音声合成

コンタクトセンタ業務に革新をもたらす音声処理技術

統計的テキスト処理

コーパスベース特集

顧客へのリアルな音声応答を実現する
テキスト音声合成技術「Cralinet」
まのかずのり間野 一則
なかじま

私たちは，リアルな音声応答を実現するテキスト音声合成技術Cralinetを

み ず のひでゆき/水野 秀之

ひではる

みやざきのぼる

中嶋 秀治

/宮崎昇

開発し，お客さまに提供しています．本稿では，コンタクトセンタでの情報

よ し だ

案内サービスへの技術導入効果，さらなる高品質化のための統計的な姓名の吉田 明弘

あきひろ

アクセント推定技術とイントネーションの改善技術，そして音声合成の将来NTTサイバースペース研究所像について紹介します．

テキスト音声合成とは前に録音された音声が用いられる場合となりコンタクトセンタへの導入も進も多くありました．その大きな理由のんできています．

テキスト音声合成とは，テキストを１つとして，従来の合成音声の品質は実際にチケットサービス業務を行って音声に変換して情報を伝える技術でいわゆるロボット音声的であり，オペいる，あるコンタクトセンタにCralinetす．NTTでは，大規模な肉声品質のレータの音声の自然性からは大きく隔が導入された結果，業務効率の向上音声辞書（コーパス）を用いるコーパたった聞き取り難いものであり，顧客に効果があることが実証されています．

を取 り入 れたサービスの観点からコンタクトセンタのこのコンタクトセンタではチケットの販

Cralinet（開発コード名：クラリネット）利用には適さなかったことが挙げられ売や説明，興行内容の問合せの対応

テキスト音声合成技術を開発し，お客ます．

を行っていますが，定型的な問合せのスベースアプローチ(1)

さまにリアルな合成音を提供できるよ

しかし，我々が開発したCralinetは対応にオペレータの稼働が多く取られうになりました．本合成技術を用いるオペレータの話す音声に近いリアルなており問題となっていました．そこで，ことにより，今回紹介するコンタクト品質の合成音声を実現しているため，こうした問合せに対しては，図１のよセンタでの情報案内をはじめとして，録音音声と同様に取り扱うことが可能

うに，顧客の了解を得た後，合成音声さまざまなサービスへの利用が期待されています．

コンタクトセンタへの音声合成の導入

顧客

コンタクトセンタ
オペレータ

①問合せ

現在，もっとも一般的に音声サービ②問合せ内容の確認スが行われている場所といえば企業のコンタクトセンタでしょう．これまでのコンタクトセンタでは，顧客からの問③切替④合成音による応答

合せに対してオペレータが直接電話を取って応対する場合が多く，機械によCTIシステム

る自動応答は，問合せ内容に応じて応対先を振り分けるための案内など，部

CTI: Computer Telephony Integration

分的な導入にとどまっていました．また自動応答が導入されている場合にお定型的な案内文は，音声合成により事前に生成して蓄積しておく．
オペレータと連携して合成音声で応答

図１

オペレータと連携した合成音声案内システム

いても必ずしも合成音声ではなく，事NTT技術ジャーナル 2006.11

19

コンタクトセンタ業務に革新をもたらす音声処理技術による案内に切り替えることにより，音していた作業も合成音声で作成する

セント推定機能を持ちます．音声合成

オペレータは次の電話を取ることがでことにより，発声にかかわる作業や声処理部では，人間の発声パターンを網きるシステムを導入して，オペレータ質の変化を気にすることなく，常に均羅したコーパスを用いて，与えられたの呼当りの通話時間を短縮し，受電率一の音声をサービス提供できる点も音韻律目標に対して，音のつながりと声を向上しました．

声合成を導入する利点の１つです．の高さをスムーズに，かつ，正しいイ

音声合成と連携したコンタクトセン

このように，将来のコンタクトセン

タシステムは，チケット業務以外にもタでは音声合成技術が組み込まれたシ銀行やクレジットカード，通販等の業ステムを用いることで業務の効率化や務において，入出金や利用残高，ポイ顧客満足度の向上が図れるのではない

ント数の案内等といったさまざまな問かと期待されています．

合せに対する応対に適用可能と考えら

Cralinet音声合成概要

れます．

ントネーションで音声を生成する機能を備えています．

テキスト解析部
顧客に音声合成を使って情報伝達を行うときに，「〜さまの現在のご利用…は」と顧客の名前を声で呼ぶ場合がまたどのような業務のコンタクトセ

こうしたコンタクトセンタでの応用しばしばあります．通常顧客対応の窓ンタにおいても，なんらかの突発的なでは，前述のとおり合成音声の品質が口には顧客情報のデータベースがあり，事情で通常以上に呼数が増加した場合肉声に近いものであることのほかにも，それには顧客の漢字表記の名前とそのに，接続待ちをしている状態の待呼や，お客さまの名前や住所，キーワードを読みが登録されています．しかし，ア接続をあきらめてしまった放棄呼の増正しく読むことが重要となります．テ

