話者のイントネーションを模倣するインタラクティブ声質変換システムの構築
足立 吉広†

森島 繁生† †成蹊大学大学院 〒 180-0001 東京都武蔵野市吉祥寺北町 3‑3‑1†

Tel:0422-37-3742

Fax:0422-37-3726

早稲田大学理工学部 〒 169-8555 東京都新宿区大久保 3‑4‑1††

Tel:03-5286-3510

Fax:03-5286-3510

E-mail:dm033203@cc.seikei.ac.jp, shigeo@waseda.jp
あらまし
音声への感情付加や発話強調、方言の付加などをインタラクティブに実現するシステムを提案する。これは予め蓄えられた自然音声もしくは合成音声に対して、マイクから入力された話者の音声を実時間分析して得られた韻律パラメータにしたがって韻律制御し、話者情報や言語情報はオリジナルのままイントネーションのみを実時間制御するシステムである。この制御法としてイントネーションの要素である話速、基本周波数、音量を、手本となる参照音声から自動抽出して、この値のみを変換することにより実現する。特に本研究では、話速制御で用いる補間法についてさまざまな手法を検討し、その合成音声品質について評価を行った。

Interactive Speech Conversion SystemTracing Speaker Intonation Automatically††

Yoshihiro ADACHI, † † Shigeo MORISHIMA
Graduate School of Engineering, SEIKEI University

3-3-1, Kichijoji-Kitamachi Musashino, Tokyo, 180-0001, JAPAN,
Tel:0422-37-3726 Fax:0422-37-3742††Science & Engineering, Waseda University. 3-4-1 Okubo Shinjuku-ku Tokyo, JAPAN 169-8555
Tel:03-5286-3510

Fax:03-5286-3510

E-mail:dm033203@cc.seikei.ac.jp, shigeo@waseda.jp
Abstract
In this paper, an interactive speech conversion system which can modify emotional factor insppech, emphasize utterance and append a resional dialect is presented. Prosody of stored sample
voice is converted to a new prosody given by realtime analysis of microphone captured reference
voice. Only intonation is controlled by converting utterance speed, pitch and power of speech bykeeping speaker characteristic and linguistic information as original. Especially, an interpo‑
lation method of utterance speed is originally proposed and a quality of synthesized speech isevaluated subjectively.

‑1‑1. はじめに映画などに登場する人物の印象は、映像から受け取る表情の印象のみならず、同時に提示される音声の印象によっても大きく左右される。この顔の印象と声の印象が異なる場合に違和感を生じることもある。筆者のグループでは音声翻訳と唇動画像合成によって、映画の吹き替えなどを自動化するマルチモーダル翻訳システムを提案した[1]がその音声合成部分では、感情の制御は行われておらず無感情の音声合成に留まっている。
本稿では、このように予め蓄えれた音声や感情表現を伴わない合成音声に対して、マイクから入力された音声（参照音声）を実時間で韻律情報分析した結果に基づき、イントネーションをインタラクティブに付加する声質変換システムについて述べる。
３次元ＣＧによって故人となった名優をディジタルアクターとして再登場させたり、登場人物の声を音声翻訳技術によって自動吹き替えを行うシステムが現実のものとなりつつある。しかし、故人の音声は再収録することができないため、過去の作品等の音声データベースからコーパスを生成し、必要な台音声の感情を規則化したり、制御する研究[2‑11]はこれまで数多く発表されてきた。北原らは感情情報に関する特徴量として基本周波数、振幅、発話時間を扱ったが、合成音声は感情を上手く表現できていなかった[ 4 ] 。そこで杉本は感情制御の物理量変換ルールとしてパワーと基本周波数・ホルマントのシフト・高域スペクトルの増加を結びつけた[5]。岩見は混合正規分布(Gaussian Mixture Model: GMM)に基づく声質変換法を用いた感情音声合成手法を提案している[6]。これは感情音声と平静音声から声質変換規則を学習し変換規則を任意の読み上げ口調の発話に適用し感情音声を生成するものである。一方飯田らは感情音声のコーパスを作成し、同じ感情分類から選出した素片を波形接続することにより合成音声を生成、評価した[7]。こうした感情制御の応用として阿部らは、音声ガイダンスの作成等の音声メッセージの作成時に感情を込めて台詞を読ませるツールを開発している[8]。
本システムのように、韻律情報変換を行って声質変換を実現するシステムにおいては、参照音声といかに同じイントネーションが生成できるかという点詞の音声を再合成しなくてはならない。また素片合 は勿論のことであるが、変換の前後において音質の成による音声合成システムは個人の特徴は保存され 劣化を最小限に食い止めることが課題となる。従来
るが、感情をこめた音声を合成するためには、デー から著者らのグループではイントネーション変換シタベースのバリエーションを豊かにせねばならず、 ステムの構築を行ってきた。しかしシステムの一部そのような収録が不可能な場合もある。そこで、話 である話速変換で用いているスペクトログラムを時者情報や台詞はそのままに、イントネーションだけ 間軸上で伸縮させる為の補間法については根拠なく[3]を声質変換できるシステムが存在すれば、リファレ 用いていた 。そこで本稿では補間法の違いによるンスの音声を模倣する形で、声優の声のイントネー 性能比較の為に 3 つの手法を比較検討した。
まず第 2 章では、システムの全体概要を述べる。3ションにしたがって、故人の合成音声を感情を込め章では韻律情報の抽出手順について述べる。第 4 章
たものに変換することが可能となる。
まず、過去の音声データベースや音声合成によっ では韻律情報の変換方法、第 5 章では声質変換音声て必要な俳優の台詞の音声が存在するとする。これ の評価結果を示す。最後に第 6 章で結論を述べる。
が処理対象となる入力音声である。次に、マイクに向かって「こういう音声を作りたい」という見本と 2. システム概要なる音声を発声する。これが参照音声である。参照
システムの全体像を図１に示す。入力音声はイン音声は、発声終了後速やかに、発話速度、ピッチ、パワーの分析が行われて韻律情報が自動的に抽出される。入力音声も同様の処理によって、予め韻律情報分析が行われ、参照音声の韻律と同一になるように、発声の都度インタラクティブに変換が施され、暫く後に合成音声が出力される。
この処理を繰り返して、所望の感情のこもった音声ないしは方言を含む音声を作成することができるシステムを構築した。

