズ長データ２０９が出力される。
【００５３】
以下、上述のように構成された音声合成方法における、ポーズ長決定方法の動作を説明する。
【００５４】
まず、パソコン通信の文章ファイルやフロッピーディスク（ＦＤ）内の文章ファイル等のテキストデータがＲＳ２３２Ｃ等の通信ポートやＦＤＤを経て入力され、内部バッファに一時的に格納され、一定量を超えることによりある単位ごと（例えば、１文章ごと）にテキスト解析部１０１に送られる。
【００５５】
テキスト解析部１０１では、ＲＯＭやＲＡＭで構成された単語辞書１０２の単語辞書と、そのテキストデータを照合しながら読み、アクセント、イントネーション、ポーズ等の情報を文字列として記述した音韻韻律記号を生成し、これをパラメータ生成部１０３に送る。
【００５６】
パラメータ生成部１０３では、テキスト解析部１０１からの直接あるいは韻律記号付き発音記号（中間言語）を入力として、中間言語自身から使用すべき、素片辞書１０５内の素片アドレスを選択し、また、ピッチ周波数パターンや音韻継続時間長、振幅、ポーズ長等の設定を行い、これらの情報からなる合成パラメータを生成して合成音声部１０４に送る。
【００５７】
合成音声部１０４では、生成された合成パラメータに基づいて音声波形データを生成し、これをＤ／Ａ変換器（図示せず）に送る。
【００５８】
次に、図２に示すパラメータ生成部１０３による、規則音声合成のためのポーズ長決定方法について説明する。
【００５９】
ポーズとしては、明示的にカンマ（，）などの記号で示すか、あるいは、ポーズを陽に示さず、呼気段落境界が息継ぎの箇所であるので、呼気段落境界をポーズとしてもよい。呼気段落境界をポーズとする場合、特定の呼気段落境界にポーズが入らないことを示す非ポーズ記号を採用してもよい。以下、ポーズとは、ポーズ記号で明示的に示されたポーズ、または、陽に示さない場合の、非ポーズでない箇所を指すものとする。
【００６０】
図２に示すように、中間言語２０１、ポーズ直前呼気段落長算出部２１０、ポーズ直後呼気段落長算出部２１１、ポーズ２つ後呼気段落長算出部２１２、カテゴリ化手段２０３、ポーズ長学習／予測部２０４、学習データ２０５、学習／予測制御部２０７、発声速度データ２０８、ポーズ長修正部２０６、及び目的ポーズ長データ２０９から構成されている。
【００６１】
その動作は、学習／予測制御部２０７の指示によって、（１）モデル学習の場合と、（２）予測の場合とに分かれる。
（１）モデル学習の場合
学習／予測制御部２０７によりモデル学習が指示されると、ポーズ直前呼気段落長算出部２１０、ポーズ直後呼気段落長算出部２１１及びポーズ２つ後呼気段落長算出部２１２によりポーズ直前、直後、２つ後の呼気段落長を計数しておく。長さの計数にあたっては、モーラ数を計数し、日本語の特性を考慮して、撥音（Ｎ）、促音（ッ）、長音をも１拍に計数する。その後、これらの呼気段落長をカテゴリ化手段２０３によりカテゴリ化し要因としておく。これらと、ポーズ長実測値を外的基準として、学習データ２０５を作成する。
【００６２】
ポーズ長学習部２０４では、上記学習データ２０５を入力し、ポーズ長実測値を外的規準として、数量化１類のモデルを学習する。この数量化１類のモデルを学習することは、カテゴリ数量を決定することである。
【００６３】
数量化１類は、多変量解析の１つであり、質的な要因に基づいて、目的となる外的基準を算出するもので、以下の式（１）〜（３）で定式化される。
【００６４】
ｉ番目のデータの要因アイテムをｊ、その属するカテゴリをｋ、そのカテゴリ数量（カテゴリに付与する係数）をｘ（ｊｋ）とするとき、予測値ｙ（ｉ）は、式（１），式（２）で示される。
【００６５】
【数１】
0004232254.tif 000002
【００６６】
上記ｘ（ｊｋ）は、最小２乗法で求められる。すなわち、式（３）に示すように予測値ｙ（ｉ）と実測値Ｙ（ｉ）の２乗誤差が最小になるようにして求められる。
【００６７】
【数２】
0004232254.tif 000003
【００６８】
解法には上記式（３）を、ｘ（ｊｋ）で偏微分してゼロとおくと正規方程式が得られる。
【００６９】
コンピュータによる実際の計算としては、連立方程式を解く数値解析問題に帰着できる。
（２）予測の場合
