社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

音声 F0 パターン生成過程の確率モデルによるテキストからの韻律生成
技術研究報告原稿
門脇 健人†

石原 達馬†

北条伸克†

亀岡 弘和†,††† 東京大学 情報理工学系研究科 〒 113–0033 東京都文京区本郷 7–3–1†† NTT コミュニケーション科学基礎研究所 〒 243–0198 神奈川県厚木市森の里若宮 3–1
E-mail: †{kadowaki,ishihara,hojo,kameoka}@hil.t.u-tokyo.ac.jp
あらまし 本研究では，テキスト音声合成を目的としてテキストから F0 パターンを生成する問題を扱う．テキスト音
声合成において隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model; HMM）に基づく統計的アプローチが成功を収めているが，従来の HMM 音声合成手法によって生成される F0 パターンのパラメータは過剰に平滑化される傾向にあり，必ずしも肉声に近い F0 パターンが生成されるというわけではなかった．それに対して，我々は自然なイントネーションを実現する為に，藤崎らによる F0 パターンの生成過程モデル（藤崎モデル）に着目した. 我々の研究室では既に，藤崎モデルの確率モデル化に成功しており，本研究では当該モデルをコンテキスト依存型へと拡張し，モデル学習の為のアルゴリズムを導出した．
キーワード

テキスト音声合成，韻律生成，藤崎モデル，隠れマルコフモデル，コンテキストクラスタリング

Text-to-speech prosody synthesis based on probabilistic model
for F0 contour
The Technical Report
Kento KADOWAKI† , Tatsuma ISHIHARA† , Nobukatsu HOJO† , and Hirokazu KAMEOKA†,††† The University of Tokyo Hongo 7–3–1, Bunkyo-ku, Tokyo, 113–0033 Japan†† NTT Communication Science Laboratories Morinosato Wakamiya 3–1, Atsugi-shi, 243–0198 Japan
E-mail: †{kadowaki,ishihara,hojo,kameoka}@hil.t.u-tokyo.ac.jp
Abstract This paper deals with the problem of generating the fundamental frequency (F0 ) contour of speechfrom a text input for text-to-speech synthesis. We have previously introduced a statistical model describing thegenerating process of speech F0 contours, based on the discrete-time version of the Fujisaki model. One remarkablefeature of this model is that it has allowed us to derive an eﬃcient algorithm based on powerful statistical methods
for estimating the Fujisaki-model parameters from raw F0 contours. To associate a sequence of the Fujisaki-model
parameters with a text input based on statistical learning, this paper proposes extending this model to a context-dependent one. We further propose a parameter training algorithm for the present model based on a decisiontree-based context clustering.
Key words Text-to-speech, Speech prosody generation, Fujisaki model, Hidden markov model, Context clustering

1. は じ め に

テキスト音声合成において，隠れマルコフモデル（Hidden

Markov Model; HMM）に基づく統計的アプローチ [1] が成功

音声基本周波数（F0 ）パターンは，音声のイントネーション

を収めている．HMM 音声合成 [1] では，各フレームの音韻的を表す特徴量であり，テキスト音声合成において高品質な F0

特徴量とともに F0 ，及びそれらの 1 階差分，2 階差分を組にしパターンをいかに生成するかは重要課題の一つである．

たベクトルが特徴量として扱われ，学習データから HMM のパ—1—ラメータを学習することで，学習した HMM を用いてテキスト

構の固有角周波数を表し，話者の個人差や言語によらずおおよから音韻的特徴量系列と F0 パターンを同時生成することが可

そ α = 3, β = 20[rad/s] 程度であることが経験的に知られてい能である．

る．日本語においては，藤崎モデルのフレーズ成分が F0 パター

音声合成において，自然なイントネーションをもつ合成音声

ン全体における緩やかな下降に相当し，フレーズ指令は主に息を実現するためには，言語的に妥当でありつつ発声器官による継ぎ，つまり呼気段落毎に生起する事がよく知られている．ま音声の物理的な生成プロセスに即した F0 パターンを適切に生た，アクセント成分は主にアクセント句単位の急激な上がり下成することが重要である．F0 パターンの物理的な生成過程をがりに対応しており，アクセント指令の位置はアクセント句毎模したモデルとして，藤崎らのモデル [2]（以後，藤崎モデル）のアクセント型によって決まるアクセント核と一致することがが有名である．藤崎モデルは，生理学的・言語学的に意味のあ分かっている．