トネーション変換の処理対象となる音声で、たとえば故人の声のデータベースから作成されたものであり、予め存在するものとする。参照音声はイントネーションの見本となるものであり、その都度、マイクからユーザが入力することができる。この参照音声は、発話が終了するごとに発話速度情報、ピッチ情報、パワー情報が順に自動的に抽出される。これらの韻律パラメータを用いて、もとの入力音声が‑2‑

参照音声ン）では入力音声を音響特徴量に変換し、音響特徴パラメータとして12次元のメルケプストラム(MFCC)+12 次元のデルタケプストラム + デルタパワーの計25 次元を特徴ベクトルとして用いている。そして音響特徴量、音素ネットファイル、音響モデル（男性

入力音声
本システム

話速抽出

話速変換

ピッチ抽出

ピッチ変換

パワー抽出

パワー変換

話者用、女性話者用、話者非依存）、音素辞書、音素ラベルを用いて音素セグメンテーションを行う。またHidden Markov Model（HMM）は、IPA(Imformation‑technology Promotion Agency)が無料配布している音響モデルを使用している。HTK セグメンテーショ
ンにより音素の境界を取得することが出来れば（図2)、各音素の継続長を抽出し、話速パラメータとして得ることが出来る。

出力音声力（サンプリング周波数 16[kHz], ビットレート 16[bit], 音声長 2.56[sec]）から、イントネーションを変換付加した台詞音声の合成まで、P e n t i u m 4(2.0MHz)搭載のＰＣで処理時間はおよそ7分34秒となる。この処理を繰り返すことによって、所望の感情のこもった音声や方言を付加された音声を合成することができる。

Amplitude

3.2. ピッチ抽出
ピッチは音声の基本周波数の遷移であり、この変図 1 システムの全体像化が発話の抑揚となる。また発話の全体的なピッチ処理されて、参照音声を模倣したイントネーション の違いは男女の声の高さを区別したり、子供と大人が付加される。イントネーション変換プロセスは、 といった年齢の違いにも現れる。
ピッチの抽出法については、高精度な基本周波数まず発話速度を変換して参照音声と時間同期させた上で、ピッチ情報、パワー情報の変換が行われ、合 抽出法として知られる、河原らが発表した周波数か成音声が出力される。この際、入力音声と参照音声 ら瞬時周波数への写像の不動点を用いた音源情報のの話者は当然異なってもかまわないが、台詞の内容 抽出法[13]を用いた。この手法はフィルタの中心周波は一致していることが条件となる。この参照音声と 数からフィルタの出力の瞬時周波数への写像の不動して、声優が発声する感情のこもった音声を入力す 点を用いて、音声等の周期的信号の基本周波数と雑れば、感情情報も思うように付加した台詞音声を合 音成分を推定するものである。この手法を用いて成することが可能となる。処理時間は、参照音声入 ピッチを抽出した例を図 3 に示す。
40000
30000
20000
10000
0-10000-20000-30000-40000

