論 文
HMM に基づいた極低ビットレート音声符号化
広井

順†∗

北村

正†

徳田 恵一†

益子 貴史††

小林 隆夫††

Very Low Bit Rate Speech Coding Based on HMMs
Jun HIROI†∗ , Keiichi TOKUDA† , Takashi MASUKO†† , Takao KOBAYASHI†† ,and Tadashi KITAMURA†

あらまし 本文では HMM（ Hidden Markov Model ）に基づく極低ビットレート音声符号化について述べている．符号化器側では，HMM による音素認識を行い，復号化器に音素インデックス列，状態継続長，ピッチ情報を伝送する．復号化器側では，音素インデックス列に従い音素 HMM を連結する．そして，連結した HMM から，状態継続長に従って，ゆう度最大化基準による音声パラメータ生成アルゴ リズムにより，メルケプ ストラム列を生成する．最後に，生成されたメルケプ ストラムを係数としてもつ MLSA（ Mel Log Spectrum Approximation ）フィルタを，ピッチ情報に従って励振することによって合成音声を得る．主観評価実験の結果，ピッチ情報を除いて 146 bit/s（ 26%の無音区間を含む）の提案方式により，同じくピッチ情報を除いて 400 bit/s（ 8 bit/frame× 50 frame/s ）のベクトル量子化に基づくボコーダと同等の性能を得ることができた．
キーワード

隠れマルコフモデル，MLSA フィルタ，音声符号化，極低ビットレート

献 [2], [3], [5], [6] では，HMM に基づいた音声認識器

1. ま え が きを符号化器として用いている．一方，復号化器は，音100 ないし数百 bit/s 程度のビットレートで音声を符声合成器に対応するものであり，文献 [6] では，符号号化するためには，音素ボコーダ，あるいはセグ メン

化器と独立なホルマント型音声合成器を，文献 [3], [5]トボコーダを用いるのが最も一般的な方法である [1]〜では，LSP で表現された音素（ただし 音素環境依存）[10]．これらの符号化法では，音声を音素単位（ [1]〜[6] ）または音響的なセグ メント単位（ [7]〜[10] ）などしている．

の代表セグ メントを接続することにより，音声を合成の音声単位に分割し ，得られた音声単位のインデック

本論文では，HMM に基づいた音声合成方式 [11], [12]ス列と継続長を復号化器側に伝送する．復号化器側でを利用することにより，符号化器・復号化器を通しては，伝送されたインデックスと継続長に従い，音声単

HMM に基づいた音素ボコーダを構築し ，その性能を評価することを目的とする．HMM に基づいた音声合位を連結することにより音声を合成する．
音素ボコーダ，セグ メントボコーダにおける符号化

成方式 [11], [12] では，音声パラメータの静的及び動的器は一種の音声認識器とみなすことができるため，近特徴に関する統計情報に基づいて音声パラメータが生年の HMM（ hidden Markov model ）に基づいた音声成されるため，音声単位の接続の際の，接続ひずみの認識器の性能向上を考慮すると，HMM に基づいて問題が発生しにくいという特徴がある [11], [12]．本方

音素ボコーダ，あるいはセグ メントボコーダを構築す式以外にも，符号化器，復号化器を通して HMM にることは一つの有効な方法と考えられる．実際に，文基づいて音声符号化系を構成する手法 [13] があるが ，
この手法は，LPC-VQ に基づいた離散エルゴディック† 名古屋工業大学知能情報システム学科，名古屋市
Department of Computer Science, Nagoya Institute of Tech-

HMM を一つだけ用いて得られた状態系列を伝送し ，

nology, Gokiso-cho, Showa-ku, Nagoya-shi, 466–8555 Japan

復号化器では，伝送された状態系列から，ヒューリス†† 東京工業大学大学院総合理工学研究科，横浜市
Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology, 4259 Nagatsuta, Midoriku, Yokohama-shi, 226–8502 Japan∗ 現在，ソニー（ 株）コーポレートラボラト リー