る少数のパラメータを用いて実測の F0 パターンに非常によく2. 2 藤崎モデルの確率モデル化

近似できることが知られており，音声の F0 パターンを表現す

ここでは，今までに我々が開発してきた，藤崎モデルをベーるモデルとしては秀逸である．ただし，藤崎モデルはいわゆるスにした F0 パターンの生成過程の確率モデル [3], [4] の概説を

trainable なモデルの形態をなしておらず，統計的アプローチと行なう．k を離散時刻のインデックスとし，yp [k], up [k], ya [k],の親和性が必ずしも高いとは言えなかった．

ua [k] をそれぞれ yp (t), up (t), ya (t), ua (t) の離散時間表現とし

我々はこれまで，藤崎モデルをベースにした F0 パターン生て，観測 F0 パターンの対数値 y[k] を次のように表現する．

成過程の確率モデルを提案しており，統計的手法に基づき観測

y[k] | up [k], ua [k] ∼ N (x[k], υn2 [k]),(5)x[k] = Gp [k] ∗ up [k] + Ga [k] ∗ ua [k] + ub .

(6)

F0 パターンから藤崎モデルのパラメータを推定するための基本
アルゴリズムを導出するのに成功している [3], [4]．このことは，
藤崎モデルを統計学習可能な形態に翻訳できたことを意味しており，本研究の目的は当該モデルをコンテキスト依存型のモデここで υn2 [k] は時刻 k における観測 F0 パターンの 不確かさ

ルに拡張し，統計学習を通して任意テキストから F0 パターンを表すために導入した変数であり，これにより全時刻で正しいを生成する手法を実現することである．

F0 の値が観測できるとは限らないという問題をノイズとして統一的に扱うことを可能にした．

2. 音声 F0 パターンの確率モデル

次に，up [k] と ua [k] は，それぞれインパルス列状および矩形

2. 1 藤崎モデル

パルス列状の指令列関数であり，各パルスが同時刻には生起し藤崎モデル [2] とは，甲状軟骨の二つの独立な運動（平行移動ない，という制約を満たす必要がある．[3], [4] では，両指令列

運動と回転運動）に伴う声帯の伸びの長さの和が声帯の固有振関数のペア o[k] = (up [k], ua [k])T を以下に示す HMM（以後，動数の対数（log F0 ）に比例する，という仮定をもとに，甲状指令列生成 HMM）の出力系列と見なそうというアイディアに軟骨の運動方程式を通して F0 パターンの生成過程を表現したより，上述の制約を満たした指令列関数の確率モデルが提案さモデルである．甲状軟骨の平行移動運動に関係する F0 パター

れている．

ンの成分をフレーズ成分 yp (t)，回転運動に関係する F0 パター
ンの成分をアクセント成分 ya (t) と呼び（t は時刻），対数 F0

出力系列: o[k] = (up [k], ua [k])T (k = 1, . . . , K)

軌跡 y(t)（以後，F0 パターン）はこれらの成分と声帯の物理状態集合: S = {p0 , p1 , a0 , · · · , aN }的性質によって決まるベースライン成分と呼ぶ定数 yb を加え

状態系列: s = {sk ∈ S|k = 1, . . . , K}たものとして表される．yp (t) と ya (t) は，それぞれフレーズ指令と呼ばれるパルス波の列 up (t) とアクセント指令と呼ばれる矩形波の列 ua (t)（ただしフレーズ指令とアクセント指令は同時に生起しない）を入力とした臨界制動の二次線形系により表現され，これらの値の関係は次のように書ける．

xp (t) =Gp (t) ∗ up (t),α2 te−αt
Gp (t) =0xa (t) =Ga (t) ∗ ua (t),β 2 te−βt
Ga (t) =0