図23.1. 話速抽出
参照音声や入力音声から話速を抽出するにはまず、音声を音素ごとに区切るセグメンテーションと呼ばれる処理を行う。入力された音声を自動セグメンテーションするために、ケンブリッジ大が開発したHidden Markov Model ToolKit(HTK)[12][21]に収録されている音声認識ツール群を用いた。本セグメンテーションシステム（以下、HTK セグメンテーショ‑3‑Frequency [Hz]3. 韻律情報抽出
2202001801601401201008060
40 0"wave.dat""sounano_seg.dat"/s/ /o/ /n/a//n//o/
00.2

0.4

0.6

0.8

11.2

"pitch.pit"

0.2

0.4

0.6

0.8

11.2

Time [sec]図31.4Time [sec]セグメンテーションによる話速抽出
発話内容：「そうなの」

ピッチ抽出 発話内容：「そうなの」

1.4

Amplitude

25000
20000
15000
10000
5000
0-5000-10000-15000-20000の値に変換させ、その後音声に変換し出力する。これは音声をピッチとスペクトログラムに分解する
VOCODER の考えに基づいており、音声波形に対して制御するよりも出力音声の音質劣化を防ぐことが出来るためである。音声のパラメータへの変換、また"wave.dat"

00.2

0.4

0.6

0.8

11.2

パラメータから音声への変換は VOCODER の原理に基づいている STRAIGHT を応用した。話速、ピッチ、パワーといった各韻律情報の変換方法について本章で述べる。
本稿では話速変換のアルゴリズムに重点を置いているが、音声の話速を変換する技術は様々なものが発表されている。芹沢はウェーブレット変換を用いた手法[15]を提案している。池沢らは無音区間を伸縮する技術に加え話速を非線形に伸縮することによって聞きやすい、ゆっくりした音声に変換する研究を行っている[16]。

1.4Frequency

Time [sec]a) 音声

4.1. 話速変換
図 1 のシステム全体像で示した通り、入力音声に対して最初に行う韻律情報変換は話速の変換である。

Time [ms]b) スペクトログラムに変換

これはまず入力音声を参照音声に時間軸上で同期させることにより両者の対応をとりやすくするためである。
話速変換ではまず入力音声に対し H T K セグメンテーションを行い、音素ごとの継続長を抽出する。
次に STRAIGHT‑core により入力音声から得られたス
200 400 600 800 1000 1200 1400
ペクトログラムを、時間軸上で音素単位に分割する
Time [ms]（図 5‑a）。そしてその音素単位のスペクトログラムc) パワー成分抽出を、参照音声から得られている対応する音素の継続
図 4 パワー抽出 発話内容：「そうなの」長（図5‑b）にあうように時間軸方向に伸縮する。分割された入力音声の全ての音素の継続長が、参照音
3.3. パワー抽出"PowerSpectrogram.dat"

Amplitude

1.8e+006
1.6e+006
1.4e+006
1.2e+006
1e+00680000060000040000020000000

音声の音量遷移を表すパワーは発話においてアクセントの役割を果たす。パワー抽出の流れを図 4 に示す。まずは音声（図 4‑a)を STRAIGHT‑core を用いてスペクトログラムに変換する(図 4‑b)。STRAIGHT‑coreというのは高品質音声分析変換合成法STRAIGHT(Speech Transformation and Representation basedon Adaptive Interpolation of weiGHTedspectrogram)[14]で用いられているスペクトログラムを抽出するアルゴリズムである。このスペクトログ
ラムから周波数方向の振幅値の合計の遷移を図 4‑cのように求め、これをパワーとした。

/s/a)/o//n//a//n/o/

入力音声のスペクトログラム/s/ /o//n/ /a//n//o/b)

参照音声の音素の継続長/s/ /o//n/ /a//n//o/c) 同期した入力音声のスペクトログラム

4. 韻律情報変換

time

韻律情報変換は音声を一度パラメータ化し、所望‑4‑

図5

スペクトログラムの伸縮概念図につなぐ特徴がある。Pi と Pi+ 1 の間の補間値 xi ( t ) を求める式を(1)に示す。

LM−1 3 −3 1 OPLM P OP
2 −5 4 −1P M P P
t 1M
MM−1 0 1 0 PPMM P PPN 0 2 0 0 QNP Qi −1timexi (t ) =：元のデータ：補間により求めたデータ

