"形態素情報とアクセント句情報を入力として、それらの情報の中から句末音調予測モデルが必要とする出現形、品詞、読み、アクセント句のアクセント型、アクセント句末ポーズの有無、の特徴量情報を抽出する特徴量情報抽出部と、扱う全ての単語の出現形、品詞に対応したビット列を記憶する単語情報データベースと、上記特徴量情報抽出部が出力する特徴量情報を入力として、上記単語情報データベースに記憶されたビット列を参照して特徴量情報に対応させた特徴量ベクトルを生成する特徴量変換部と、句末音調の有無を2値分類する予測モデルである句末音調予測モデルと、特徴量ベクトルを入力として、当該特徴量ベクトルを句末音調予測モデルで2値分類して句末音調有りの場合に、当該アクセント句に句末音調ラベルを付与する予測部と、を具備する句末音調予測装置。しかしながら、会話はニュースの情報案内文のようにほぼ正しい文法で話されるとは限らず、助詞などの機能語が省略されても、内容語から意図が伝わる。そのため、従来のように品詞に基づくだけではなく、発話の内容に基づいた句末音調の処理が必要となる。また、句境界付近で句末音調が生じるが、その境界からの距離は常に一定とは限らないので、句境界前後のできるだけ多くの単語を分類のための特徴量として組み込む必要がある。しかし、従来技術では、上記したように例えば句境界前後の数単語に限定してその品詞情報から得られる特徴量を用いた句末音調の予測が行われていたため、予測精度が悪いという課題がある。この発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、品詞以外の他の多くの情報に基づいて句末音調を正確に予測する句末音調予測装置を提供することを目的とする。この発明の句末音調予測装置は、特徴量情報抽出部と、単語情報データベースと、特徴量変換部と、句末音調予測モデルと、予測部と、を具備する。特徴量情報抽出部は、形態素情報とアクセント句情報を入力として、それらの情報の中から句末音調予測モデルが必要とする出現形、品詞、読み、アクセント句のアクセント型、アクセント句末ポーズの有無、の特徴量情報を抽出する。単語情報データベースは、扱う全ての単語の出現形、品詞に対応したビット列を記憶する。特徴量変換部は、特徴量情報抽出部が出力する特徴量情報を入力として、単語情報データベースに記憶されたビット列を参照して特徴量情報に対応させた特徴量ベクトルを生成する。句末音調予測モデルは、句末音調の有無を2値分類する予測モデルである。予測部は、特徴量ベクトルを入力として、当該特徴量ベクトルを句末音調予測モデルで2値分類して句末音調有りの場合に、当該アクセント句に句末音調ラベルを付与する。この発明の句末音調予測装置によれば、品詞に比べて数が多くなる出現形を含めた特徴量から句末音調の有無を2値分類する予測モデルを用いて、従来人手で付与されていた句末音調ラベルの付与を高精度に自動的に行うことが出来る。よって、テキストで表現された例えば会話文から会話音声の合成を大量に行う場合に、正確な句末音調ラベルが付与された音声合成のための入力データを大量に生成することが出来る。以下、この発明の実施の形態を図面を参照して説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。図1に、この発明の句末音調予測装置100の機能構成例を示す。その動作フローを図2に示す。句末音調予測装置100は、特徴量情報抽出部10と、単語情報データベース20と、特徴量変換部30と、句末音調予測モデル記憶部40と、予測部50と、制御部60と、を具備する。句末音調予測装置100は、例えばROM、RAM、CPU等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、CPUがそのプログラムを実行することで実現されるものである。特徴量情報抽出部10は、形態素情報とアクセント句情報を入力として、それらの情報の中から句末音調予測モデルが必要とする出現形、品詞、読み、アクセント句のアクセント型、句末ポーズの有無、の特徴量情報を抽出するステップS10。単語情報データベース20は、扱う全ての単語の出現形、品詞に対応したビット列を記憶する。それらのビット列は予め記憶されている。特徴量変換部30は、特徴量情報抽出部10が出力する特徴量情報を入力として、上記単語情報データベース20に記憶されたビット列を参照して特徴量情報に対応させた特徴量ベクトルを生成するステップS30。予測部50は、特徴量ベクトルを入力として、当該特徴量ベクトルを、句末音調予測モデル記憶部40に記憶された句末音調予測モデルを用いて2値分類し、句末音調有りの場合に、当該アクセント句に句末音調ラベルを付与するステップS50。