クセントの情報までは普通は登録され大は，顧客サービスの観点から問題とキスト解析部での正しい読み・アクセていませんので，正しく声に出して読考えられます．こうした状況においてントの付与と音声合成処理部での正しむためには，名前の読みからアクセンは，接続までの待ち時間や現在の受付

いイントネーションを持った合成音声

トを正しく推定する必要があります．

状況の案内等を，逐次合成音声で案を生成することが重要となります．

アクセントは音の高低で表現されま内するようなサービスを行うことで，顧Cralinetの構成は，図２のように，すが，標準語の場合，例えば平仮名２客満足度の改善が可能ではないかと考テキスト解析部と音声合成処理部から文字で表される単語であれば，平仮名えられます．

なっています．テキスト解析部におい文字数に１を足した三通りのうち１つ

コンタクトセンタでの案内情報がては，汎用性を高めるために，辞書にのアクセント型 を取 ります． 例 えば

日々更新される場合，それまで毎日録ない未知語の入力に対する読み・アク「ハシ（ヲ）」という読みに対して三通りのアクセント型があり得て，それぞれ「端（を）」「橋（を）」「箸（を）」に対応します．

音声合成の流れ
テキスト入力テキスト解析部
（読み・アクセント付与）

私は山中です．

大規模読上げ
コーパス

（読み）
ワタシワ

私は，今日…

定が行われていました．しかし，読みによっては，出現頻度の低いアクセン

ワタシワ

雨は，止まない＋音声合成処理部（波形素片探索・接続）も出現頻度の高いアクセント型を用いたり，人手で作成された規則による推ヤマナカデス（アクセント）

従来のアクセント推定では，もっとヤマ＋ト型もありますし，規則による方法では，新しい名前を処理するために規則ナカデス

今中です．の追加・修正を行う必要があります．
その際，従来の推定との整合性を取る

合成音声出力ワタシワ ヤマ ナカデス

ために，規則の複雑化と整備のコスト高となります．

図２

Cralinet音声合成概要図

アクセント型の推定という問題はその単語がどのアクセント型の単語群に20NTT技術ジャーナル 2006.11

特集

属 するかという分 類 問 題 ですから，Cralinetでは統計的な機械学習によって事例から自動的に構成された分類器（SVM: Support Vector Machine）を未知語入力テキスト例）カメサキ使う方式を用いています．この方式でSVM

は図３(a)に示すように，分類したい読み（アクセントが未知の単語の読み）と各アクセント型（分類クラス）を代表する複数の読みとの類似度が最大になるアクセント型に分類されます．

出力パターン１例）
カワサキ

出力パターン２例）
カンザキ

辞書
単語の読み
アクセント型
品詞等

漢字仮名混じり文

辞書外の単語のアクセント
推定結果

読みとアクセントの付与

単語分割

韻律情報の付与

出力パターン３例）
カラサキ

音の生成処理へ（b） テキスト解析処理（a） 未知語の読みからのアクセント推定

例えば，ニュースに出現した未知の
図３

姓と名に対して，従来法でのアクセン

テキスト解析部

ト型推定率は，それぞれ82％，79％でしたが，Cralinetでは91％，86％し，数十時間分の音声が登録されていと高い精度が得られることを確認しまる大規模なコーパスを用いても，従来した．の波形素片選択処理アルゴリズムでは，

ピッチ︵声の高さ︶

あいうえお

図３(b)のように音声合成におけるテ品質劣化した合成音声を生成してしま

キスト解析処理では，入力された漢字うことがありました．これは，選ばれ仮名混じりの文を単語に分割し，辞書た波形素片それぞれがターゲット情報にある単語には辞書の読みとアクセンに近くても，生成される文全体の韻律トと品詞を付与します．辞書に登録し特性を必ずしも反映していないことにきれない人名のような語のアクセントよります．実際調査したところでは，型については，ここで紹介したアクセ品質劣化の種類は，時間に伴う音のント型推定法を適用します．これらを高さの上がり下がりであるイントネー用いて，文全体において適切なアクセションが不自然になる例が多くみられ

例では候補Ａ（赤線で処理の流れを示

ントやイントネーション，ポーズなどのました（図４）．

す）の 自然な のイントネーション・黒破線が合成音声で実現したい韻律・緑線が実際に選択された音声素片の韻律・黒破線に合う「え」の音声素片がない場合

図４ ターゲットに対する合成音声候補の韻律情報の不自然な例

そこで，従来の素片選択アルゴリズが不自然だと評価されます．そこで，ムに加えて，合成音声のイントネー候補Ａを合成音声として出力せずに，ションの自然性を評価し，その評価結新たな候補Ｂ（緑線で処理の流れを示果に基づいて，文中の句全体にわたっす）を選択し，イントネーション評価