電子情報通信学会論文誌 D–II

ティックなコード ワード 間の遷移確率（ 板倉・斉藤距
離で近似）を用いることより，コード ワード の列を選ぶというものである．したがって，本論文で対象とす

Vol. J82–D–II No. 11 pp. 1857–1864 1999 年 11 月

1857

電子情報通信学会論文誌 ’99/11 Vol. J82–D–II No. 11

る音素/セグ メントボコーダとは異なる手法であり，むしろベクトル量子化の一手法と位置づけられる．
提案するボコーダではメルケプ ストラム分析 [14] により得られたメルケプ ストラム係数により音声スペク
トルを表現し，各音声単位のメルケプ ストラム係数ベクトル列を音素 HMM によってモデル化している．符号化器側では，HMM に基づいた音素認識を行い，音素インデックスと状態継続長をエントロピー符号化あるいはベクトル量子化を用いて復号化器側に伝送する．また，合わせてピッチ情報を復号化器側に伝送す
る．復号化器側では，伝送された音素インデックス列
に従い音素 HMM を連結し，伝送された状態継続長から状態列を決める．そして，メルケプ ストラム係数ベクトル列を，連結した HMM と状態列のゆ う度が 最大となるように定める [11], [12]．最後に，得られたメ
ルケプストラム係数から MLSA（ Mel Log Spectrum

Approximation ）フィルタ [15], [16] によって音声信号を合成する．従来の音素ボコーダでは，音声分析，音声単位のモデル化及び入力音声の音声単位へのセグ メ
ンテーション（ 音声認識 ），音声合成（ 音声単位の接続）において異なる音声表現，評価基準を用いている

図 1 HMM に基づく極低ビットレート音声符号化
システム
Fig. 1 Very low bit rate speech coding system basedon HMMs.

ことが多いが，提案手法では，一貫して，音声をメル
ケプ ストラムにより表現しており，メルケプ ストラム

法 [14]〜[16] と HMM に基づく音声パラメータ生成アの静的及び動的特徴に関するゆう度最大化基準により，

ルゴ リズム [11] との二つの手法からなる音声合成方

音声単位のモデル化，入力音声のセグ メンテーション，

式 [12] を用い，符号化器と逆の操作を行う．本章では，接続されたモデルからのメルケプ ストラム列の生成を

これら二つの手法について簡単に述べる．

行っていることを特徴としている．
従来の多くの音素/セグ メントボコーダが音声単位

2. 1 メルケプ スト ラムに基づく音声分析合成
M + 1 次のメルケプ ストラム係数，つまり周波数変の継続長を伝送しているのに対し ，状態継続長を伝送換されたケプ ストラム係数により，音声スペクトルをしている点も提案方式の特徴の一つである．主観評価

モデル化する．このとき，最小位相合成フィルタは次実験により本符号化系の性能を評価しているが，特に，式で与えられる．

状態継続長の表現精度と主観性能の関係について明らかにするため，ピッチの量子化なしで実験を行う．
以下，2. では提案符号化法で用いられる HMM に基づいた音声合成法について簡単に述べ，3. では提案
符号化方式について述べている．4. では提案符号化系

D(z) = exp(1)

ここで，z̃ −1 は次式で定義されるオールパス伝達関数
である．

て，セグ メントボコーダとの関係などについて考察をz̃ −1 =

2. HMM に基づく音声合成

c(m) z̃ −mm=0に対する主観評価実験の結果を示した上で，5. におい
加える．

M


z −1 − α,
1 − αz −1|α| < 1(2)

標本化周波数が 10 kHz のとき，α = 0.35 とすること
により，オールパス伝達関数の位相特性はメル周波数

図 1 に ，提案する音声符号化方式のブ ロック図を軸をよく近似する．メルケプ ストラム係数は，式 (1)示す．符号化器は HMM に基づく音素認識器に相当に対数スペクトルの不偏推定のための評価関数 [17] をし ，復号化器は，メルケプ ストラムに基づく分析合成

適用することにより決定される [14]．この手法は，入1858

論文／ HMM に基づいた極低ビットレート音声符号化

力音声列 x = [x(0), x(1), . . . , x(N − 1)] を平均 0 のを，式 (3)，(4) の制約下で，O に関して最大化する

ガウス過程としたときには，ゆう度 P (x | c) を最大とことにより得られる．各状態の出力分布を単一ガウス

するメルケプ ストラム係数 c = [c(0), c(1), . . . , c(M )]分布と仮定すれば ，P (O | Q, λ) の対数は次のようにを求めることに等価である．ここで · は転置を示す．