1 3 2t t
2i +1i +2：新たなデータ
図6i・・・(1)線形補間法

声から得られた継続長と同じになるように伸縮を行った後、再び一つなぎにすることにより、参照音

ここで t は媒介変数であり、t = 0 の時 xi ( 0) = Pi となり、t = 1 のとき xi (1) = Pi +1 となる。

声に同期したスペクトログラムを得ることが出来る
3 次スプライン補間法は W.H.Press 等が書いた[17](図 5‑c) 。
「N u m e r i c a l R e c i p e s i n C」に載っている
ここでスペクトログラムの伸縮には 3 種類の補間 s p l i n e , s p l i n t 関数を 用い た。これは

x1 < x 2 <L < x N を満たす点と関数値 yi = f ( xi )を入法を試みた。線形補間法、Catmull‑Rom スプライン補間法、3 次スプライン補間法である。これらは全て１次元の配列を伸縮するものである。
線形補間法とは標本値間を一度線形に補間しそのれた配列 x[1.. n] , x 1.. n が与えられ、点 1,n での補補間された配列から等間隔に所望の長さとなるよう標本値をサンプリングする手法である。つまり、長各点 xiでの補間関数の２階導関数の値を入れた配列

さ l 個の配列を l ′ に伸縮する場合、まず元の配列の標本値間に l ′ − 2 個づつ、線形補間によって補間値を求める。こうして出来た長さ ( l − 1) × ( l ′ − 2) + 1の配列から、( l − 1) 個ごとに l ′ 個サンプリングする

Frequency [Hz]間関数の１階導関数の値 yp1, ypnが与えられたとき、ことによって長さ l ′ 個の配列を生成する。こうする

スプラインで補間したものである。Catmull‑Rom ス

Frequency [Hz]a)4504003503002502001501005000"Syncpitch.dat"

500

450400350300
2502001501005000

1000150020002500

Time [sec]
入力音声のピッチ(話速変換後)"dA5ckpitch.dat"

0.5b)Frequency [Hz]ことにより、元の配列の最初と最後を採用し、その間を偏りなく補間することが出来る。この具体例を
図 6 に示す。これは長さ 3 の配列を 4 に変化させたい場合である。図 6 の□で示したものが元のデータであり、その間に挟まれている×印は元のデータから補間により得られた補間値である。この□と×で構成される長さ 7 の配列から△で示される位置の値をサンプリングし、長さ4の新たな配列を生成する。
Catmull‑Rom スプライン補間法とは標本値間をCatmull‑Rom スプラインを用いて補間し、補間された配列から所望の長さとなるように標本値を等間隔にサンプリングする手法である。つまり線形補間法
で標本値間を線形補間していた部分を Catmull‑Rom

4504003503002502001501005000

11.5

22.5

Time [sec]参照音声のピッチ"dN5A5ckpitch.dat"

0.5

11.5

22.5

Time [sec]

プラインは 4 つの制御点、Pi−1 Pi 、Pi+ 1 、Pi+ 2 を用いc)て計算され、Pi と Pi+ 1 の両点通り、その間を滑らか

図7‑5‑

出力音声のピッチ

ピッチ変換（発話内容：どうしても）30000

Amplitudey2 [1.. n ]を返す。この y2 [1.. n ]と小さい順に並んだ標
本点 xai と関数値を入れた配列 x a[1.. n], ya [1.. n]が与えられ、x の値が与えられたとき、3 次スプラインによる補間値を返すものである[18]。

"wave.dat"

20000
10000
0-10000-20000-300004.2. ピッチ変換
図 7 にピッチ変換過程を示す。図 7‑a は入力音声のピッチ、図 7‑b は参照音声のピッチであり、図 7‑c は出力音声のピッチである。入力音声のピッチ変換は、話速変換の後に行われる為、既に参照音声と入力音声の時間軸上での同期がとれており、音節を気にすることなく入力音声のピッチを参照音声から抽出されてたピッチと同じにすることによって行う。
ただし、男性の声を女性の声のイントネーションに模倣するといった、音声全体のピッチの変化が著しい場合、音質や話者性が損なわれる可能性がある。
そこで、入力音声のピッチの平均は韻律情報変換後も同値となるようにした。つまりピッチ変換前にピッチが抽出された区間のみから平均値を算出し、ピッチ変換が行われた後も平均値は同じになるよう