一方、学習／予測制御部２０７の指示によって、予測の場合には、中間言語２０１の入力音韻記号列から、ポーズ直前呼気段落長算出部２１０、ポーズ直後呼気段落長算出部２１１及びポーズ２つ後呼気段落長算出部２１２の動作によって、各呼気段落長２１３を計数する。長さの計数にあたっては、学習データと同様に、モーラ数を計数し、日本語の特性を考慮して、撥音（Ｎ）、促音（ッ）、長音をも１拍に計数する。
【００７０】
その後、カテゴリ化手段２０３の動作によって、前記呼気段落長を学習時と同一カテゴリに分類して質的データである要因データ（カテゴリ化した各呼気段落長）とし、ポーズ長予測部２０４に入力する。ポーズ長予測部２０４では、学習時に決定したカテゴリ数量を用いて、外的規準であるポーズ長を予測する。
【００７１】
その後、ポーズ長修正部２０６によって、発声速度データ２０８に基づいてポーズ長を修正し、目的ポーズ長データ２０９を得る。
【００７２】
ここで、要因データとしては、第１の実施形態では、ポーズ直前の呼気段落長（モーラ数）、ポーズ直後の呼気段落長（モーラ数）、及びポーズ２つ後の呼気段落長（モーラ数）を用いることを特徴とする。
【００７３】
次に、図３を参照してポーズ長学習／予測部２０４及びポーズ長修正部２０６の動作を詳細に説明する。
【００７４】
この動作も、学習／予測制御部２０７の指示によって、（１）学習の場合と、（２）予測の場合と、に分かれる。
（１）学習の場合
学習／予測制御部２０７の指示により、学習の場合には、学習用カテゴリ化各呼気段落長（要因）とポーズ実測値データ２０５から、数量化１類学習モデル３０３を起動して、前記式（３）を解き、求まったカテゴリ数量をカテゴリ数量メモリ３０２に記憶する。
（２）予測の場合
学習／予測制御部２０７の指示により、予測する場合には、予測用カテゴリ化各呼気段落長（要因）データ２１３を、まず中間言語である入力音韻記号列から算出する。この予測用カテゴリ化各呼気段落長（要因）データ２１３に対して、カテゴリ数量メモリ３０２内のカテゴリ数量を重み計数として、数量化１類予測モデル３０１を起動して、前記式（１）を計算し、ポーズ長の推定値データ３０４を求める。
【００７５】
ポーズ修正部２０６は、発声速度比算出部３０５及びポーズ長伸縮部３０７から構成され、その動作は、現在の発声速度を入力して、発声速度比算出部３０５によって、学習時の基準の発声速度との比３０６を求め、ポーズ長伸縮部３０７に出力する。ポーズ長伸縮部３０７では、ポーズ長推定値データ３０４に発声速度比３０６から定まる定数を乗じ、目的ポーズ長データ２０９を得る。
【００７６】
以上説明したように、第１の実施形態に係る音声合成装置は、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するポーズ直前呼気段落長算出部２１０、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するポーズ直後呼気段落長算出部２１１、非ポーズでない呼気段落境界の２つ後の呼気段落長を計数するポーズ２つ後呼気段落長算出部２１２、各呼気段落長をカテゴリ化するカテゴリ化手段２０３、カテゴリ化された呼気段落長から、数量化１類によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長学習／予測部２０４、ポーズ長学習／予測部２０４を制御する学習／予測制御部２０７、発声速度に応じて、ポーズ長予測値を修正するポーズ長修正部２０６を備え、規則音声合成のためのポーズ長を決定するようにしたので、テキスト解析を必ずしも必要とはしない、よりコンパクトな規則音声合成レベルにおいても適切なポーズ長を得ることができ、全体のリズム感を向上させ、自然なテンポ感の合成音声を得ることができる。
【００７７】
以下、本実施形態の効果を具体的に説明する。
【００７８】
ＡＴＲ５０３文データベースにより女性話者１名の学習を行った結果、有効な読点データ数６７１個に対して、ポーズ直前、直後、２つ後の呼気段落長とポーズ長には相関がみられ、重相関係数０．５６２、実測値との平均２乗誤差９７．７ｍｓｅｃの推定精度を得た。
【００７９】
これにより、テキスト解析における係り受け情報等を全く用いることなく、簡易な手法でポーズ長を適切に制御でき、自然なテンポ感の合成音声を得ることが可能になる効果がある。
【００８０】
第２の実施形態