ステップ10の特徴量情報抽出過程と、ステップ20の特徴量変換過程と、ステップ50の予測過程は、入力されるテキストデータの全てのアクセント句についての処理が終了するまで繰り返されるステップS60のno。この繰り返し処理や、上記した各機能部間の時系列的な動作の制御は、制御部60が行う。以上、説明したようにこの発明の句末音調予測装置100によれば、句末音調ラベルの付与を自動的に行うことが出来る。以降、各部の動作を具体例を示して更に詳しく説明する。特徴量情報抽出部特徴量抽出部10は形態素情報とアクセント句情報を入力とする。形態素情報とは、出現形、品詞、読み等の情報である。アクセント句情報とは、アクセント句境界の位置、アクセント句のアクセント型、アクセント句末尾にポーズが付くか否等の情報である。特徴量情報抽出部10は、これらの情報を入力として、句末音調予測を行うアクセント句分の分類に必要な特徴量情報を抽出する。抽出する特徴量情報としては、アクセント句境界の位置情報から、句末音調予測を行うアクセント句に含まれる単語の出現形の系列、品詞の系列、を取り出す。続いて、そのアクセント句に含まれる読みの系列をつなげて、そのアクセント句全体の長さを抽出する。そのアクセント句のアクセント型情報からそのアクセント句におけるアクセントの位置情報アクセント核の位置を、また、そのアクセント句の末尾にポーズが付くか否かの情報を抽出する。図3に、一つのアクセント句から抽出された特徴量情報の例を示す。図3の左側から出現形、品詞、読み、の系列、そして当該アクセント句のアクセント核の位置、句末ポーズの有無、の特徴量情報が並んでいる。図4に、アクセント核の位置を示す。図4の横方向は経過時間であり、LとHの周波数の高低を表す。アクセント核はこの例の場合、先頭から3番目の読みとなる。なお、アクセント核はアクセント句の末尾から読みを数えた数としても良い。なお、形態素情報とアクセント句情報は、従来の音声合成装置で行う言語解析処理の結果で得られる情報である。特徴量変換部図5に、特徴量変換部30の動作フローを示す。特徴量変換部30は、アクセント句を構成する全ての単語出現形とその品詞の特徴量情報を利用する。従来技術で行われていた単語数で制限をかけて特徴量ベクトルを作る代わりに、単語数とそれに対応した品詞を特徴量ベクトルとして設定する。これによりアクセント句を構成する単語の数が変化しても、常に単語の出現形とそれに対応する品詞の数の和のサイズで特徴量ベクトルを設定する。従来技術では、ある一定の値に定めた個数の上限値を超える数の単語を特徴量に含めなかったが、この表現方法により、従来含めることが出来なかった単語と品詞とを含めることが可能となる。図6に、1アクセント句の特徴量ベクトルの構成例を示す。特徴量ベクトルは、出現形ビット列60と、品詞ビット列61と、アクセント句長62と、アクセント核位置63と、句末ポーズ有無64と、で構成される。なお、この順番はこの例に限定されない。出現形ビット列60と品詞ビット列61との順番が前後に逆転しても構わない。図6の数列が、特徴量ベクトルの一例である。特徴量変換部30は、特徴量情報抽出部10で抽出された1アクセント句単位の特徴量情報を入力として、単語情報データベースに記憶されたビット列を参照してその特徴量情報に対応させた特徴量ベクトルを生成する。入力された特徴量情報が、アクセント句を構成する出現形情報の場合ステップS31のyes、特徴量変換部30は、単語情報データベース20に記憶された出現形のビット列を参照して、入力された出現形情報に対応するビット列のビットを1にセットするステップS32。図7に、出現形ビット列60の一部を例示する。出、買、売、借、....の出現形にそれぞれ対応するビットが、句末音調予測装置100が扱う全ての出現形の数分、配列されている。その長さは、例えば単語数が6万個であれば6万個のビットの配列が出現形ビット列60となる。アクセント句が出てくるんですねの場合、この例では出現形の出が出現形ビット列60の先頭に位置しているので、出現形ビット列60の最初のビットが1にセットされる。そして、アクセント句の全ての出現形に対応する位置の出現形ビット列60のビットが1にセットされるまで、入力された出現形情報に対応するビット列のビットを1にセットする処理が繰り返される。アクセント句が出てくるんですねの場合、出現形の個数は5個なので、6万個のビット列中のその出現形に対応する何れかの位置のビットが1にセットされる。品詞についても、出現形と同様の処理によって、品詞ビット列61の品詞が対応する位置のビットが1にセットされるステップS34。