書くことができる．

P (x | c) は c に関して凸であることが示されるので ，この最大化問題は [14] で述べられている反復法により効果的に解くことができる．また，P (x | c) を c に関して最大化することは，D(z) 及び 1/D(z) のインパ

log P (O | Q, λ)1
1= − (O − M ) U −1 (O − M ) − log |U |22
+ Const(5)

ルス応答の時刻 0 での値が 1 であるという制約のもとで逆フィルタ出力のエネルギーを最小化することと等価である．
メルケプ ストラム係数から音声を合成するために，非有理式である式 (1) の伝達関数を実現し なければここで，

M = [µq1 , µq2 , . . . , µqT ]

(6)

U = diag[U q1 , U q2 , . . . , U qT ](7)

ならない．幸い，MLSA フィルタ [15], [16] により十であり，µqt と U qt はそれぞれ，状態 qt の平均ベク分な精度で D(z) を近似することができる．MLSA

トルと共分散行列である．式 (3)，(4) の制約を考えな

フィルタは [15], [16] で示される特殊な構造をもつ IIR

いとき，P (O | Q, λ) は O = M のときに最大化されフィルタであり，通常の音声スペクトルを近似する

ることは明らかである．これは，メルケプ ストラム係際には安定となるよう実現することができる．また，数ベクトルが共分散行列 U とは無関係に，平均ベク

MLSA フィルタの係数は，メルケプ ストラム係数から
M 回の積和演算により得ることができる．したがって，MLSA フィルタにより，容易にメルケプ ストラム

トルによって与えられることを意味する．
一方，式 (3)，(4) の制約下では，log P (O | Q, λ) を最大にするメルケプ ストラム係数ベクトル列 C は線係数から音声を合成することができる．

形方程式 ∂ log P (O | Q, λ)/∂C = 0 によって定めら

2. 2 HMM からの音声パラメータ生成
フレ ーム t でのメルケプ ストラム係数ベクトルを
ct とする．このとき，フレーム t の動的特徴 ∆ct と∆2 ct ，つまりデルタ，デルタデルタメルケプ ストラムれる．この方程式は，文献 [11] の高速アルゴ リズムには，それぞれ次のように計算される．

定められることになる．


L1

∆ct =

w1 (τ )ct+τ

(3)w2 (τ )ct+τ

(4)

τ =−L1∆2 ct =

L2
より容易に解くことができる．得られたメルケプ スト
ラム係数ベクトルは，静的及び動的特徴ベクトルの平均ベクトルだけでなく，それらの共分散行列によって

3. HMM に基づく極低ビット レート 音声
符号化
本章では，音声符号化システムの各部について簡単

τ =−L2∆ct ，∆2 ct は，それぞれ，ct ，∆ct の時間方向に関する変化率を表すパラメータであり，ここでは，L1 = 1，
L2 = 2 として，w1 (−1) = −1/2，w1 (0) = 0，w1 (1)に述べる．

3. 1 音 声 認 識
今回の実験では対象話者は 1 名であり，音素 HMMの学習には ATR 日本語音声データベースの男性話者

MHT による音韻バラン ス 503 文を用いた．サンプ= 1/2 及び w2 (−2) = w2 (2) = −1/4，w2 (−1) =w2 (1) = 0，w2 (0) = 1/2 とした．フレーム t での音
声パラ メータベクトル ot は，ot = [ct , ∆ct , ∆2 ct ]

25.6 ms の Blackman 窓を用い，メルケプ ストラム分のように静的，動的特徴ベクトルからなる．

は 0 次係数を含む 13 個のメルケプストラム係数とそれリング周波数 10 kHz，フレーム周期 5 ms とし ，長さ析によりメルケプ ストラム係数を得た．特徴ベクトル

連続 HMM λ と 状態列 Q = {q1 , q2 , . . . , qT } がらの ∆，∆2 係数からなる．HMM は，スキップのな与え られ た と き ，メル ケプ スト ラ ム 係 数ベ クト ル

い 3 状態 left-to-right 型のトライフォンモデルである．

列 C = [c1 , c2 , . . . , cT ] は，音声パラメータ列 O =各状態は対角共分散をもつ単一ガウス分布によりモデ[o1 , o2 , . . . , oT ] に対する λ，Q のゆう度 P (O | Q, λ)ル化される．音素ラベルには表 1 に示した 34 種類の1859電子情報通信学会論文誌 ’99/11 Vol. J82–D–II No. 11

Table 1

表 1 音素ラベルの種類
Phoneme labels used in the system.