図４は本発明の第２の実施形態に係る音声合成装置及び規則音声合成方法のパラメータ生成部による、規則音声合成のためのポーズ長決定方法を説明するためのブロック図である。本実施形態に係る音声合成方法の説明にあたり図２と同一構成部分には同一符号を付している。
【００８１】
本ポーズ長決定方法は、前記図１のパラメータ生成部１０３によるポーズ長決定方法に適用できる。
【００８２】
図４において、２０１は中間言語、４０１は非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するポーズ直前呼気段落長算出部（第１の計数手段）、４０２は非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するポーズ直後呼気段落長算出部（第２の計数手段）、２０３は各呼気段落長算出部４０１，４０２の各呼気段落長２１３をカテゴリ化するカテゴリ化手段、２０４はカテゴリ化された呼気段落長から、数量化１類によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いてポーズ時間長を予測するポーズ長学習／予測部、２０５は学習データ、２０７は学習／予測制御部、２０８は発声速度データ、２０６はポーズ長修正部、２０９は目的ポーズ長データである。
【００８３】
上記ポーズ長学習／予測部２０４及びポーズ長修正部２０６の詳細な構成は、前記図３に示すブロック図と同様である。
【００８４】
以下、上述のように構成された音声合成方法における、ポーズ長決定方法の動作を説明する。
【００８５】
ポーズとしては、明示的にカンマ（，）などの記号で示すか、あるいは、ポーズを陽に示さず、呼気段落境界が息継ぎの箇所であるので、呼気段落境界をポーズとしてもよい。呼気段落境界をポーズとする場合、特定の呼気段落境界にポーズが入らないことを示す非ポーズ記号を採用してもよい。以下、ポーズとは、ポーズ記号で明示的に示されたポーズ、または、陽に示さない場合の、非ポーズでない箇所を指すものとする。
【００８６】
図４に示すように、中間言語２０１、ポーズ直前呼気段落長算出部４０１、ポーズ直後呼気段落長算出部４０２、カテゴリ化手段２０３、ポーズ長学習／予測部２０４、学習データ２０５、学習／予測制御部２０７、発声速度データ２０８、ポーズ長修正部２０６、及び目的ポーズ長データ２０９から構成されている。
【００８７】
その動作は、学習／予測制御部２０７の指示によって、（１）モデル学習の場合と、（２）予測の場合と、に分かれる。
（１）モデル学習の場合
学習／予測制御部２０７によりモデル学習が指示されると、ポーズ直前呼気段落長算出部４０１及びポーズ直後呼気段落長算出部４０２によりポーズ直前、直後の呼気段落長を計数しておく。長さの計数にあたっては、モーラ数を計数し、日本語の特性を考慮して、撥音（Ｎ）、促音（ッ）、長音をも１拍に計数する。その後、これらの呼気段落長をカテゴリ化手段２０３によりカテゴリ化し要因としておく。これらと、ポーズ長実測値を外的基準として、学習データ２０５を作成する。
【００８８】
ポーズ長学習部２０４では、上記学習データ２０５を入力し、ポーズ長実測値を外的規準として、数量化１類のモデルを学習（カテゴリ数量を決定）する。
（２）予測の場合
一方、学習／予測制御部２０７の指示によって、予測の場合には、中間言語２０１の入力音韻記号列から、ポーズ直前呼気段落長算出部４０１及びポーズ直後呼気段落長算出部４０２の動作によって、各呼気段落長２１３を計数する。長さの計数にあたっては、学習データと同様に、モーラ数を計数し、日本語の特性を考慮して、撥音（Ｎ）、促音（ッ）、長音をも１拍に計数する。
【００８９】
その後、カテゴリ化手段２０３の動作によって、前記呼気段落長を学習時と同一カテゴリに分類して質的データである要因データ（カテゴリ化した各呼気段落長）とし、ポーズ長予測部２０４に入力する。ポーズ長予測部２０４では、学習時に決定したカテゴリ数量を用いて、外的規準であるポーズ長を予測する。
【００９０】
ポーズ修正部２０６は、前記３に示すように発声速度比算出部３０５及びポーズ長伸縮部３０７から構成され、その動作は、現在の発声速度を入力して、発声速度比算出部３０５によって、学習時の基準の発声速度との比３０６を求め、ポーズ長伸縮部３０７に出力する。ポーズ長伸縮部３０７では、ポーズ長推定値データ３０４に発声速度比３０６から定まる定数を乗じ、目的ポーズ長データ２０９を得る。
