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基本周波数パタンの大局的な制御が聴覚印象に与える効果∗◎青木愉子, 森大毅, 粕谷英樹 (宇都宮大 · 工)

1

はじめに

F0

基本周波数パタン制御法には、アクセント句 (AP)単位でモデル化されるパタンを、平行移動することにAPよって生成する方法がある [1]。その平行移動の値は、

IPAPAPIP

ダウンステップやその他の様々な要因から決定され、ダウンステップ量決定木や数量化 I 類などを用いて機械学習される。
合成音声の自然性をさらに向上させるには、F0 レンジやダウンステップが支配される要因を調査する

IPレベル

IPレベル

APレベル必要がある。そこで、本稿ではイントネーション句(IP) の F0 レンジやダウンステップがどのような要因に影響されるのかを調査した。また TTS システムの基本周波数パタン生成において、F0 レンジとダウンステップ量を分離したモデル化を行った。さらに主観評価実験によって、基本周波数パタンの聴覚的な効果

Time

Fig. 11500を検証した。

1000
度数2

基本周波数パタンの模式図

言語的要因が IP レベルに与える影響

500

基本周波数パタンの模式図を Fig. 1 に示す。横軸は時間である。AP のパタン [2] を、対数周波数軸上0のあるレベル (AP レベル) に平行移動することによっ-12-12て基本周波数パタンを構成する。AP レベルは IP レ-10-10

Fig. 2ベルとダウンステップ量から求められる。

-8-8-6 -6-4 -4-2-2IPレベル[st]0 022

IP レベルのヒストグラム

一般に F0 レンジがリセットされた場合、IP の境界とされるが、F0 レンジのリセット後の IP レベルは必ら、IP 内 AP 数が大きくなるに従って、IP レベルがずしも同じではない。

大きくなる傾向があることがわかる。また、先頭 AP

本稿では、IP レベルの違いに影響を与える要因をの総モーラ数が小さくなるに従って、IP レベルが小調査した。音声資料には成人女性 1 名が朗読したバ

さい傾向にある。これは先頭 AP が接続詞である場合

ランス文と散文からなる文セットを用意し、その中のに IP レベルが小さくなる傾向にあることを反映して870 文をトレーニングセットとして使用した。残りの97 文はテストセットに用いた。音声資料から F0 を抽出し、各 AP の 2 モーラ目の母音中心点における F0いると思われる。従って、IP 内 AP 数と先頭 AP の値を得る。これは AP の 2 モーラ目にピークのあるものが多かったためである。

総モーラ数が IP レベルに影響すると考えられる。

3基本周波数パタンのモデル化
2 で示したように、IP 内では AP のパタンを平行

Fig. 2 は、IP レベルのヒストグラムを示している。
IP レベルの平均値は 298 Hz であり、この値を 0 st移動させることによって、基本周波数パタンをモデルとしている。Fig. 2 より明らかに IP レベルに大きな構築することによって生成した [2]。AP レベルは IP幅があることがわかる。従って、IP レベルを定数としたモデル化には問題があるといえる。

Fig. 3 は、IP に含まれる AP 数と先頭 AP の総モーラ数が IP レベルに与える影響を示したものである。
横軸を IP 内 AP 数、縦軸を IP レベルとし、IP の先頭 AP の総モーラ数別に平均をとっている。Fig. 3 か∗化する。AP のパタンは、総モーラ数ごとに決定木をレベルとダウンステップ量の分離から求められる。2で IP レベルに影響を与えることがわかった要因以外にどの要因が IP レベル及びダウンステップに影響を与えるかを調べるために、AP レベルを分離してモデル化を行った。

The effect of global F0 control on auditory impression. By T. Aoki, H. Mori, H. Kasuya (UtsunomiyaUniv.)