母音a，i，u，e，o子音
N，b，by，ch ，d，f，g，gy，h，hy，j，k，ky，m，
my，n，ny，p，py，r，ry，s，sh，t，ts，w，y，z
促音
cl
無音
sil

各音素のハフマン符号表は，学習データを 3. 1 で述
べた音声認識器で認識することにより得られた状態継
続長の出現頻度に基づいて作成した．
［ 方法 2 ］
方法 1 では，状態継続長を伝送したのに対し ，方法

2 では，音素継続長のみを伝送し ，復号化器側でこれを三つの状態継続長に分割する．その際，音素継続長は，音素ごとに用意されたハフマン符号により伝送される．また，音素継続長の状態継続長への分解は，あらかじめ学習しておいた状態継続長に関する確率分布

音素と無音を用い，各音素モデルを用意した．トライに基づいて行われる．つまり，状態継続長の分布をガ

フォンモデルには決定木に基づくモデルクラスタリン

ウス分布で近似しておき，ゆう度最大化基準による方グ法 [18] を適用し，その総分布数を約 1800 とした．

法 [11] で符号化器の音声認識器は日本語音素配列の制約（ 子
音が二つ以上続かないなど ）のみを利用した音声タイ
プライタ型の音素認識を行う．主観評価（ 4. ）で用い

dk = mk + ρσk2



ρ=


3

T−

たテストデータに対する音素認識率は 73.7%（ 挿入誤

mk

k=1

 3


(8)
σk2

(9)

k=1

りを無視した場合は 88.7% ）であった．テストデータと分割を行う．ここで T は音素継続長であり，mk ，

中の音素は 9.5 音素/s であるが，テストデータの認識

σk2 はそれぞれ音素 HMM の第 k 状態における継続長

結果では 11.7 音素/s となっている．

分布の平均と分散である．

3. 2 音素情報の符号化

各音素の音素継続長に関するハフマン符号表は，学

音素認識により得られた音素列はエントロピー符号

習データを 3. 1 で述べた音声認識器で認識すること化を用いて伝送され る．音素及び 音素対の出現頻度により得られた音素継続長の出現頻度に基づいて作成

は学習デ ータを認識し た結果を用いて計算し た．音した．各状態継続長分布は，単一ガウス分布によりモ素の出現確率分布に基づいたハフマン符号化を使ったデル化し，更に，各トライフォン HMM 内の三つの状

とき，テストデータにおける音素情報のビットレート

態継続長分布を合わせて 3 次元ガウス分布とみなし ，は 54 bit/s となった．音素対の出現確率分布（ 音素バ

決定木に基づくモデルクラスタリング法 [18] を適用しイグラム確率）を用いた場合には，46 bit/s のビットた．結果として，状態継続長モデルは約 1600 個の 3レートを得ることができた．

