未来への羅針盤としてのコミュニケーション科学

イントネーション・アクセント

基本周波数パターン

音声分析・合成・変換

音声のイントネーションとアクセントを分析，合成，変換
本稿では，人が話す際の “自然な感じ” を保ったまま声の高低（基本周波数パターン）を調整し，さまざまな話し方の音声に変換することができる音声処理技術を紹介します．この技術により，非母語話者の音声を母語話者のような音声に変えたり，普通の音声をアナウンサーのようにメリハリのある音声に変えることが可能になります．また，入力したテキストをコンピュータに読ませるテキスト音声合成技術にも応用することができます．

かめおかひろかず

亀岡 弘和
NTTコミュニケーション科学基礎研究所にも役立つだろうと考えています．まい場合とで意味が違います．特に日本

た，がんなどで喉頭を摘出した人によ

語の場合，単語アクセントと単語の意

普段私たちは会話をするとき言葉をる無喉頭音声を自然音声に変換する発味の関係は方言によって異なるので，使って相手にメッセージを伝えます

声障がい者補助への応用も大学と連携

単語内の基本周波数パターンを変えてが，言葉とともに声の高低を効果的にしながら取り組んでいます．

話せばたちまち異なった方言になりま

音声の「話し方」を変換使いながら声に表情をつけ，調子や意図，その人っぽさなどのさまざまな情報を相手に伝えています．本稿では，基本周波数パターン（イントネーションとアクセント）す．また，イントネーションとアクセントの強度は，文や句や単語の強弱を表すいわゆるメリハリに相当します．

人が話す際の “自然な感じ” を保った

声の高低の時間変化を表す基本周波

これらの強度が大きい場合と小さいまま声の高低を調整し，さまざまな話数パターンはイントネーションとアク

場合とでは話し方の印象は大きく変し方の音声に変換することができる音セントからなります．

わり，メリハリをつけることで発話のイントネーションとは文や句の全体中で注目すべき文や単語を相手に示す本技術により，例えば非母語話者のに及ぶ範囲で緩やかに変化する基本周ことができるようになります．以上の音声を母語話者のような音声に変えた

波数パターンのことで，話者の調子やように，基本周波数パターンはさまざり，標準語の音声を地方の方言の音声意図，文の区切りや係り受けを表現す

まな情報を持っており，言葉に勝るとに変えたり，普通の音声をアナウンるのに重要な役割を担います．
例えば，も劣らないくらい音声コミュニケー

サーのようにメリハリのある音声に変「そうですか」という文は普通に読めションにおいて大きな役割を果たしてえたりできるようになります．役者やば納得したような話し方になります

います．

声優の演技における話し方を，撮り直が，語尾が高くなると疑いを示したよ

すことなく後から調整する，というような話し方になります．また，「これうな使い方も可能です．また，入力しじゃない」という文も読み方によってたテキストをコンピュータに読ませるは全く異なる意図の話し方になります．

■甲状軟骨による基本周波数制御

テキスト音声合成技術にも応用するこ

一方，アクセントとは各単語の中で基本周波数パターンは声帯を伸縮さとができます．声の高低が一定調とな急峻に変化する基本周波数パターンのせる甲状軟骨という部位により制御さる合成音声は機械っぽい印象を与えまことで，単語の意味や方言の違いに関れています．今から40年以上前，甲状すが，人が話すような自然な話し方を係します．例えば「はし」という単語軟骨による基本周波数パターンの制御する音声合成方法を実現することにもは「は」が高い場合と低い場合とではメカニズムを模擬した物理モデルが提役立ちます．このほかにもプレゼン

意味が違いますし，「おいおい」とい，2）
案されています（1）（（図 １ ）．甲状軟骨

テーションや語学の指導 ・ 学習の支援

う単語も先頭の「お」が高い場合と低の運動がどのような基本周波数パター

声処理技術を紹介します．

10

NTT技術ジャーナル 2015.9

基本周波数パターン生成過程モデルのパラメータ推定

特 集

ンをもたらすかを明快に説明した方程

7 ＋ 3 を解くのは簡単でもX＋Y＝10，4）にしました（3）（．音源分離とは文字ど式で，日本語を含む多言語の音声の基となるXとYを一意に決められないのおり複数の音の信号の波形が重ね合わ

本周波数パターンを極めて良く表現でと同様で，イントネーションの成分とさった混合信号の波形から個々の音のきることが知られています．このモデアクセントの成分から基本周波数パ信号波形を分離することを指します．

ルでは，甲状軟骨の ２ つの独立な運動ターンを得ることはできても基本周波X＋Yの例のように一度混ざり合って（並進と回転）に伴う声帯の長さの変数パターンのみからイントネーションしまったものを元通りに分離するのは化の合計と対数基本周波数の変化が比の成分とアクセントの成分を一意に決一般的には難しいため，この問題も一例関係にあり，それぞれの運動がインめることはできないからです．しかし

見すると解くのが不可能のように思え

トネーションとアクセントに関与して全く手がかりがないわけではありませるかもしれませんが，音の信号波形にいるという仮定がベースとなっていまん．自然音声におけるイントネーショ関する統計的偏りや統計的性質を活かす．このモデルに基づき，音声から甲ンやアクセントのタイミングや強度にした分離方法が効果的であることが知状軟骨がどう動いたかを推定することは統計的な偏りがあります．

られています．そこで音源分離手法のができれば，その声にそっくりの基本■基本周波数パターン生成過程の考え方をヒントにして考案したのが今周波数パターンを再現することがで確率モデル化

き，さらにその数値を変えてやれば甲筆者は基本周波数パターンをイント提案手法によるイントネーションと状軟骨が異なる動きをした場合の基本ネーションとアクセントの成分に分解