出力分布: P (o[k]|sk = i) = N (ci [k], Υ)( )T(i ∈ p0 , a0 )[ 0, 0
2

υp,i
(
)T
ci [k] = Ap [k], 0 (i ∈ p1 )
Υ=

0


(
(n) )T0, Aa(i ∈ an )

0

]

2
υa,i

遷移確率: ϕi′ ,i = log P (sk = i|sk−1 = i′ )

(1)
(t >
= 0)

,

(2)

3. コンテキスト依存型
F0 パターン生成過程モデル(t < 0)
(3)
(t >
= 0)

3. 1 コンテキスト依存フレーズ・アクセント指令列
2.1 節で述べたように，藤崎モデルにおけるフレーズ・アク
セント指令列は言語情報と深く関連しており，任意のテキスト,(4)(t < 0)が与えられた時に呼気段落の先頭にフレーズ指令を，対応するアクセント核の位置にアクセント指令を立てていく事で自然な

ここで，∗ は畳み込みを表す．また，α, β はそれぞれの制御機

F0 パターンが得られると仮定出来る．この時，対応するフレー—2—ズ指令，アクセント指令の強度をいかにして決定するかという事が問題となる．本研究では，各指令の強度をパラメータとして扱い，そのパラメータを統計的に学習するアプローチをとる．

F0 パターンは音声イントネーションの大域的特徴を表していることから，以上で述べたフレーズ指令やアクセント指令は前後の呼気段落及びアクセント句の環境に依存していると考える事が出来る．以上のような考えから，フレーズ指令，アクセン
ト指令のパラメータがそれぞれ前後の呼気段落及びアクセント
句環境（以下，コンテキストと呼ぶ）に基づいて決定出来るという可能性が示唆される．この様なコンテキストに基づいて，
同じ文脈情報を持つ指令列を同じクラスタと仮定し，決定木に基づくコンテキストクラスタリングを行って各パラメータの強度とその決定木を学習するアルゴリズムを提案する．コンテキ
ストには様々な要素が考えられるが，本研究で考慮した要素を以下に挙げる．

•

図 1 提案する指令列生成 HMM の状態遷移モデル．従来の指令列生
成 HMM [3], [4] とは異なり，フレーズ指令，アクセント指令パ
ラメータが言語情報によってそれぞれフレーズ指令は M 種類，
アクセント指令は N 種類に分類される HMM から出力される

フレーズ成分に関する言語情報

モデルになっている．

– ｛先行，当該，後続｝アクセント句モーラ数– ｛先行，当該，後続｝アクセント型

ければならないが，これに対して状態系列 s が確率的に決まる– 当該アクセント句の文における位置のでは無く，言語的に一意に決定し変化しないという制約を仮– 当該アクセント句の呼気段落における位置定する．状態系列 s が決定すれば {(up [k], ua [k])T }K
k=1 が生成さ– ｛先行，当該，後続｝呼気段落モーラ数れる．更に，状態系列 {sk }K
k=1 が与えられたもとでのフレーズ・– 当該アクセント句のある呼気段落モーラ数

アクセント指令関数の平均系列を µp [k], µa [k] (k = 1, . . . , K)

– 当該アクセント句のある呼気段落の文における位置とすると，(µp [k], µa [k])T = csk により定義される．ここで，– 文のモーラ数

以下の文字をまとめて，•アクセント成分に関する言語情報

K
y = {y[k]}K
k=1 , s = {sk }k=1 ,– ｛先行，当該，後続｝呼気段落モーラ数

o = {(up [k], ua [k])T }K
k=1 ,– ｛先行，当該，後続｝呼気段落内のアクセント句数

M(n) N
θ = {{A(m)p }m=1 , {Aa }n=1 },– 当該呼気段落の文における位置– 文のモーラ数

及び，

ここで，フレーズ成分は呼気段落，アクセント成分はアクセンµp=(µp [1], . . . , µp [K])T ,ト句と 1 対 1 に対応した状態である．

µa=(µa [1], . . . , µa [K])T ,3. 2 コンテキスト依存型指令列生成 HMM を内包する F0y=(y[1], . . . , y[K])T ,パターンの確率モデル
本節では 2.2 節で述べた確率モデルを，コンテキスト依存型