次元ガウス分布で表現されている．

3. 3 状態継続長の符号化［ 方法 3 ］

状態継続長を伝送するために，状態継続長をエント

各音素の三つの状態継続長を 3 次元のベクトルとみ，音素継続長をエント
ロピー符号化する方法（方法 1 ）なし ，ベクトル量子化する．VQ インデックスは，ハ

ロピー符号化し ，復号化器で状態継続長に分割する方

フマン符号化により伝送される．

法（ 方法 2 ），状態継続長をベクトル量子化する方法

VQ コードブックの学習は，学習データを 3. 1 で述（方法 3 ）の 3 通りを試みた．以下に，それぞれの方法

べた音声認識器で認識することにより得られた状態継について説明する．

続長に基づいて行った．4. の実験ではコードブックの［ 方法 1 ］

サイズを 8（ 3 bit ），32（ 5 bit ），1024（ 10 bit ）の 3 通

状態継続長をハフマン符号により伝送する．一つのりとした．

音素モデルは，三つの状態継続長をもつため，一つの3. 4 音 声 合 成

音素に対して，三つのハフマン符号語が伝送され る．

復号化器では，伝送された音素情報に対応するトラ状態継続長は音素ごとに異なる分布をもつため，ハフ

イフォン HMM を連結し ，得られた HMM から メル

マン 符号表は音素ご とに 用意し ，切り換えて用いた

ケプ ストラム係数ベクトル列を 2. 2 で述べたアルゴ リ（ただし ，同一音素モデル内の三つの状態は区別せず，

ズムを用い生成する．ピッチ情報に従って生成したパ

同じ ハフマン符号表を用いた ）．

ルス列あるいは白色雑音で MLSA フィルタを励振す

1860論文／ HMM に基づいた極低ビットレート音声符号化(a) 原音声(b) 提案法 3（ 146 bit/s ）(c) ベクトル量子化（ 400 bit/s ）図 2 合成音声のスペクトル「 4 日ぐらいですね 」
Fig. 2 Spectra of synthesized speech.

ることにより，メルケプ ストラム係数から音声を合成
する．

4. 実

験

提案した音声符号化法の音声品質を評価するために，

DCR（ degradation category rating ）試験 [19] を行った．DCR 試験では，被験者は，原音声に引続き，符号・復号化された音声を受聴し，原音声からの符号・復号化された音声の劣化の度合を 5 段階評価（ 1〜5 点で，点数が小さいほど 劣化の度合が大きい）する．ある符

Fig. 3図 3 DMOS 値による主観評価
Subjective performance measured by DMOS.

号化方式に対して与えられた点数の平均が，その符号化方式の評価値 DMOS（ degradation mean opinion
score ）となる．試験には，学習データに含まれていな
い 8 文章を用いた．被験者は 8 人の成人男性である．

によるスペクトルを例示している．図より，提案符号化法では，音素の接続部においても滑らかに変化する

この実験では，ピッチは量子化せず，入力音声のピッスペクトル列が得られていることがわかる．また，提チを音素 HMM に基づく Viterbi アライメントにより，案符号化法では認識誤りが含まれているにもかかわら時間的な位置合せを行った上で用いた．また，MLSA

ず原音声に似たスペクトルを再現できていることがわ

フィルタに与えるメルケプ ストラム係数は ，従来法，かる．

提案法とも，フレーム間の直線補間により，0.1 ms（音声波形の標本化周期）ごとに更新した．
図 2 には，原音声のスペクトル，提案符号化法により復元されたスペクトル，メルケプストラム係数のベクトル量子化（ 400 bit/s = 8 bit/frame × 50 frame/s ）図 3 に，提案符号化法及び メルケプ ストラム係数のベクトル量子化によるメルケプ ストラムボコーダのDMOS 値を示す．提案法の方法 3 では状態継続長量子化のためのコードブックサイズを図中上から 3 bit，
5 bit，10 bit とした．音素 HMM の学習に使われた音1861電子情報通信学会論文誌 ’99/11 Vol. J82–D–II No. 11とがわかる．このこと以外にも，予備実験により次のような知見が得られた．
（ 1 ） 状態継続長，音素継続長，いずれも伝送せず，復号化器で各音素 HMM に付随した状態継続長分布をもとに各音素の状態継続長を決定した場合，認識誤りは，符号化音声の主観品質に重要な影響を与えるだけ
でなく，了解性を失わせる．
（ 2 ） 状態継続長を伝送したときには，認識誤りが
図 4 各手法のビットレート
Fig. 4 Bit rate for each method.

