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表情豊かな対話音声合成におけるコンテキストラベルの作成∗☆人見貴嗣, 森大毅 (宇都宮大院・工学研)
はじめに

1

Table 1 コンテキストの種類
・{ 先行, 当該, 後続 } 音素・当該音素のアクセント句内でのモーラ位置，およびモーラ位置とアクセント型の差
・{ 先行, 当該, 後続 } アクセント句の長さ，アクセント型
・発話の長さ（モーラ数）

音声合成技術の発達とともに，読み上げ調の音声だけではなく話し言葉音声の合成にも関心が向けられている [1–2] ．しかし，話し言葉にはパラ言語情報の多様性が含まれ，高い自然性を保ちながら合成することは容易でない．
パラ言語情報を考慮した音声合成の研究には．丁寧，ぞんざいなどの異なる発話スタイルを制御したもの [3] がある．しかし，日常的な会話に見られる表情豊かな対話音声は多様である．したがって，音声をストを使用する．発話の中の言いよどみ，言い直しの部分には韻律ラベルは付与しなかった．

3.2

形態素解析とアクセント句の同定韻律ラベルは通常手作業で付与するものであるが，合成するためにはコーパスの設計を含む新しい枠組

本研究では自動で作成することを試みた．UUDB のみが必要である．
我々は対話音声に含まれるパラ言語情報に関する研究向けの音声対話データベース（以下，UUDB）[4]を開発している．本研究では，UUDB を音声コーパスとして利用した HMM 音声合成を行うことで，感情状態を制御できるような TTS システムの実現を目書き起こしテキストを形態素解析し，アクセント句の同定を行うことで，Table 1 に示したコンテキストを自動で作成した．UUDB の形態素情報付与には形態素解析器として茶筌 (ChaSen)[6] を，形態素解析辞書として UniDic[7] を使用した．また，茶筌の出力デー
タからアクセント句の情報を推定するため，アクセ指す．

HMM 音声合成には，韻律などの変動要因を考慮したコンテキストラベルが必要である．しかし，UUDBには音声合成のためのコンテキストラベルや形態素情報などが付与されていない．よって本稿では音声合成の第一歩として，UUDB の形態素解析を行い，韻律の変動要因を考慮したコンテキストラベルの作成

ント結合規則による処理を実装したアクセント型決定モジュール ChaOne[8] を使用した．
表情豊かな対話の書き起こしを自動で高精度に形態素解析することは難しい．UUDB の対話音声には単語同士の融合や省略などを伴うくだけた発話が多く含まれている．辞書に新しく単語登録などをして機械的に修正を行い，それでも修正できなかったもを検討した．のに対しては手作業で修正した．辞書の修正前後における形態素解析精度を Table 2 に示す．辞書の修正音声コーパス

2

後になお誤解析した例を Table 3 に示す．
「と言った」UUDB には，合計 7 ペア，14 名の大学生が「4 コマまんが並べ替え課題」というタスクを行った対話音声が収録されており，日常会話のような，感情表現にが融合して変化した「つった」の部分が「吊った」と富み生き生きとした対話が多く含まれている．全発法転記で形態素解析すると発音形転記と食い違った話に対し，知覚される話者の感情状態が 6 次元の抽結果を出力する場合がある．Table 4 は形態素解析結象次元（快-不快，覚醒-睡眠，支配-服従，信頼-不信，果の読みを誤解析していた例である．このような例関心-無関心，肯定的-否定的）によってラベリングさが生じ，形態素解析精度はあまり高くなかった．

いう誤った語に解析されている．

UUDB には発音形転記が与えられているが，正書れている．

4
3

コンテキストラベルの作成

3.1

使用するコンテキスト

HMM 音声合成作成したコンテキストラベルを用いて，音声合成を行った．音声データは UUDB に収録されている女

韻律の変動要因の中でも，アクセント情報は音響性話者 FTS の発話を用いた．これは，FTS の全発話特徴量に最も影響することが示されている [5]．この数が比較的多かったためである．FTS の全発話を学ようなことから，本研究では Table 1 に示すコンテキ習データとし，その発話の中の一部分を合成音声と∗Prosodic label generation for HMM-based conversational speech synthesis. by HITOMI, Takatsugu,MORI, Hiroki (Utsunomiya University)

日本音響学会講演論文集- 407 -2010年9月

して作成した（closed 実験）．
作成した合成音声の f0 軌跡とサウンドスペクトロ

Table 2 辞書の修正前後における形態素解析精度グラムを Fig. 1 と 2 に示す．それぞれの合成音声は，明瞭性が高く，対話音声らしいリズムが感じ取れるものであった．
対話音声は，多様なパラ言語情報を伝達している．

修正前

修正後

3239
87.49

3119
87.95

誤解析形態素数
正解析率 [％]

しかしながら，今回の HMM 音声合成ではパラ言語情報を表すようなコンテキストを使用していないた
め，書き起こしが同一の発話は全て同じ合成音声とTable 3 形態素「つっ」の修正例なってしまった．このことは「うん」に代表される表修正前

情豊かな対話音声を特徴付ける発話において不自然

こいつ何つったっけな印象を与える．合成音声における感情状態の制御

代名詞

代名詞

動詞

助動詞

助詞について今後検討を行う必要がある．

修正後
こいつ

何つったっけ

代名詞

代名詞

助動詞

助動詞

助詞

5

おわりに
本報告では，UUDB で HMM 音声合成を行うために，その第一歩としてコンテキストラベルの生成方法を示した．UUDB の形態素解析には茶筌を，アクセント句の生成には ChaOne を用いてコンテキストラベルを自動で生成し，合成音声を作成した．今後は，作成した合成音声を用いて客観に基づく聴取実験を行う．

UUDB には話者の感情状態を記述したラベルが付与されている．今後の課題として，合成音声の音響的Table 4 誤解析した例
UUDB のUUDB の書き起こしテキスト

形態素解析後テキスト

カ イテ

エガ イテイッテ

オコナッテ

イ レル

ハイ レル

ホカ ノヒトタ ノヒト

特徴を，感情状態ラベルによって制御しようと考えている．

参考文献[1] 伊藤 他，“話し言葉音声合成の韻律制御に関する検討,” 情処研報，2009-NL-191，2009-SLP-76，1–8，2009．
[2] 郡山 他，“平均声に基づく対話音声合成に関する検討,” 信学技報，SP2009-101，33–38，2010．
[3] 大西 他，“HMM 音声合成における異なる発話スタイル生成の検討,” 信学技報，SP2002-172，17–22，2003．
[4] Mori et al.，Speech Communication (in press).
[5] 横溝 他，音講論 (春)，1-P-10，2010.
[6] http://chasen-legacy.sourceforge.jp/[7] http://www.tokuteicorpus.jp/dist/[8] 嵯峨山 他，“擬人化音声対話エージェントツール
キット Galatea,” 情処研報，SPL96(55)，7–12，2003．

Fig. 1 合成音声「走ってる」

Fig. 2

日本音響学会講演論文集- 408 -合成音声「うん」

2010年9月