22と表記する．簡単のため µb , υp,i
, υa,i, υb2 , υn2 [k], α, β は定数のモデルとするため Fig. 1 に示すような HMM の状態遷移をと仮定すると，指令列生成 HMM の状態系列 s と状態出力分

考え，フレーズ指令，アクセント指令が言語情報毎にそれぞれ

布パラメータ θ が与えられた下で F0 パターン y が生成される

M 種類，N 種類に分類されるようなモデルを考える．この様確率（s および θ の尤度関数）は，{}|Σ−1 |1/2
1
T −1
P (y|θ, s) =
exp
−
(y
−
µ)
Σ
(y
−
µ)
,
2
(2π)K/2

なモデルは新たに以下の HMM で表現できる．
出力系列: o[k] = (up [k], ua [k])T (k = 1, . . . , K)
状態集合: S = {p0 , · · · , pM , a0 , · · · , aN }µ = A−1 µp + B −1 µa + µb 1,
( )−1
( )−1
Σ = A−1 Σp AT+ B −1 Σa B T+ Σb .

状態系列: s = {sk ∈ S|k = 1, . . . , K}
出力分布: P (o[k]|sk = i) = N (ci [k], Υ)( )T(i ∈ p0 , a0 )[ 0, 02υp,i( (m) )Tci [k] = Ap , 0 (i ∈ pm )
Υ=

0


(
(n) )T0, Aa(i ∈ an )

(7)

0

]

2
υa,i

以上の指令列生成 HMM において，フレーズ成分，アクセン
ト成分が呼気段落とアクセント句に対応する様な制約を加えなによって与えられる．ただし，A と B は，




a0
O
b0
O




a1 a0b1 b0 , B = b2 b1 a0
,
a2 a1 a0
A=




.. .. ..

 .. .. ..
. . .
. . . O

a2 a1 a0O

b 2 b1 b0—3—であり，a2 , a1 , a0 及び b2 , b1 , b0 は

a2 = (ψ − 1)2 , a1 = −2ψ(ψ − 1), a0 = ψ 2 ,b2 = (φ − 1)2 , b1 = −2φ(φ − 1), b0 = φ2 ,
1
1
ψ =1+
,φ = 1 +
,
αt0
βt0
である．

4. パラメータ学習と F0 パターン生成
4. 1 コンテキストクラスタリング
本章では，豊富な言語情報を用いて藤崎モデル指令列のパラ
(n)
(m) M
}m=1 , {Aa }Nn=1 } を決定木によるコンテキ

メータ θ = {{Apストクラスタリング [7] に基づき学習するアルゴリズムを提案

図 2 提案したコンテキストクラスタリングの概念図．初めはフレーズする．これによって，学習データのあらゆる指令列パラメータ

指令とアクセント指令がそれぞれ一種類の状態からなる HMMを用いて統計的にモデルを学習し，未知入力データに対してもを用いて MDL 規準を計算する．その後は最もモデルの記述長

言語情報によって指令列の強度を決定することが可能になる．
本手法ではノード分割の規準に対して最小記述長（Minimum

Description Length; MDL）規準を採用する．また，MDL 規を減少させるように，ノードと質問を選択し状態を分割していくというステップを繰り返し行なう．モデルの状態が増加すると，左下のように表現できる指令列の強度がモデル構造に従い増加していく．

準における尤度は藤崎モデルパラメータ θ および状態系列 s が与えられた下での F0 パターンの確率密度関数を採用する．この時，決定木の葉ノードは各指令列パラメータの自由度 M, Nと一致しており，決定木が深くなるほど指令列パラメータの自由度が増える構造になっている．具体的な MDL 規準の式は，パラメータ s, θ ，学習データのインデックスを d = 1, . . . , D，(d)