あったことはほとんど 知覚できない．ただし ，主観品
質は認識精度に比例する傾向にある．
認識誤りがあった場合，それは，正しい音素モデル
より，誤った音素モデルの方が入力音声に対するゆう声データベースを VQ に基づくボコーダ の VQ コー

度が高かったことを意味しており，ゆう度の高さが聴ドブックを学習するためにも用いた．それぞれの符号

感上の音声品質に対応しているとすれば ，誤った音素化法のビットレートを図 4 に示す．今回の実験では，モデルを用いて音声を合成した方が高い音声品質が得

いずれの符号化法ともピッチの量子化を行っていない

られることになる．つまり，認識誤りと聴感上の音声ため，提案法は，音素情報を伝送するために 46 bit/s

品質劣化との間には，必ずしも直接的な関連はないこを，残りを状態若しくは音素継続長を伝送するためにとになる．同様の議論は ，文献 [2], [5] においても見使っていることになる．図 3，図 4 より，提案法におることができる．認識誤りが多くなるにつれ，音声品

いてはビットレートが高いものほど 高い音声品質を示

質が劣化するのは，認識誤り自体に原因があるのではす傾向にあることから，提案法では，状態継続長の不なく，入力音声に対するゆう度が全体的に低くなって正確な復元が符号化音声の品質を低下させていること

いる，つまり入力音声とモデルとの適合の度合が低くがわかる．また，図より，146 bit/s の提案法の品質は，なっていることに原因があると考えられる．ただし ，400 bit/s（ = 8 bit/frame × 50 frame/s ）のベクトル

以上は，復号器側で，認識時と同じ 状態継続長を用い量子化に基づいたボコーダの品質と同等であることがた場合の議論である．復号化器側で，それぞれの音素わかる．なお，68 bit/s の提案符号化法も，音声品質

固有の状態継続長を用いた場合には，認識誤りも含めは劣るものの符号化音声の了解性を保っている．

て認識された音素列ど おりに音声が合成されることに提案法の符号化遅延は以下のようにまとめられる．

なり，発話の了解性が失われるのは当然である．

まず，符号化器で起こる遅延は音素認識器の探索戦略

これらの考察から，本方式を含む音素ボコーダは，に依存し，一般に 100 ms のオーダで起こる．一方，復音素モデルに基づいて構築されているにもかかわらず，

号化器においては，一つのトライフォン HMM を選択

実際上，各モデルは音響的なセグ メントモデルとしてするために次の音素情報が必要なため，一つの音素継機能していることが理解される．ただし ，音素環境依続長に対応する平均約 100 ms の遅延が起こる．また，存の音素モデルとして学習を行っているため，セグ メ

復号化器での音声パラメータ生成アルゴ リズムで，約ントボコーダにはない次のような特徴をもっている．

100 ms の遅延が生じる．したがって，本符号化系の符号化遅延は数 100 ms と見積もることができる．

（ 1 ） 本方式では，音素環境依存の音素モデル（ト

5. 考

察

ライフォンモデル ）を用いており，その数は約 15,000
種類（ 日本語音素配列の制約を考慮しても数千種類）となる．これらすべてをそのままセグ メントを表すモ

前章の実験結果より，認識時に得られた状態継続長デルと考えたときには，非常に多くのセグ メント イン

を，復号時にできるだけ精度良く再現することが音声

デックスを用いることとなり，一つのモデルを指定す

品質の向上につながることが明らかとなった．また，るための情報量はかなり大きなものとなる．それに対提案法の方法 2 の性能があまりよくないことから，音して，本方式では，音素を表すインデックス（ 数十種

素継続長のみを正確に再現しても，音素内の状態継続類）の列を伝送するのみで，各セグ メントに対応する

長を正しく再現しなければ ，良い性能は得られないこ

トライフォンモデルを決定することができるという特1862論文／ HMM に基づいた極低ビットレート音声符号化

徴がある．これは，「トライフォンの列は，一つの音
素の列を矛盾なく表現しなければならない」という形

謝辞

本研究の一部は文部省科学研究費補助金奨励

研究（ A ）課題番号 08780333， 09750399 による．

でモデル間の遷移に制約を設けたことと等価である．

文

献（ 2 ） 認識時に日本語音素配列の制約を用いている
ため，音素インデックスを効率的に伝送することがで[1]

Sorensen,

きる．例えば，子音の後には必ず母音が続くため，こ加えて音素バイグラム確率を利用することにより，伝80, pp.32–35, 1980.
[2][3]

F.K. Soong, “A phonetically labeled acoustic segProc. ICASSP-89, pp.584–587, May 1989.

