"複数のテキストを含む文書データを取得する文書取得部と、ルールを適用すべきテキストに関する条件と、該条件が適合するテキストに対する読み上げスタイルとを含む定義情報を複数含むメタデータを取得するメタデータ取得部と、各々の前記定義情報を前記文書データに含まれるテキストに適用することによって、前記文書データの特徴を抽出する抽出部と、前記文書データの読み上げを実行する環境に関する実行環境情報を取得する実行環境情報取得部と、前記文書データの特徴及び前記実行環境情報に基づいて、前記メタデータを前記文書データに適用して読み上げを実行する際に使用するパラメータの候補を決定する決定部と、前記パラメータの候補をユーザに提示し、選択又は確定を含む検証指示を受け付けるユーザ検証部とを備えることを特徴とする文書読み上げ支援装置。前記ユーザ検証部を介して確定された前記パラメータを使用して、前記文書データに対する読み上げ音声を生成する音声合成器を更に備えることを特徴とする請求項1に記載の文書読み上げ支援装置。前記メタデータよりも優先すべきユーザ設定制約をユーザから取得するためのユーザ設定制約取得部を更に備えることを特徴とする請求項1または2に記載の文書読み上げ支援装置。前記決定部は、前記ユーザ設定制約を考慮して、前記パラメータの取り得る値又は値域を限定することを特徴とする請求項3に記載の文書読み上げ支援装置。前記ユーザ設定制約は、読み上げで使用する感情表現の変化幅、感情種類、調子、読み上げ対象となる語又はフレーズ、音量又はテンポ変化の幅又は値の少なくとも一つを定義できることを特徴とする請求項3または4に記載の文書読み上げ支援装置。前記抽出部は、前記文書データの特徴を抽出するにあたって、前記メタデータに記載された対応関係を汎化して適用することによって、一部の前記定義情報から、関連情報全体に適用する抽出規則を生成することを特徴とする請求項1に記載の文書読み上げ支援装置。前記定義情報として、対象となる文又は単語と、それに対応する読み方又はアクセントが定義され、前記抽出部は、前記定義情報から対応関係を段階的に汎化して適切な対応関係を取得することを特徴とする入力文書特徴抽出部を有する請求項1に記載の文書読み上げ支援装置。前記抽出部は、前記文書データの特徴を抽出するにあたって、表層表現、文末表現、品詞情報、文の構造情報又は文タイプを用いることを特徴とする請求項1に記載の文書読み上げ支援装置。前記決定部は、前記文書データ中に出現する話者の性質と、前記メタデータ中で定義される話者の性質との間の類似性に基づいて、前記パラメータの候補を決定することを特徴とする請求項1に記載の文書読み上げ支援装置。文書取得部、メタデータ取得部、抽出部、実行環境情報取得部、決定部、ユーザ検証部及び音声合成器を備える文書読み上げ支援装置の文書読み上げ支援であって、前記文書取得部が、複数のテキストを含む文書データを取得するステップと、前記メタデータ取得部が、ルールを適用すべきテキストに関する条件と、該条件が適合するテキストに対する読み上げスタイルとを含む定義情報を複数含むメタデータを取得するステップと、前記抽出部が、各々の前記定義情報を前記文書データに含まれるテキストに適用することによって、前記文書データの特徴を抽出するステップと、前記実行環境情報取得部が、前記文書データの読み上げを実行する環境に関する実行環境情報を取得するステップと、前記決定部が、前記文書データの特徴及び前記実行環境情報に基づいて、前記メタデータを前記文書データに適用して読み上げを実行する際に使用するパラメータの候補を決定するステップと、前記ユーザ検証部が、前記パラメータの候補をユーザに提示し、選択又は確定を含む検証指示を受け付けるステップとを有することを特徴とする文書読み上げ支援方法。文書読み上げ支援装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、複数のテキストを含む文書データを取得する文書取得部と、ルールを適用すべきテキストに関する条件と、該条件が適合するテキストに対する読み上げスタイルとを含む定義情報を複数含むメタデータを取得するメタデータ取得部と、各々の前記定義情報を前記文書データに含まれるテキストに適用することによって、前記文書データの特徴を抽出する抽出部と、前記文書データの読み上げを実行する環境に関する実行環境情報を取得する実行環境情報取得部と、前記文書データの特徴及び前記実行環境情報に基づいて、前記メタデータを前記文書データに適用して読み上げを実行する際に使用するパラメータの候補を決定する決定部と、前記パラメータの候補をユーザに提示し、選択又は確定を含む検証指示を受け付けるユーザ検証部とをコンピュータに実現させるためのプログラム。文書データの読み上げに関するメタデータのユーザカスタマイズの容易性と、文書データの読み上げに使用するシステム環境の柔軟性を確保するとともに、読み上げの再現性を損なわないようにする技術は、知られていなかった。