K
データ d における観測 F0 パターン y (d) = {y (d) [k]}k=1とす

ると学習データにおける対数尤度関数 L(θ) を用いて，L(θ) =

d=1

2−1

log |Σ

最もフィットする様にモデルパラメータ θ が再推定される．以降は簡単のため，学習データのインデックス (d) は省略して表記する. P (θ|y (d) ) を最大化する問題を解析的に解くのは難しTT T
いが，[3] で示されるように x = (y T
p , y a , y b ) を完全データとし，局所最適解を得ることが出来る．この時，完全データの対数尤度は式 (7) より，

K (d)
|−
log 2π2}1− (y (d) − µ(d) )T Σ−1 (y (d) − µ(d) ) ,2として定式化出来る．これにより学習データの F0 パターンにみなすことで EM アルゴリズムによる不完全データ問題に帰着

M DL = −L(θ) + c(N + M ) log W + C,D {∑1

られたとき P (θ|y (d) ) をパラメータ θ に関して最大化する問題

1
1
log |Λ−1 | − (x − m)T Λ−1 (x − m),
2
2
 


yp
A−1 µp  −1 
(9)x=
y a  , m = B µa  ,
µb 1
yb


AT Σ−1OO
p A
Λ−1 = O
B T Σ−1
O 
a B

.
−1
O
O
Σb
c

log P (x|θ) =(8)−1 (d)µ(d) = A−1 µ(d)µa + µb 1,
p +B( T )−1( )−1−1
Σ = A Σp A
+ B −1 Σa B T+ Σb ,

で与えられる．なお式 (8) におけるパラメータ c はモデルの大きさを調整する為の重みパラメータであり，小さいほど決定木が深くなるように調節できる．また，C はモデルを決める際にc必要な符号長であり，ここでは常に定数である．ここで，ノーとなる．ただし = は定数部分を除いて一致することを意味す

ドが増える度に，指令列パラメータ θ を再推定する必要がある．

る．このとき Q 関数は各学習データに対して θ を推定するアルゴリズムは [3] においQ(θ, θ ′ ) =cて提案されているが，本手法においては状態系列 s が言語情報によって固定されている点，及び，モデルパラメータ θ が [3]とは異なる点に注意されたい．以上で述べたコンテキストクラ
スタリングの概念図を Fig. 2 に示す．

4. 2 パラメータ学習アルゴリズム
本節では，コンテキストに依存する藤崎モデル指令列パラ
メータ θ を反復計算し，決定木におけるモデルパラメータ θ を学習するアルゴリズムについて説明する．これは，[3] で示され

1[log |Λ−1 | − tr(Λ−1 E[xxT |y; θ ′ ])2]+2mT Λ−1 E[x|y; θ ′ ] − mT Λ−1 mcと書ける．ただし，= は定数部分を除いて一致する事を意味する．ここで，θ が一様に分布する事，及び状態系列 s(d) が固定されている事からモデルパラメータの事前確率は定数である．
また，

y = Hx, H = [I, I, I],

たように，学習データ d における観測 F0 パターン y (d) が与え—4—

が成り立つので，E[x|y; θ] と E[xxT |y; θ] は具体的にが各呼気段落の先頭に立ち，アクセント指令が各アクセント句
毎に立つという仮定と，フレーズ，アクセントの各パラメータE[x|y; θ] = m + ΛH T (HΛH T )−1 (y − Hm),

(10)

E[xxT |y; θ] = Λ − ΛH T (HΛH T )−1 HΛ

がコンテキストに基づいて決定出来るという仮定の妥当性を検証する為に行なった動作実験について述べる．

+ E[x|y; θ]E[x|y; θ] ,T

5. 1 実 験 手 法(11)

今回行なった動作実験では，フレーズ，アクセントの各パラ
メータの学習アルゴリズムにおいて，MDL 規準の式においてと書ける．E ステップでは，直前のステップで更新されたモ
デルパラメータを θ ′ に代入し，式 (10) と式 (11) に基づいて

E[x|y; θ ′ ] と E[xxT |y; θ ′ ] を計算する．y p , y a , y b に対応する
ように E[x|y; θ ′ ] と E[xxT |y; θ ′ ] をRp ∗ ∗