[4]

Y. Hirata and S. Nakagawa, “A 100 bit/s speechcoding using a speech recognition technique,” Proc.

モデルを，そのまま学習することは，学習データ量のEUROSPEECH-89, pp.290–293, Sept. 1989.
[5]

C.M. Ribeiro and I.M. Trancoso, “Phonetic vocoding with speaker adaption,” Proc. EUROSPEECH-

グの手法により，モデルの統計量は適切にタイイング
され，有限の学習データからモデルを構築することが“A phonetic

ment (PLAS) approach to speech analysis-synthesis,”（ 3 ） 論理的には約 15,000 種類（ 日本語音素配列問題から不可能であるが，コンテクストクラスタリン

J. Picone and G.R. Doddington,

vocoder,” Proc. ICASSP-89, pp.580–583, May 1989.

送すべき情報を更に減少させている）．
の制約を考慮した場合，数千種類）あるトライフォン“A preliminary design of a phonetic

vocoder based on a diphone model,” Proc. ICASSP-のような場合には，5 母音の中から一つを指定する情報量のみで音素を指定することができる（ 実際には，

R. Schwartz, J. Klovstad, J. Makhoul, and J.

97, pp.1291–1294, Sept. 1997.
[6]

できる．

M. Ismail and K. Ponting, “Between recognitionand synthesis—300 bits/second speech coding,” Proc.

これらの特徴が本方式の性能向上に貢献していることが予想され る．また，これらの特徴を残したまま，

EUROSPEECH-97, pp.441–444, Sept. 1997.
[7]

ment vocoder at 150 b/s,” Proc. ICASSP-83, pp.61–

音響的なセグ メントモデルとして再学習することにより，更に性能が向上することも期待できる．なお，文S. Roucos, R.M. Schwartz, and J. Makhoul, “A seg64, 1983.

[8]

Y. Shiraki and M. Honda, “LPC speech coding based

献 [7] のセグ メントボコーダにおいては，ビットレー

on variable-length segment quantization,”

トを下げるため，セグ メント間の遷移に制約を設けてTrans. Acoust., Speech, Signal Processing, vol.ASSP-

おり，この意味では類似した手法となっている．

6. む

36, no.9, pp.1437–1444, Sept. 1989.
[9]

P.A. Chou and T. Lookabaugh, “Variable dimension
vector quantization of linear predictive coeﬃcients ofす び

HMM に基づいた音声認識・合成を用いた極低ビット

IEEEspeech,” Proc. ICASSP-94, pp.505–508, April 1994.
[10]

G. Baudoin, J. Cernocký, and G. Chollet, “Quantization of spectral sequences using variable length

レート音声符号化方式の構成について述べた．HMM

spectral segments for speech coding at very low bit

からの音声合成は ，メルケプ ストラムに 基づいた音

rate,” Proc. EUROSPEECH-97, pp.1295–1298, Sept.
1997.

声合成フィルタと HMM に基づいた音声パラ メータ
生成アルゴ リズムとからなっている．主観品質評価に[11]

より，ピッチ情報を除いた場合，146 bit/s（ 無音区間

26%を含む ）の提案法は ，400 bit/s（ = 8 bit/frame× 50 frame/s ）のベクトル量子化に基づくボコーダと同等の品質をもつことを示した．また，68 bit/s の提[12]

益子貴史，徳田恵一，小林隆夫，今井 聖，“動的特徴を用いた HMM に基づく音声合成，” 信学論（ D-II ），vol.J79-[13]

E.P. Farges and M.A. Clements, “Hidden Markov

D-II, no.12, pp.2184–2190, Dec. 1996.

案法でも符号化音声の了解性を保つことができた．音models applied to very low rate speech coding,” Proc.

素認識器の性能改善により，音声品質が更に改善されることが期待される．

[14]

法を利用した声質変換法 [20], [21] を用い，不特定話者

1991.
[15]

考察で述べたように，音響セグ メントモデルとして再学習することにより（ 例えば [23] と同様の学習法を用いる），性能向上を図ることも検討している．

ICASSP-86, pp.433–436, 1986.
徳田恵一，小林隆夫，深田俊明，斎藤博徳，今井 聖，“ メルケプ ストラムをパラ メータとする音声のスペクトル推” 信学論（ A ），vol.J74-A, no.8, pp.1240–1248, Aug.
定，

今後の課題として，HMM に基づいた話者適応化手用の符号化系を構築することが挙げられる [22]．また，

徳田恵一，益子貴史，小林隆夫，今井 聖，“動的特徴を用”日
いた HMM からの音声パラメータ生成アルゴ リズム，
本音響学会誌，vol.53, no.3, pp.192–200, March 1997.