【００９１】
ここで、要因データとしては、第２の実施形態では、ポーズ直前の呼気段落長（モーラ数）、及びポーズ直後の呼気段落長（モーラ数）を用いることを特徴とする。
【００９２】
以上説明したように、第２の実施形態に係る音声合成装置及び規則音声合成方法は、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するポーズ直前呼気段落長算出部４０１、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するポーズ直後呼気段落長算出部４０２、各呼気段落長をカテゴリ化するカテゴリ化手段２０３、カテゴリ化された呼気段落長から、数量化１類によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長学習／予測部２０４、ポーズ長学習／予測部２０４を制御する学習／予測制御部２０７、発声速度に応じて、ポーズ長予測値を修正するポーズ長修正部２０６を備え、規則音声合成のためのポーズ長を決定するようにしたので、第１の実施形態と同様に、簡易な構成で、ポーズ長を適切に制御でき、自然なテンポ感の合成音声を得ることができる。
【００９３】
以下、本実施形態の効果を具体的に説明する。
【００９４】
ＡＴＲ５０３文データベースの女性話者１名による学習を行った結果、有効な読点データ数６７１個に対して重相関係数０．４４、実測値との平均２乗誤差１０６ｍｓｅｃの推定精度を得た。
【００９５】
したがって、第１の実施形態と同様に、簡易な構成で、ポーズ長を適切に制御でき、自然なテンポ感の合成音声を得ることが可能になる効果がある。
【００９６】
これらの効果に加えて、特に、第２の実施形態においては、ポーズ長の推定精度を第１の実施形態と比較して大幅に低下させることなく、重み係数であるカテゴリ数量メモリ３０２を２／３に、また、予測時の加算等の演算量も２／３にそれぞれ削減でき、より低コストでコンパクトにまとめることが可能になる効果がある。
【００９７】
第３の実施形態
図５は本発明の第３の実施形態に係る音声合成装置及び規則音声合成方法のパラメータ生成部による、規則音声合成のためのポーズ長決定方法を説明するためのブロック図である。本実施形態に係る音声合成方法の説明にあたり図２と同一構成部分には同一符号を付している。
【００９８】
本ポーズ長決定方法は、前記図１のパラメータ生成部１０３によるポーズ長決定方法に適用できる。
【００９９】
図５において、２０１は中間言語、２１０は非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するポーズ直前呼気段落長算出部（第１の計数手段）、２１１は非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するポーズ直後呼気段落長算出部（第２の計数手段）、２１２は非ポーズでない呼気段落境界の２つ後の呼気段落長を計数するポーズ２つ後呼気段落長算出部（第３の計数手段）、５０１は各呼気段落長から、重回帰分析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いてポーズ時間長を予測するポーズ長学習／予測部（ポーズ長決定手段）、５０５は学習データ、２０７は学習／予測制御部、２０８は発声速度データ、２０６はポーズ長修正部、２０９は目的ポーズ長データである。
【０１００】
図６は上記ポーズ長学習／予測部５０１及びポーズ長修正部２０６の詳細な構成を示すブロック図であり、前記図３と同一構成部分には同一符号を付している。
【０１０１】
図６において、ポーズ長学習／予測部５０１は、重回帰予測モデル６０１、回帰係数メモリ６０２及び重回帰学習モデル６０３から構成され、ポーズ長修正部２０６は、発声速度比算出部３０５及びポーズ長伸縮部３０７から構成される。また、２０７はポーズ長学習／予測部２０４を制御する学習／予測制御部である。
【０１０２】
重回帰学習モデル６０３には、学習用各呼気段落長５０５が入力され、重回帰予測モデル６０１には、予測用各呼気段落長６００が入力され、重回帰予測モデル６０１からは推定値データ３０４がポーズ長伸縮部３０７に出力される。一方、発声速度比算出部３０５には、発音速度データ２０８が入力され、発声速度比算出部３０５からは発声速度比３０６がポーズ長伸縮部３０７に出力される。ポーズ長伸縮部３０７からは目的ポーズ長データ２０９が出力される。