日本音響学会講演論文集−425−

2005年9月

Table 3 Close test
RMS 誤差 [st] 相関係数 [st]㪉㪝㪇㪲㫊㫋㪴㪇

従来法

2.230.74提案法

1.970.81㪄㪉

Table 4 Open test
RMS 誤差 [st]相関係数 [st]㫄㫆㫉㪸㩷㫃㪼㫅㪾㫋㪿㩷㪔㩷㪉㫄㫆㫉㪸㩷㫃㪼㫅㪾㫋㪿㩷㪔㩷㪊㫄㫆㫉㪸㩷㫃㪼㫅㪾㫋㪿㩷㪔㩷㪋㫄㫆㫉㪸㩷㫃㪼㫅㪾㫋㪿㩷㪔㩷㪌㫄㫆㫉㪸㩷㫃㪼㫅㪾㫋㪿㩷㪔㩷㪍㪄㪋㪄㪍

従来法
提案法

2.091.970.780.81

㪄㪏㪈Fig. 3影響㪉㪊㪋㪌㫋㫆㫋㪸㫃㩷㪸㪺㪺㪼㫅㫋㫌㪸㫃㩷㫇㪿㫉㪸㫊㪼㩷㫅㫌㫄㪹㪼㫉㪍㪎

かる。
また、提案法で作成した基本周波数パタンを用い

IP 内 AP 数と先頭 AP の総モーラ数によるて合成音声を作成し、従来法による基本周波数パタ

Table 1ンとの主観評価実験を行った。評価用の文は、テスト

IP レベルの制御要因制御要因セットの中から 10 文を用いた。呈示回数は 2 回とし先頭 AP のアクセント型

先頭 AP のモーラ数

IP 内 AP 数
文内 IP 数
当該 IP の文内関係
先行 IP の AP 数

文内 IP 位置た。提案法と従来法のモデルで作成した合成音声をランダムな順番で被験者 4 名に呈示し、自然性の高い音声を強制選択させた。

当該 IP 関係
句頭の音節の種類
直前のポーズ長

主観評価実験の結果、提案法がよいと判断された
割合は全体の 85%(68/80 文) であった。全体的に自然性が向上しているが、特に AP の総モーラ数が小さくかつ IP を単独で構成する場合 (接続詞など) にIP レベルとダウンステップは、分類回帰木 (CART)を用いてそれぞれ決定木を構築した。CART プログ
ラムは WEKA [3] を用いた。データベースには、2で使用したトレーニングセットと同じものを使用し、無声化したものは除いた。得られた AP は 9762 個であった。
制御要因をそれぞれ Table 1, 2 に示す。制御要因
は、 [2, 4] で用いたものに加え、2 で IP レベルに影響を与えると推測されたものを用いた。
IP レベルを決定木によって構築し、基本周波数パタンを生成する方法を提案法と呼ぶことにする。また IP レベルを一定値として基本周波数パタンを生成する方法を従来法と従来法と呼ぶ。従来法と提案法により推定した AP レベルを、実音声との RMS 誤差と相関係数によって比較した。その結果を Table 3,4 に示す。従来法よりも精度が向上していることがわ

Table 24

おわりに基本周波数パタンの AP レベルを、IP レベルとダウンステップに分離してモデル化を行った。その結果、特に AP の総モーラ数が小さい場合や IP を単独で構成する場合に IP レベルが小さくなる傾向があり、主観評価実験の結果、自然性が向上した。今後、品詞の情報を考慮した効果についても検討したい。

参考文献[1] 籠嶋岳彦他, “代表パターンコードブックを用いた基本周波数制御法,” 信学論 (D-II), J85-D-II,976–986 (2002).
[2] 青木愉子他, “決定木を用いた F0 パタン生成法がダウンステップの制御要因制御要因聴覚印象に与える効果,” 音講論 (春), pp. 181–

当該 AP のアクセント型当該 AP のモーラ数

IP 内 AP 位置
文内 IP 位置

IP 内 AP 数
文内 IP 数

当該 IP の文内関係

句頭の音節の種類

先行 AP のアクセント型

先行 IP の AP 数

当該 IP 直前のポーズ長IP レベル

日本音響学会講演論文集

IP レベルが小さくなり、効果が見られた。しかしながら、品詞の種類によっては自然性が低下するものもあった。従って、品詞の情報を考慮した機械学習によりさらに自然性が向上すると考えられる。

182(2005).
[3] I. H. Witten , E. Frank, Data Mining: Practicalmachine learning tools and techniques, 2nd Edition, (Morgan Kaufmann, San Francisco. 2005).
[4] 渡辺健二他, “F0 パタンのモデル化—ダウンステップの効果—,” 音講論 (秋), pp. 389–340(2002).

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2005年9月