音声合成処理部では，テキスト解析て総合的にイントネーションに不自然を行います．すべてのアクセント句で処理で得られた入力テキストの読みとさのない候補を最終素片列として出力イントネーションが自然であると判定

合成したい音声の高さや長さを表す韻する方式を開発しました．このイントされた候補Ｂは合成音声として出力さ律情報（ターゲット情報）に合った波

ネーションの評価には，テキスト解析れます．

形素片（最小単位は音素）をコーパ

処理のアクセント推定でも利用されてスから素片候補を探索し，ターゲットいるSVMを用いています．

韻律情報を生成し，音声合成処理部に渡します．

音声合成処理部

このイントネーションの評価を組み込んだ素片選択処理から生成される合情報にもっとも近い素片の組合せを接イントネーションの自然性を評価し成音声と従来の合成音声との対比較続することで，合成音声を生成します．

合成音声を出力するまでの処理フロー実験を行った結果，合成音声の約７コーパスのデータ量が大きいほど波例を図５に示します．まず従来の選択割においてイントネーションが改善し形素片のバリエーションは増え，最適基準でもっとも良い波形素片の組み合たという結果を得ました．

な波形素片を利用することができ，高わせに対してイントネーション評価を品質な合成音声を生成できます．しかアクセント句ごとに行います．図５のNTT技術ジャーナル 2006.1121

コンタクトセンタ業務に革新をもたらす音声処理技術

口に「さわやかな」印象を与える音声
自然なイントネーションA

自然なイントネーション

そのような口調で音声を合成できるよB
×○といっても，どんなテキストに対しても○○うにするためには，まだまだ技術的に未解決な部分が多く残されており，これらの課題に取り組んでいきます．

従来の選択基準による波形素片の組合せ（A）

使う人，１人ひとりの好みに合った馴染みのある声が，TPOに沿った自然アクセント句ごとに イント ネーションを評価な口調で機械から流れ出すとき，今ま別候補（B）を選択での無機的なインタフェースに囲まれたIT社会とは一味違った世界が広がっ

すべての句で 評価結果が○？
ＮＯ■参考文献ＹＥＳ(1) 水野・磯貝・長谷部・浅野・阿部： コーパ
スベースアプローチによるテキストからの音
声合成, NTT技術ジャーナル，Vol.16，No.1，
pp.23-26，2004．

合成音声として出力
図５

イントネーションの評価に基づく合成音声出力フロー

音声合成技術の将来表現されています．N T T サイバース
ペース研究所では，このように発話内今まで紹介してきた音声合成技術

容に制限がある場合だけでなく，どのは，読み上げ音声と呼ばれる口調を主ようなテキストに対しても話者性や，な適用先として考えられてきました．

口調に変化を持たせられるようになれ

例えばコンタクトセンタの定型文案内

ば，音声合成技術の適用先を広げら代行のほか，株価情報，市況案内のれるのではないかと考えています．

代読など，淡々と情報を伝える場面を例えば，企業の電話自動応答メッ

主としています．応用先もニュース，セージ１つを取り上げても，さわやかカーナビゲーションなどが主です．

な声や落ち着いたしっとりした声，元しかし，このような適用先は，機械気のよい声など，企業が自社のイメーが人間の発声を代行するという音声合ジにふさわしいと思う合成音を選ぶこ

成本来の目的の，ほんの一歩目を踏みとができます．また個人が用いるカー出した段階に過ぎません．私たちが普ナビゲーションの案内音声などは，利段耳にする音声には，人ごとに変わる用者によって声の質や話者の印象など声の変化（話者性）や，TPOにふさに好みが分かれるところです．利用者

わしい口調の変化など，実にさまざまの好みにきめ細かく応じて話者を入れなバリエーションが存在します．現在替えたり，流行の口調を導入したりとでも，発声できる内容に制限を持たせいった，新しい楽しみ方が生まれてくた場合では，さまざまな声色，話者性るかもしれません．

を持つ点に特色を持つサービスも生ま

残念ながら，現在の音声合成技術れています．代表的なものとして携帯の枠組みでは，肉声と同等品質を保っ電話の着ボイスやロボットの音声も受たまま音声の話者性を変更することにけ答えをするためにさまざまな抑揚がはかなりのコストがかかります．また一22ていることでしょう．

NTT技術ジャーナル 2006.11（後列左から）宮崎昇/ 間野 一則/

中嶋 秀治（前列左から）吉田 明弘/ 水野 秀之
Cralinetをはじめ，多様な声を実現する音声合成技術を開発し，お客さまに感動と希望を与える音声合成サービスの実現に取り組みます．

◆問い合わせ先NTTサイバースペース研究所
音声言語メディア処理プロジェクト
TEL 046-859-3938
FAX 046-855-1054
URL https://www.ntt.co.jp/cclab/
contact/index.html