【０１０３】
以下、上述のように構成された音声合成方法における、ポーズ長決定方法の動作を説明する。
【０１０４】
ポーズとしては、明示的にカンマ（，）などの記号で示すか、あるいは、ポーズを陽に示さず、呼気段落境界が息継ぎの箇所であるので、呼気段落境界をポーズとしてもよい。呼気段落境界をポーズとする場合、特定の呼気段落境界にポーズが入らないことを示す非ポーズ記号を採用してもよい。以下、ポーズとは、ポーズ記号で明示的に示されたポーズ、または、陽に示さない場合の、非ポーズでない箇所を指すものとする。
【０１０５】
図５に示すように、中間言語２０１、ポーズ直前呼気段落長算出部２１０、ポーズ直後呼気段落長算出部２１１、ポーズ２つ後呼気段落長算出部２１２、ポーズ長学習／予測部５０１、学習データ２０５、学習／予測制御部２０７、発声速度データ２０８、ポーズ長修正部２０６、及び目的ポーズ長データ２０９から構成されている。
【０１０６】
その動作は、学習／予測制御部２０７の指示によって、（１）モデル学習の場合と、（２）予測の場合と、に分かれる。
（１）モデル学習の場合
学習／予測制御部２０７によりモデル学習が指示されると、データベースからポーズ直前、直後、２つ後の呼気段落長を計数しておく。長さの計数にあたっては、モーラ数を計数し、日本語の特性を考慮して、撥音（Ｎ）、促音（ッ）、長音をも１拍に計数する。また、前記呼気段落長を説明変数とし、ポーズ長実測値を目的変数として、学習データ５０５を作成しておく。
【０１０７】
前記学習データ５０５をポーズ長学習部５０１に入力し、ポーズ長実測値を目的変数として、重回帰分析のモデルを学習し、回帰係数を決定する。
【０１０８】
重回帰分析は、多変量解析の１つであり、複数の説明変数に基づいて目的変数を算出するもので、以下の式（４）〜（６）で定式化される。
【０１０９】
説明変数ｘ１，ｘ２，…，ｘｐでｎ個の学習データから目的変数ｙをモデル化すると、ｉ番目のデータ予測値は、式（４）で表される。
【０１１０】
【数３】
0004232254.tif 000004
【０１１１】
ここで、予測誤差ｅｉの平方和を最小にするよう、ａ０，ａ１，…，ａｐを選ぶ。
【０１１２】
解法には、式（５）をａ０，ａ１，…，ａｐでそれそれ偏微分してゼロとおいて、連立方程式を解く数値解析問題に帰着できる。
【０１１３】
【数４】
0004232254.tif 000005
【０１１４】
予測誤差ｅｉの平方和を最小にするａ０，ａ１，…，ａｐの解（回帰係数）をα０，α１，…，αｐとした時、予測モデルは、式（５）で表される。
【０１１５】
【数５】
0004232254.tif 000006
【０１１６】
（２）予測の場合
一方、学習／予測制御部２０７の指示によって、予測の場合には、中間言語２０１の入力音韻記号列から、ポーズ直前呼気段落長算出部２１０、ポーズ直後呼気段落長算出部２１１及びポーズ２つ後呼気段落長算出部２１２の動作によって、各呼気段落長６００を計数する。長さの計数にあたっては、学習時と同様に、モーラ数を計数し、その際、日本語の特質を考慮して、撥音（Ｎ）、促音（ッ）、長音も１拍に計数する。
【０１１７】
ポーズ長学習／予測部５０１では、各呼気段落長６００を入力し、学習時に決定した回帰係数を読み出して、前記式（６）の線形和を演算し、目的変数であるポーズ長を予測する。
【０１１８】
ポーズ修正部２０６は、現在の発声速度を入力して、ポーズ長を修正する。
【０１１９】
ここで、要因データとしては、第３の実施形態では、ポーズ直前の呼気段落長（モーラ数）、ポーズ直後の呼気段落長（モーラ数）、及びポーズ２つ後の呼気段落長（モーラ数）を用いることを特徴とする。
【０１２０】
次に、図６を参照してポーズ長学習／予測部５０１及びポーズ長修正部２０６の動作を詳細に説明する。
【０１２１】
この動作も、学習／予測制御部２０７の指示によって、（１）学習の場合と、（２）予測の場合とに分かれる。
（１）学習の場合
学習／予測制御部２０７の指示により、学習の場合には、学習用各呼気段落長（説明変数）とポーズ実測値データからなる学習用データ５０５から、重回帰学習モデル６０３を起動して、前記式（５）を解き、求まった回帰係数を回帰係数メモリ６０２に記憶する。