00.1

0.2

0.5

Amplitude

30000

0.6

0.7

0.8

0.9

"temp.dat"

20000
10000
0-10000-20000-30000

00.2

0.4

0.6

0.8

11.2

Time [sec]b)合成音声
30000"wave.dat"

Amplitude

20000
10000
0-10000-20000-30000

00.2

0.4

0.6

0.8

11.2

Time [sec]c) 参照音声

4.3. パワー変換
パワー変換は、入力音声に対してパワー抽出を行
い、参照音声のパワーと単位時間ごとに比較し補正率を割り出す。この変換も話速変換の後に行われている為、両者のパワーは時間軸で同期している。時30000"temp.dat"

Amplitude

20000

刻 t における参照音声のパワーを PModel ( t ) 、入力音

100000-10000-20000-30000

声のパワーを PInput (t ) としたとき(2)式で表される比00.20.40.60.8

11.2

Time [sec]d) 出力音声

率 r ( t ) を、スペクトログラムの時刻 t における周波数方向の振幅値にかける。

PModel (t )PInput ( t )0.4Time [sec]a)入力音声

両音声のピッチの平均値から補正率を割り出し調整した。

r(t) =0.3

図 8 パワー変換
発話内容：「いつもどおり」
・・・(2)

このようにスペクトログラムを変化させた場合、図8‑a のような入力波形は図 8‑b に示すような出力波形となる。これは図 8‑c に示す参照音声の波形と振幅のレンジが異なるものの同様な形をしているので、参照音声、合成音声から振幅のピーク値を検出し、その比を割り出し、波形レベルで各サンプル値に直接かけあわせることによって図 8‑d に示すような波形となり、その結果パワーの遷移、振幅値のピーク共に揃う。

5. 声質変換音声の評価実験
5.1. 評価実験方法
評価実験は客観評価、主観評価を行った。評価内
容は、客観評価では線形補間法、Catmull‑Rom スプライン補間法、3次スプライン補間法の3通りを用い‑6‑

て声質変換した 3 種類の音声からピッチ、パワーを抽出し、参照音声のそれらと同じものになっているか相関を取る[19][20]。主観評価は声質変換音声と参照音声を聞き比べた時の印象に違いがあるかどうかを主観で答えるものである。
評価に用いた音声は、20代前半の男性５人が無感情に発話した「いつもどおり」、「そういうこと」、「どうしても」という発話内容の音声と、特徴的なイントネーションで発話した同一内容の音声で、これらを 16[kHz]、16[bit]、モノラルで録音したものである。

表1

主観評価実験結果

補間法の違いによる差が知覚された割合
参照音声と韻律変換音声の印象が異なる割合

4%51%

3 種類の声質変換音声間で、その違いが認識されるかを調査したところ、4% の確率で違いが知覚された。これは補間法にほぼ差がないことになるが、違いが知覚された場合、どの補間法が最も音質が良いかを調査したところ、全 150 音声の回答のうち 3 次スプライン補間法が最もよいとの回答が 3 音声、次5.2. 評価実験結果に線形補間法が 2 音声、そして最後に Catmull‑Rom最初に客観評価の結果を示す。スペクトログラム
スプライン補間法が 1 音声であった。これは誤差のの伸縮法を線形補間法、Catmull‑Rom スプライン補程度に収まる数値と考えられるので、補間法による間法、3次スプライン補間法としたときの3種類の出違いはないと考えられる。また参照音声と声質変換
力音声と、手本とした参照音声とのピッチ、パワー音声の受ける印象が同じかどうかの調査では、51%の相関の結果を図 9、図 10 に示す。相関値が 1 に近の確率で異なることがわかった。話速、ピッチ、パづくほど、参照音声のパラメータに近いことを示し、ワーといったパラメータは客観評価の結果から模倣1 と成るときは完全に一致することを示す。
していることがわかるが、それだけでな足りないパ
図 9、図 10 の結果から Catmull‑Rom 補間法が最もラメータがあるため、聞いたときの印象がことなる参照音声に近づける補間法と言えるであろう。ということを示唆している。
次に主観評価の結果を表 1 に示す。評価実験の被験者は 20代前半、10名である。まず補間法の異なる