 
T
′



E[x|y; θ ′ ] = x̄a , E[xx |y; θ ] =  ∗ Ra ∗  , (12)∗ ∗ Rb
x̄b


x̄p



1[
T −1
−1
Q(θ, θ ) =log |AT Σ−1
p A| + log |B Σa B| + log |Σb |
2
c

T −1
− tr(AT Σ−1
p ARp ) + 2µp Σp Ax̄p

Dj {}(xi − µj )1∑
+ cJ log W.
log(2πσj2 ) +
2
σj2
d=1

(14)
上式において，xi は各ノードにおけるフレーズ，アクセント成章において述べたような，MDL 規準を計算する度に [4] を用いて再推定するのではなく，初期ノードを計算する段階で全てのフレーズ及びアクセントパラメータを推定しておき，クラスタ
リングによって強度が最も近い指令列パラメータが同じクラス

T −1− tr(B T Σ−1
a BRa ) + 2µa Σa B x̄a

−1
T −1
T −1
− µT
p Σp µp − µa Σa µa − µb Σb µb

M DL =

デックス，Dj はノード j における占有状態数である．また，4

Q 関数は

T −1
− tr(Σ−1b Rb ) + 2µb Σb x̄b

スタリングを行い，決定木を学習した．

分の強度を表し，J は葉ノード数，j は選択されたノードインと区分表現すると（∗ は計算に関係しない行列ブロック），′(8) を用いるのではなく，以下の式を用いてコンテキストクラ

タに選ばれていくような分割方法で決定木を構築した．また，テキストから呼気段落の先頭位置や各アクセント句のアクセン]

ト核位置を抽出する必要があるが，今回は HTS2.1 デモスクリ(13)

プト [5] に含まれるラベルデータを用いてそのような位置を決定した．

と書き直せる，これを用いてパラメータ θ について M ステッ

本実験の初期推定において [4] を用いたが，その際の確率

プでは，E ステップの式 (13) を基に各パラメータを更新する

モデルにおける定数パラメータは以下のようにセットした．

が，ここで s はコンテキストにより一意に決定出来る為，最尤

t0 = 8 ms， α = 3.0 rad/s， β = 20.0 rad/s， υp2 [k] = 32 ，状態系列 s を計算し，更新するステップを必要としない．従っυa2 [k] = 0.032 ， υb2 = 10−8 ，有声区間において υn2 [k] = 1015 ，(m)て M ステップは，Q 関数をフレーズ指令の振幅平均 Ap(n)アクセント指令の振幅平均 Aaとに関して最大化するステップとなり，それぞれの更新則は，

A(m)
=
p
A(n)
=
a

1
|Tpm |∑[Ax̄(d)p ]k , Tpm = {k|sk = pm },

k∈Tpm

∑
1
[B x̄(d)a ]k , Tan = {k|sk = an },|Tan |k∈Tan

無声区間において υn2 [k] = 0.12 ．µb は全 log F0 の有声区間の値の最低値にセットし，EM アルゴリズムの反復回数は 20 回とした．今回取り扱ったデータに関しては，HTS2.1 のデモス
クリプト [5] に同梱された男性話者の音声のうち，450 文を学習データとして用い，残りの 53 文を評価の為に用いた．

5. 2 実験結果及び考察
ATR503 の J09 文「これが広い意味での金属疲労による破壊である」において前節で述べた手法を用いて生成した F0で与えられる．E ステップと M ステップの反復計算により，パターンと肉声を STRAIGHT 分析 [6] によって得られた F0P (θ|y) を局所最大化する θ を得る事が出来る．

パターンと比較した図，同文に対して前節の手法と HTS [1]4. 3 テキストからの F0 パターン生成を用いて生成した F0 パターンを比較した図，それらに対し

ここでは，入力テキストが与えられた時に対応する F0 パターて本実験手法によって生成された藤崎モデルの指令列パランを生成する手順について説明する．まず入力テキストが与えメータを描画した図を上から順に掲載した結果を Fig. 3 にられた時に，言語情報を保持した呼気段落およびアクセント句

示す．Fig. 3 に示された結果は，肉声における F0 パターンを抽出する．そして， y に対して P (y|s, θ) を最大化するようが必ずしも言語情報と対応している訳ではないので，立ち上に y を生成することにより F0 パターンを得ることができる.