（２）予測の場合
学習／予測制御部２０７の指示により、予測する場合には、予測用各呼気段落長（説明変数）データ６００を、まず中間言語である入力音韻記号列から算出する。重回帰予測モデル６０１では、前記予測用各呼気段落長（説明変数）データ６００に対して、回帰係数メモリ６０２内の回帰係数を読み出し、重回帰予測モデル６０１を起動して、前記式（６）を計算し、ポーズ長の推定値データ３０４を求める。
【０１２２】
ポーズ修正部２０６は、発声速度比算出部３０５、ポーズ長伸縮部３０７から構成され、その動作は、まず、現在の発声速度を入力して、発声速度比算出部３０５によって、学習時の基準の発声速度との比３０６を求め、ポーズ長伸縮部３０７において、ポーズ長推定値データ３０４に発声速度比３０６から定まる定数を乗ずる。
【０１２３】
以上説明したように、第３の実施形態に係る音声合成装置は、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するポーズ直前呼気段落長算出部２１０、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するポーズ直後呼気段落長算出部２１１、非ポーズでない呼気段落境界の２つ後の呼気段落長を計数するポーズ２つ後呼気段落長算出部２１２、各呼気段落長から、重回帰分析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長学習／予測部５０１、ポーズ長学習／予測部５０１を制御する学習／予測制御部２０７、発声速度に応じて、ポーズ長予測値を修正するポーズ長修正部２０６を備え、規則音声合成のためのポーズ長を決定するようにしたので、第１の実施形態と同様に、テキスト解析における係り受け情報等を用いることなく、簡易な手法でポーズ長を適切に制御でき、自然なテンポ感の合成音声を得ることができる。
【０１２４】
特に、第３の実施形態では、重回帰モデルを用いるので、各呼気段落長をカテゴリ化しないため、説明変数の変動によるポーズ長の変動をより細かく制御でき、高精度のポーズ長予測が可能になる。
【０１２５】
第４の実施形態
図７は本発明の第４の実施形態に係る音声合成装置及び規則音声合成方法のパラメータ生成部による、規則音声合成のためのポーズ長決定方法を説明するためのブロック図である。本実施形態に係る音声合成方法の説明にあたり図４と同一構成部分には同一符号を付している。
【０１２６】
本ポーズ長決定方法は、前記図１のパラメータ生成部１０３によるポーズ長決定方法に適用できる。
【０１２７】
図７において、２０１は中間言語、４０１は非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するポーズ直前呼気段落長算出部（第１の計数手段）、４０２は非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するポーズ直後呼気段落長算出部（第２の計数手段）、５０１は各呼気段落長から、重回帰分析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いてポーズ時間長を予測するポーズ長学習／予測部、５０５は学習データ、２０７は学習／予測制御部、２０８は発声速度データ、２０６はポーズ長修正部、２０９は目的ポーズ長データである。
【０１２８】
上記ポーズ長学習／予測部５０１及びポーズ長修正部２０６の詳細な構成は、前記図６に示すブロック図と同様である。
【０１２９】
以下、上述のように構成された音声合成方法における、ポーズ長決定方法の動作を説明する。
【０１３０】
ポーズとしては、明示的にカンマ（，）などの記号で示すか、あるいは、ポーズを陽に示さず、呼気段落境界が息継ぎの箇所であるので、呼気段落境界をポーズとしてもよい。呼気段落境界をポーズとする場合、特定の呼気段落境界にポーズが入らないことを示す非ポーズ記号を採用してもよい。以下、ポーズとは、ポーズ記号で明示的に示されたポーズ、または、陽に示さない場合の、非ポーズでない箇所を指すものとする。
【０１３１】