アクセントの成分の推定例と，推定し周波数パターンの音声を再合成するこする問題を音源分離問題と同形ととらた成分を変えて再合成した基本周波数とができるようになります．
ところが，え，統計的信号処理の考え方に基づくパターンおよび音声の例を図 ３（a）にこの逆問題は一筋縄ではいかず長らくユニークなアプローチにより両成分を示します．図 ３（b）ではアクセントの未解決問題とされていました．例えば高精度かつ高速に推定することを可能強さを大きくすることでメリハリのあ回の方法です（図 ２ ）．

る音声に，図 ３（c）ではアクセントのタイミングを変えることで異なる方言のイントネーションパラメータup(t )

アクセントパラメータua(t )tGa(t )t

図1

音声にすることができています．いずxp(t )Gp(t )

れの変換音声もあたかも人が話した自y (t )然な感じを保っているところがポイン

txa(t )

トです．これは，声の高低の制御メカ
ニズムの物理モデルに準拠し，人が発基本周波数パターン生成過程の物理モデル

声し得ない基本周波数パターンには決p0r1

r0a0

up [k]a1
経路制約付
隠れマルコフモデル

kua [k]For k＝1,...,K:

S k −1〜πS k −1,S k（状態系列）
S k｜

up[k]
ua[k]

（｜Sk 〜 N

図2μp,S k
μa,S k，

σ2p 00 σ2a）

変数変換

ka2

Gp [k]Ga [k]

xp [k]y [k]kxa [k]基本周波数パターンの確率モデル
y 〜N （ μ ，Σ ）μ ＝ Gpμp＋ Gaμa＋ μb1

Σ ＝ σ2pGpGTp ＋ σ2aGaGaT＋ Σb

基本周波数パターン生成過程の確率モデル化

NTT技術ジャーナル 2015.911

未来への羅針盤としてのコミュニケーション科学

野を開拓していける可能性を秘めてい

（Hz）
6400
3200
1600
800
400
200100

周波数

声紋

ないさまざまなサービスを生み出せる
よう今後も研究を続けていきたいと
0.5

1

1.5

2

12.5
時間

33.5

4 （s）
パラメータ

強度

0.8
0.6
0.4
0.2
00.5
1
1.5
22.5
33.5
4 （s）
時間
（a） イントネーションとアクセントの成分の推定例

（Hz）
6400
3200
1600
800
400
200100

周波数

声紋

0.5

11.5

222.5
時間

33.5

4 （s）
パラメータ

強度

1.5
10.5
0ます．音声の韻律に着目した今までに

0.5

11.52
2.5
3
3.5
4 （s）
時間
（b） メリハリのある音声への変換例

（Hz）
6400
3200
1600
800
400
200
100

思っています．
■参考文献（1） H. Fujisaki and S. Nagashima：“A model forsynthesis of pitch contours of connectedspeech,” Annual Report of Engineering
Research Institute, University of Tokyo,  Vol.28,  pp. 53-60,  1969.
（2） H. Fujisaki：“A note on the physiological andphysical basis for the phrase and accent
components in the voice fundamental
frequency contour,” Vocal Physiology: Voice
Production,   Mechanisms and Functions,pp.347-355,  New York,  U.S.A.,  1988.
（3） H. Kameoka,  J. Le Roux,  and Y. Ohishi：“AStatistical Model of Speech F0 Contours,”
Proc. of SAPA 2010,   pp.43-48,   Makuhari,
Japan,  Sept. 2010.
（4） H. Kameoka,  K. Yoshizato,  T. Ishihara,  K.
Kadowaki,   Y. Ohishi,   and K. Kashino：“Generative Modeling of Voice Fundamental
Frequency Contours,” IEEE/ACM Trans.
Audio, Speech and Language Processing,Vol.23,  No.6,  pp.1042-1053,  June 2015.

周波数

声紋

0.5

1

1.5

1

2

2.5
時間

33.5

4 （s）
パラメータ

強度

0.8
0.6
0.4
0.2
0

図30.5

1
1.5
2
2.5
3
3.5
時間
（c） 異なる方言の音声への変換例

4 （s）

基本周波数パターンの分析と変換してならないような範囲で自由に基本であったのに対し，本研究は，非言語周波数パターンを変換することができ情報に関係する韻律的特徴の分析合成るからです．

系を実現するものです．LPCでは声今後の展開

道の物理モデルによる音声信号生成過程を確率モデル化し，統計的手法によ

1960年代に登場した線形予測符号

り声道パラメータを推定する枠組を与化（LPC）技術は近代式の音声分析えたのに対し，本研究では甲状軟骨の合成系を誕生させ，携帯電話という新物理モデルによる基本周波数パターン

たなコミュニケーション手段と統計的生成過程を確率モデル化し，統計的手音声情報処理という研究パラダイムを法により韻律パラメータを推定する枠もたらしました．LPCは，言語情報（文組を確立しました．LPCが音声通信字に書き起こせる情報）に関係する音や音声情報処理の分野に大きな発展を韻的特徴の分析合成系を実現するものもたらしたように，本技術も新たな分

12NTT技術ジャーナル 2015.9

亀岡 弘和
最先端の音声合成 ・ 変換システムでは明瞭性の高い音声が生成できるようになってきているものの，人間の肉声と比べるとぎこちなく感じられます．本研究はそのぎこちなさを解消する鍵となる可能性があり，より人間らしく，自然で，表情豊かな音声を生成できる音声合成 ・ 変換技術につなげていきたいと考えています．

◆問い合わせ先

NTTコミュニケーション科学基礎研究所
メディア情報研究部
TEL 046-240-3645
FAX 046-240-4708
E-mail kameoka.hirokazu lab.ntt.co.jp