6. まとめ

故人となった名優をディジタルアクタとして再登

0.818

3D Spline

場させたり、登場人物の声を音声翻訳技術によって自動吹き替えするといったことの実現を考えた場合、故人の音声は再収録することが出来ない為、過去の音声データベースからコーパスを作成し必要な台詞の音声を再合成する必要がある。この時同じ発話内容であってもイントネーションの違いにより不自然性が生じてしまう為、コーパスに多くのバリエーションを蓄えなくては対応しきれない。またコーパスに新たなバリエーションに追加したくても、再収録が不可能な為そのようなことは出来ない。そこで話者情報や台詞はそのままでイントネーションだけを変換する技術が実現すれば、リファレンスの音声を模倣する形で、声優の音声のイントネーションに従って故人の合成音声を感情を込めた形に変換することが出来る。

3D Spline

これまで著者等のグループはイントネーションの自動変換の実現に向けて研究を行ってきた。本稿ではイントネーション変換のアルゴリズムに組み込まれている話速変換で用いる補間法について 3 つの手

0.816

相関値

0.814
0.812
0.810.808
0.806
0.804
0.8020.8
Linear

図9

Catmull-rom

ピッチの相関0.9658
0.9656

相関値

0.96540.96520.965
0.96480.9646
LinearCatmull-rom

図 10

パワーの相関‑7‑法を用いて比較検討を行った。従来はスペクトログ
ラムの補間法に Catmull‑Rom スプライン補間法を用いていたが、そこに根拠はなかった。そこで、補間法について検証するため、線形補間法と 3 次スプライン補間法を用いて 3 種類の韻律情報変換音声を生[6] 岩見洋平「声質変換法を用いた感情音声合成手法」NAIST‑IS‑MT0151013、2003‑3[7]Iida,A., Higuchi, F., Campbell, N., Yasumura,M.,

A corpus‑based speech synthesis systemwith emotion,

Speech Communication. Vol. 40/1‑

2 pp. 161 ‑ 187.

成し、客観、主観の評価実験を行った。客観評価実[8]阿部匡伸 , 水野秀之 , 中嶌信弥「様々な音声表験では、3 種類の韻律情報変換音声と参照音声との現を実現できる音声作成ツール Speed97」研究報告
韻律情報の相関をみることで、正確に韻律情報を模「音声言語情報処理」 アブストラクト No.017 ‑ 012
倣できているのかを調査した。その結果はわずかで[9]門谷信愛希 , 阿曽弘具 , 鈴木基之 , 牧野 正三
はあるが Catmull‑Rom スプライン補間法を用いたと「音声に含まれる感情の判別に関する検討」
研究報告
き、最も似たパラメータを持つ音声が生成されるこ「音声言語情報処理」 アブストラクト No.034 ‑ 008とがわかった。また主観評価実験では 3 種類の韻律 [10]小池和仁 , 斎藤博昭 , 中西正和「感情音声の情報変換音声の中で最も音質が良いと感じるのはど 合成」研究報告 「音声言語情報処理」 アブストラ
れかを答えてもらうことで音質劣化を防げている手 クト No.024 ‑ 012法を調べた。その結果 96% の確率で音質に差が感じ [11]須田俊之「音響声道模型を用いた感情音声の生られないとの結果であった。また参照音声と韻律情 成 に 関 す る 研 究 」 http://
報変換音声の印象を比べたところ、51% の回答が印 h a f u 0 1 0 3 . m e . k a g u . s u t . a c . j p / h a r a l a b / p d f /象は異なるという結果を得た。これは本稿で扱った 03tyuukan/suda.pdf
パラメータ以外に印象を構成するものが存在するこ [12] HTK Book http:htk.eng.cam.ac.uk[13]河 原 英 紀、P a r h a m Z o l f a g h a r i 、A l a i n d eとを示唆している。
本システムにより自然音声のイントネーション変換を行うことができるようになったが、参照音声と声質変換後の音声を聞いて受ける印象は異なることが主観評価実験結果からわかったので、両者に含まれる印象を構成するパラメータを明らかにし、制御、評価することが今後の展開として考えられる。韻律情報を変換するように印象も変換することが出来れ
ば、音声のイントネーション変換から感情変換に拡張することができると考えられる。

数への写像の不動点を用いた音源情報の抽出について」信学技報

音声研究会

1999.7.8[14]河原英紀「聴覚の情景分析が生み出した高品質
VOCODER:STRAIGHT 」

日本音響学会誌 5 4 巻 7 号(1998), pp.521‑526[15]芹沢，菊池，中静，佐々木，渡辺「 ウェーブレッ
ト変換を用いた話速変換」電子情報通信学会技術研究報告，DSP94‑42, pp. 145‑152, June 1994.
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