図６に示すように、中間言語２０１、ポーズ直前呼気段落長算出部４０１、ポーズ直後呼気段落長算出部４０２、ポーズ長学習／予測部５０１、学習データ５０５、学習／予測制御部２０７、発声速度データ２０８、ポーズ長修正部２０６、及び目的ポーズ長データ２０９から構成されている。
【０１３２】
その動作は、学習／予測制御部２０７の指示によって、（１）モデル学習の場合と、（２）予測の場合とに分かれる。
（１）モデル学習の場合
学習／予測制御部２０７の指示によって、学習の場合には、ポーズ直前、直後の呼気段落長を計数しておく。長さの計数にあたっては、モーラ数を計数し、その際、日本語の特質を考慮して、撥音（Ｎ）、促音（ッ）、長音も１拍に計数する。前記ポーズ直前、直後の呼気段落長とポーズ長実測値とを学習データとし、ポーズ長学習部５０１に入力され、ポーズ長実測値を説明変数として、前記式（５）を解き、重回帰分析のモデルを学習（回帰係数を決定）する。
（２）予測の場合
一方、学習／予測制御部２０７の指示によって、予測の場合には、中間言語２０１の入力音韻記号列から、ポーズ直前呼気段落長算出部４０１及びポーズ直後呼気段落長算出部４０２の動作によって、各呼気段落長を計数する。長さの計数にあたっては、学習時と同様に、モーラ数を計数し、その際、日本語の特質を考慮して、撥音（Ｎ）、促音（ッ）、長音も１拍に計数する。ポーズ長予測部５０１では、前記呼気段落長を入力し、学習時に決定した回帰係数メモリ６０２内の回帰係数を読み出して、重回帰予測モデル６０１を起動して、前記式（６）を演算し、目的変数であるポーズ長を予測する。
【０１３３】
ポーズ修正部２０６は、現在の発声速度を入力して、ポーズ長を修正する。
【０１３４】
ここで、要因データとしては、第４の実施形態では、ポーズ直前の呼気段落長（モーラ数）、及びポーズ直後の呼気段落長（モーラ数）を用いることを特徴とする。
【０１３５】
以上説明したように、第４の実施形態に係る音声合成装置は、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数するポーズ直前呼気段落長算出部４０１、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数するポーズ直後呼気段落長算出部４０２、各呼気段落長から、重回帰分析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長学習／予測部５０１、ポーズ長学習／予測部５０１を制御する学習／予測制御部２０７、発声速度に応じて、ポーズ長予測値を修正するポーズ長修正部２０６を備え、規則音声合成のためのポーズ長を決定するようにしたので、上記各実施形態と同様に、簡易な構成で、ポーズ長を適切に制御でき、自然なテンポ感の合成音声を得ることが可能になる効果がある。また、重回帰分析を用いているため、要因をカテゴリ化する際の、量子化誤差がなく推定精度が向上する。
【０１３６】
さらに、これらの効果に加えて、特に、第４の実施形態においては、第３の実施形態と比較してポーズ長の推定精度を、第３の実施形態と比較して大幅に低下させることなく、重み数量メモリである回数係数メモリ６０２を２／３に、また、予測時の乗算及び加算の演算量も２／３にそれぞれ削減でき、より低コストでコンパクトにまとめることが可能になる効果がある。
【０１３７】
なお、上記各実施形態に係る音声合成方法及び装置では、非ポーズでない呼気段落境界を検出し、非ポーズでない呼気段落境界の各呼気段落長を計数するようにしているが、特定の呼気段落境界にポーズが入らないことを示す非ポーズ記号を採用して、ポーズ記号の各呼気段落長を計数するようしてもよく、同様の効果を得ることができる。
【０１３８】
また、第１及び第２の実施形態では、各呼気段落の長さを算出してから、カテゴリ化するように構成しているが、各呼気段落の長さの算出とカテゴリ化を同時に実行するような構成にしても差し支えない。
【０１３９】
また、上記各実施形態における規則音声合成のためのポーズ長決定方法としては、汎用コンピュータによって、ソフトウェアで実現する構成にしても、専用ハードウェア装置（例えば、テキスト音声合成ＬＳＩ）で装置を実現する構成にしてもよい。また、このようなソフトウェアを格納した、フロッピー・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体を用いて、必要に応じて読み出して、汎用コンピュータ上で実行させるような構成にしても、何ら差支えない。