がりなどに多少の誤差は有るものの，明らかなピッチのずれ

5. 提案法の動作実験が生じていない事から，本手法における仮定は妥当であると示唆される．故に，本手法において立てた「フレーズ指令が本章では，3 章，4 章で述べたモデル及び学習アルゴリズム

各呼気段落の先頭に立ち，アクセント指令が各アクセント句に基づくテキストからの韻律生成手法に関して，フレーズ指令のアクセント核毎に立つという仮定，及び藤崎モデルのパラ—5—[4] K. Yoshizato, H. Kameoka, D. Saito, and S. Sagayama,“Hidden Markov convolutive mixture model for pitch contour analysis of speech,” in Proc. Interspeech, 2012.

5.5
log F0real voice
proposed

5
4.5
0

0.5

1

1.5

2

2.5
Time[sec]

3

3.5

4

4.5

5.5
log F0conventional
proposed

5
4.5
0

0.5

1

1.5

2

2.5
Time[sec]

3

3.5

4

Magnitude

0.4

4.5

accentphrase

0.2
0

0

0.5

1

1.5

2

2.5
Time[sec]

3

3.5

4

4.5

[5] “HMM-based Speech Synthesis System (HTS),” http://
hts.sp.nitech.ac.jp/[6] H. Kawahara, I. Masuda-Katsuse, and A. de Cheveigné,“Restructuring speech representations using a pitchadaptive time-frequency smoothing and an instantaneousfrequency-based F0 extraction: Possible role of a repetitive
structure in sounds,” Speech Communication, vol. 27, no. 3,
pp. 187–207, 1999.
[7] T. Yoshimura, K. Tokuda, T. Masuko, T. Kobayashi, T.
Kitamura,“ Simultaneous modeling of spectrum, pitch andduration in HMM-based speech synthesis,” Proc. of Eurospeech, pp. 2347–2350, 1999.

図 3 上から，J09 文における学習データの肉声を STRAIGHT 分
析 [6] して得られた F0 パターンと実験手法によって生成された

F0 パターンを比較した図，HTS によって生成された F0 パター
ンと実験手法によって生成された F0 パターンを比較した図．最下部の図は J09 文に対して実験手法によって生成された藤崎モ
デルの指令列である．

メータをコンテキストに基づいて学習できる」という仮定は妥当なものであると考えられる．音声合成結果のサンプル
は http://hil.t.u-tokyo.ac.jp/~kadowaki/Demos.htm のDemo page for Interspeech2014 paper を参照されたい．

6. お わ り に
本稿では，テキストから韻律を生成する手法として，本研究室で開発してきた F0 パターン生成過程の確率モデルを用いた新たな手法を考案し，その有効性を検証する為の動作実験を行なった．本手法によって生成された F0 パターンは大域的な特徴をうまく表現できており，音声合成における自然性の向上に有効な手法である事が確認された．今後の課題は，MDL 規準の計算式を 4 章で提案した観測 F0 パターンにフィットする様な尤度規準に置き換えて提案したアルゴリズムによって学習を行い，最終的に自然な音声合成を達成する事である．それとともに，合成音声の主観評価実験を行い，HTS [5] 等の従来法と比較するなど，定量評価を行なう予定である．

謝辞

本研究は JSPS 科研費 26280060 の助成を受けたもの

です．

文

献

[1] K. Tokuda, T. Yoshimura, T. Masuko, T. Kobayashi, andT. Kitamura, “Speech parameter generation algorithms for
HMM-based speech synthesis,” in Proc. ICASSP, vol. 3,
pp. 1315–1318, 2000.
[2] H. Fujisaki, “In Vocal Physiology: Voice Production, Mechanisms and Functions,” Raven Press, 1988.
[3] H. Kameoka, J. Le Roux, and Y. Ohishi, “A statisticalmodel of speech F0 contours,” in Proc. SAPA, pp. 43–48,
2010.

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