品詞ビット列61は、品詞の数だけ配列されて構成される。次に、特徴量変換部30は、特徴量情報の読みの数を数えてアクセント句長とするステップS36。この例の場合、8個の読みを数えて一つのアクセント句が終了するステップS37のyesので、出現形ビット列60と品詞ビット列61の配列の後に、アクセント句長、この例の場合8、特徴量情報のアクセント核位置、この例の場合3、句末ポーズ有無有りのビット情報を付与して一つのアクセント句の特徴量変換の処理を終了するステップS38。そして、次のアクセント句の処理に備えてステップS36で数えた読みの数をリセットする。以上説明したステップS31~ステップS38の処理は、全てのアクセント句に対する処理が終了するまで繰り返される。図6に示した数列が、アクセント句出てくるんですねの特徴量ベクトルの例である。出現形ビット列の0ビットの数と、品詞ビット列61の01ビットの数は省略されている。なお、特徴量変換部30が読みを数える例で説明したが、読みは、音素、音節、モーラの何れに代えても良い。句末音調予測モデル記憶部句末音調予測モデル記憶部40は、句末音調の有無を2値分類する予測モデルである句末音調予測モデルと、分類境界の特徴を現す特徴量のベクトルであるサポートベクトルと、そのサポートベクトルの分類カテゴリと、を記憶する。句末音調予測モデルはデータが少ない状況下で的確な予測を行うため、各カテゴリの分布形状をモデル化せずに、分類カテゴリの分類境界だけをモデル化することで課題の解決を行う。これには、例えば、サポートベクターマシンSupportVectorMachineをはじめとした分類器を用いることができる。一般にサポートベクターマシンによる分類では、次式を用いて分類する。ここで、skは分類境界の特徴を現す特徴量ベクトルであるサポートベクトルである。ykはskと対を成すサポートベクトルskに対する分類カテゴリである。bは、学習時に、学習用のデータからサポートベクトルskを選ぶときに同時に求まる分類境界面の切片に相当する値である。図8に、句末音調予測モデル記憶部40に記憶されるサポートベクトルskと分類カテゴリykの例を示す。分類カテゴリykには1又は-1が設定される。1は句末音調があること、つまり、アクセント句末で基本周波数が再上昇することを意味する。-1は句末音調が無いこと、つまり基本周波数が句末で再上昇しないことを意味する。関数Kは、特徴量ベクトルxとサポートベクトルskとを入力とし、その2つのベクトル間の類似性に相当する非負の値を算出する関数である。この関数Kには多項式関数やガウス関数が用いられる。この関数Kの出力値が高い場合、サポートベクトルskに与えられた分類カテゴリykが高く評価される。式1のように、全サポートベクトルskについてykとKとの積を計算して足し合わせ、分類先、すなわち、句末音調が有るか否かを決める。予測部予測部50は、句末音調予測モデル記憶部40に記憶された句末音調予測モデルとサポートベクトルskと分類カテゴリykとを読み込み、特徴量変換部30で変換された特徴量ベクトルを入力として、句末音調予測モデルを用いてアクセント句末で基本周波数の再上昇が有るか否かの判定を行い、句末音調有りの場合に句末音調ラベルを付与する。なお、特徴量ベクトルは、上記した特徴量ベクトルの要素の部分的な組み合わせで構成しても良い。例えば、出現形ビット列60と品詞ビット列61との組み合わせのみ、或いは、出現形ビット列60とアクセント句長62とアクセント核位置63と句末ポーズ有無64との組み合わせ等、特徴量ベクトルの構成は図6に示した例に限定されない。出現形ビット列60と品詞ビット列61を一つの特徴量ベクトルの要素としても良い。例えば、出現形出と品詞動詞語幹、同様にてと活用語尾、くると補助動詞、んと補助名詞、ですねと判定詞のそれぞれの組みに対応する要素のみを1とする。図9に、出現形と品詞を一つの組として出現形品詞ビット列80で構成した特徴量ベクトルを示す。アクセント句長62、アクセント核63、句末ポーズ有無64は、図6に示した実施例1の特徴量ベクトルと同じである。出現形品詞ビット列80の各ビットは、例えば、出現形_出:品詞_動詞語幹,出現形_買:品詞_動詞語幹,...,出現形_ですね:品詞_判定詞,...としたものである。特徴量ベクトルをこのように扱うことで、出現形と品詞との組み合わせの共起関係を明らかにすることができる。また、特徴量ベクトルの次元数を減らすことができる。なお、特徴量ベクトルは、実施例1と同様に特徴量ベクトルの要素の部分的な組み合わせで構成しても良い。例えば、出現形品詞ビット列80とアクセント句長62との組み合わせのみ、或いは、出現形品詞ビット列80とアクセント句長62とアクセント核位置63との組み合わせ等、特徴量ベクトルの構成は図9に示した例に限定されない。