【０１４０】
また、上記各実施形態に係る音声合成方法及び装置では、テキストデータを入力とする音声合成方法に全て適用することができるが、規則によって任意の合成音声を得る音声合成方法及び装置であればどのようなものでもよく、各種端末に組み込まれる回路の一部であってもよい。
【０１４１】
さらに、上記各実施形態に係る音声合成方法及び装置を構成する辞書や各種回路部の数、モデルの形態などは前述した各実施形態に限られない。
【０１４２】
【発明の効果】
本発明に係る音声合成装置及び規則音声合成方法では、非ポーズでない呼気段落境界を検出する手段と、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、第１及び第２の呼気段落長をカテゴリ化する手段と、カテゴリ化された呼気段落長から、数量化１類によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段とを備えて構成したので、テキスト解析における係り受け情報等を全く用いることなく、簡易な手法でポーズ長を適切に制御でき、自然なテンポ感の合成音声を得ることができる。
【０１４３】
本発明に係る音声合成装置及び規則音声合成方法では、非ポーズでない呼気段落境界を検出する手段と、非ポーズでない呼気段落境界の直前の呼気段落長を計数する第１の計数手段と、非ポーズでない呼気段落境界の直後の呼気段落長を計数する第２の計数手段と、各呼気段落長から、重回帰分析によって得たポーズ時間長重みテーブルを用いて、ポーズ時間長を予測するポーズ長決定手段とを備えて構成したので、説明変数の変動によるポーズ長の変動をより細かく制御でき、高精度のポーズ長予測が可能になり、より自然なテンポ感の合成音声を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した第１の実施形態に係る音声合成装置及び規則音声合成方法の構成を示すブロック図である。
【図２】上記音声合成装置及び規則音声合成方法のパラメータ生成部による、規則音声合成のためのポーズ長決定方法を説明するためのブロック図である。
【図３】上記音声合成装置及び規則音声合成方法のポーズ長学習／予測部及びポーズ長修正部の詳細な構成を示すブロック図である。
【図４】本発明を適用した第２の実施形態に係る音声合成装置及び規則音声合成方法のパラメータ生成部による、規則音声合成のためのポーズ長決定方法を説明するためのブロック図である。
【図５】本発明を適用した第３の実施形態に係る音声合成装置及び規則音声合成方法のパラメータ生成部による、規則音声合成のためのポーズ長決定方法を説明するためのブロック図である。
【図６】上記音声合成装置及び規則音声合成方法のポーズ長学習／予測部及びポーズ長修正部の詳細な構成を示すブロック図である。
【図７】本発明を適用した第４の実施形態に係る音声合成装置及び規則音声合成方法のパラメータ生成部による、規則音声合成のためのポーズ長決定方法を説明するためのブロック図である。
【符号の説明】
１０１  テキスト解析部、１０２  単語辞書、１０３  パラメータ生成部、１０４  音声合成部、１０５  素片辞書、１０６  音声入力部、１０７  素片作成部、２０１  中間言語、２０３  カテゴリ化手段、２０４，５０１  ポーズ長学習／予測部（ポーズ長決定手段）、２０５，５０５  学習データ、２０６  ポーズ長修正部（ポーズ長修正手段）、２０７  学習／予測制御部、２０８  発声速度データ、２０９  目的ポーズ長データ、２１０，４０１  ポーズ直前呼気段落長算出部（第１の計数手段）、２１１，４０２  ポーズ直後呼気段落長算出部（第２の計数手段）、２１２  ポーズ２つ後呼気段落長算出部（第３の計数手段）、３０１  数量化１類予測モデル、３０２  カテゴリ数量メモリ、３０３  数量化１類学習モデル、３０５  発声速度比算出部、３０７  ポーズ長伸縮部、６０１  重回帰予測モデル、６０２  回帰係数メモリ、６０３  重回帰学習モデル
【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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