今井 聖，住田一男，古市千枝子，“音声合成のためのメル対数スペクトル近似（ MLSA ）フィルタ，” 信学論（ A ），vol.J66-A, no.2, pp.122–129, Feb. 1983.

[16]

徳田恵一，小林隆夫，深田俊明，今井 聖，“音声の適応” 信学論（ A ），vol.J74-A, no.8,
メルケプ ストラム分析，

1863

電子情報通信学会論文誌 ’99/11 Vol. J82–D–II No. 11
pp.1249–1256, Aug. 1991.

益子

[17]

今井 聖，古市千枝子，“対数スペクトルの不偏推定，”信
学論（ A ）
，vol.J70-A, no.3, pp.471–480, March 1987.

[18]

J.J. Odell, “The use of context in large vocabulary
speech recognition,” Ph.D. Dissertation, Cambridge
University, 1995.

[19]

P. Kroon, “Evaluation of speech coders,” in Speech
Coding and Synthesis, eds. W.B. Kleijn and K.K.

貴史 （ 正員）

平 5 東工大・工・情工卒．平 7 同大大学
院博士前期課程了（ 知能科学専攻）．同年同
大大学院総合理工学研究科物理情報システ
ム創造専攻助手．音声の分析・合成，音声認識の研究に従事．日本音響学会，IEEE ，
ESCA 各会員．

Paliwal, Elsevier, Amsterdam, 1995.
[20]

T. Masuko, K. Tokuda, T. Kobayashi, and S. Imai,“Voice characteristics conversion for HMM-based
speech synthesis system,” Proc. ICASSP-97, vol.3,
pp.1611–1614, April 1997.

[21]

M. Tamura,

T. Masuko,

隆夫 （ 正員）

昭 52 東工大・工・電気卒．昭 57 同大大学院博士課程了．同年東工大精密工学研究

K. Tokuda,

and T.

Kobayashi, “Speaker adaptation for HMM-based
speech synthesis system using MLLR,” Proc. Speech
Synthesis Workshop, pp.273–276, Nov. 1998.
[22]

小林

T. Masuko, T. Kobayashi, and K. Tokuda, “A

所助手．同助教授を経て，現在同大大学院
大学院総合理工学研究科物理情報システム
創造専攻教授．工博．ディジタルフィルタ，
音声の分析・合成，音声認識の研究に従事．
日本音響学会，IEEE ，ESCA 各会員．

very low bit rate speech coder using HMM withspeaker adaptation,” Proc. ICSLP-98, vol.2, pp.507–

北村

510, Nov. 1998.
[23]

K.K. Paliwal, “Lexicon-building methods for an
acoustic sub-word based speech recognizer,” Proc.
ICASSP-90, pp.729–732, April 1990.

（ 平成 11 年 1 月 4 日受付，4 月 20 日再受付）

正 （ 正員）昭 48 名工大・工・電子卒．昭 53 東工大
大学院博士課程了．同年東工大精密工学研究所助手．昭 58 名工大・工・電子工学科
講師．昭 59 同助教授．平 7 名工大知能情報システム学科教授．工博．音声情報処理，
マルチメデ ィア情報処理の研究に従事．日
本音響学会，IEEE ，ESCA 各会員．

広井順

平 9 名工大知能情報シ ステム卒．平 11
同大大学院博士前期課程了（ 電気情報工学専攻）．在学中，音声符号化の研究に従事．
現在，ソニー（ 株）コーポレートラボラト
リー勤務．日本音響学会会員．

徳田

恵一 （ 正員）

昭 59 名工大・工・電子卒．平 1 東工大
大学院博士課程了．同年東工大電気電子工学科助手．平 8 名工大知能情報システム学科助教授．工博．音声分析，音声合成・符号化，音声認識，デ ィジタル信号処理の研究に従事．日本音響学会，人工知能学会，
IEEE 各会員．

1864