上記した実施例は、アクセント句の全ての出現形を対象とした特徴量ベクトルを生成する例であるが、全ての出現形を対象にしなくても良い。アクセント句の句末から先頭方向に向かってN個の単語までに制限しても良い。例えば、N=2個の出現形の数に制限対応する特徴量ベクトルとしても良い。アクセント句を上記した出てくるんですねとした場合、句末から例えば2個の単語に制限したとすると、特徴量ベクトルを実施例2に示した出現形品詞ビット列80とした場合、んと補助名詞の組、とですねと判定詞の組に対応する出現形品詞ビット列80を構成する2個のビットのみが1となる。その他の単語の出現形と品詞の組に対応する要素は全て0とする。そして、その他のアクセント句の長さやアクセント核の位置や句末ポーズの有無の情報は、実施例1又は2と同様の方法で変換して設定する。この実施例の場合、特徴量変換部30の処理量が減るので計算機の負荷を軽減することができる。なお、実施例1に示した特徴量ベクトル図6に対しても、同様の考えが適用可能である。アクセント句末からN個の単語をその位置ごとに表現しても良い。つまり、句末からi番目の単語の情報として、出現形と品詞の全組み合わせの要素を備えた部分ベクトルを、N個分連結して特徴量ベクトルとする方法である。N個に満たなかったことを表現するために、各iの位置において、単語が無いことを示す要素を追加する。図10にその例を示す。図10は、N=3で句末から3個目の単語が無い場合の例として示している。出現形品詞ビット列801は、句末から数えて1番目の部分特徴量ベクトルである。出現形品詞ビット列802は、句末から数えて2番目の部分特徴量ベクトルである。この例では、句末から数えて2個目まで単語が存在する場合を示しているので、句末から数えて3個目の部分特徴量ベクトル出現形品詞ビット列803の末尾に、句末からN=3個目の単語が存在しないことを意味するビット1が付与されている。このように句末音調の有無を判定する対象のアクセント句を構成する単語数Nを限定した固定長の特徴量ベクトルを作ることができる。特徴量ベクトルを固定長とすることで、コンピュータをこの発明の句末音調装置100として機能させるためのプログラムを、簡単にすることができる。また、この発明の句末音調装置100をハードウェアで構成した場合のハードウェア構成を簡単にする効果を奏する。なお、上記した実施例は、アクセント句単位で、つまり1個のアクセント句のみに着目して句末音調の有無を予測する例で説明したが、予測対象のアクセント句の前後のアクセント句の情報を用いて、当該予測対象の句末音調の有無を予測するようにしても良い。以上説明したこの発明の句末音調予測装置100によれば、テキストとして表現された会話文から会話音声の合成を大量に行なう場合に、正確な句末音調ラベルが付与されたテキストデータを大量に生成することが出来る。句末音調予測装置100で生成したテキストデータは、音声合成装置の入力データとして用いることが可能であり、そのテキストデータは句末音調の有無が正確に付与されているので合成音声も表現豊かな音声とすることが出来る。なお、上記方法及び装置において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。また、上記装置における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各装置における処理手段がコンピュータ上で実現される。この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、DVDDigitalVersatileDisc、DVD-RAMRandomAccessMemory、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory、CD-RRecordableRWReWritable等を、光磁気記録媒体として、MOMagnetoOpticaldisc等を、半導体メモリとしてEEP-ROMElectronicallyErasableandProgrammableReadOnlyMemory等を用いることができる。また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記録装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。また、各手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。"