本実施形態は、文書データの読み上げに関するメタデータのユーザカスタマイズの容易性と、文書データの読み上げに使用するシステム環境の柔軟性を確保するとともに、読み上げの再現性を損なわないようにすることの可能な文書読み上げ支援装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。実施形態によれば、文書読み上げ支援装置は、文書取得部と、メタデータ取得部と、抽出部と、実行環境情報取得部と、決定部と、ユーザ検証部と、音声合成器とを備える。文書取得部は、複数のテキストを含む文書データを取得する。メタデータ取得部は、ルールを適用すべきテキストに関する条件と、該条件が適合するテキストに対する読み上げスタイルとを含む定義情報を複数含むメタデータを取得する。抽出部は、各々の前記定義情報を前記文書データに含まれるテキストに適用することによって、前記文書データの特徴を抽出する。実行環境情報取得部は、前記文書データの読み上げを実行する環境に関する実行環境情報を取得する。決定部は、前記文書データの特徴及び前記実行環境情報に基づいて、前記メタデータを前記文書データに適用して読み上げを実行する際に使用するパラメータの候補を決定する。ユーザ検証部は、前記パラメータの候補をユーザに提示し、選択又は確定を含む検証指示を受け付ける。以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係る文書読み上げ支援装置について詳細に説明する。本実施形態では、電子書籍データを合成音声で読み上げる場合に、読み上げの工夫となる感情、調子、話者の違いなどを、メタデータとして定義し、必要に応じてこれらを参照することで、入力文書の内容、特徴に応じた多様な表現で、合成音による朗読を実現することを考える。その際、本実施形態に係る文書読み上げ支援装置は、コンテンツに対応した読み上げスタイルや、キャラクタボイスに特化した読み上げスタイルを、情報メタデータを共有して利用する場合に、ユーザが実際に利用できる計算機リソースや機能、読み上げ対象とするコンテンツの違いを考慮して、再現性を確保した再生を試みるあるいは、ユーザに適した条件下で再現性を高めることができるようになる。図1に、本実施形態の文書読み上げ支援装置の概要図を示す。図1に示されるように、文書読み上げ支援装置は、入力取得部11、メタデータ取得部12、入力文書特徴抽出部13、実行環境取得部14、ユーザ設定制約取得部15、パラメータ決定部16、ユーザ検証部17、音声合成器18を含む。図2に、本実施形態の概略的な処理手順の一例を示す。入力取得部11は、入力文書1を入力しステップS1、メタデータ取得部12は、メタデータ2を入力するステップS2。入力文書1は、例えば、ボイスキャラクタによる読み上げ対象とする、複数のテキストを含む電子書籍である。入力文書1は、例えば、DOM形式で格納される。メタデータ2は、例えば、特定のコンテンツ読み上げと特定の音声キャラクタに依存してカスタマイズされている合成パラメータ、アクセント又は読みなどの特徴量とその適用条件などであり、例えば、取得された条件と特徴量が、後段のパラメータ決定処理で利用できる形式で格納される。入力文書1は、例えば、インターネット又はイントラネットなどのネットワークを介して取得されても良いし、あるいは、例えば、記録媒体から取得されても良い。メタデータ2についても、同様である。入力文書1とメタデータ2が同じ作成者によるものである必要はない。また、入力文書1及び/又はメタデータ2が、ユーザ自身で作成したものであっても良い。ステップS1とステップS2は、図2とは逆の順序で実行されても良いし、同時に実行されても良い。入力文書特徴抽出部13は、メタデータ2に基づいて、入力文書1の特徴を抽出するステップS3。実行環境取得部14は、ボイスキャラクタによる読み上げを実行する当該のシステムに関する実行環境情報を取得するステップS4。実行環境情報は、どのような方法で取得されても構わない。ユーザ設定制約取得部15は、読み上げに対するユーザ設定制約を取得するステップS5。ステップS4とステップS5は、次のパラメータ決定部16による処理までに実行されれば良く、どのようなタイミングで実行されても構わない。なお、このユーザ設定制約取得部15を省く構成も可能である。パラメータ決定部16は、ここまでに獲得した処理結果を統合して、実際の読み上げに用いるためのパラメータ情報を決定するステップS6。ユーザ検証部17は、ユーザがパラメータ情報を選択確定するためのユーザ検証を実行するステップS7。例えば、あるパラメータについて、ユーザが選択可能な候補が複数ある場合には、ユーザは、所望のパラメータを選択することによって、確定を行っても良い。音声合成器18は、上記メタデータ2及び上記パラメータ情報を使用して、入力文書1に対する合成音声を生成して、ボイスキャラクタによる読み上げ音声として出力するステップS8。以下、各部について説明する。入力取得部11ユーザが利用対象とする、複数のテキストを含む書籍データは、入力取得部11により、入力文書1として取得される。入力取得部11は、該取得された書籍データから、テキスト情報を抽出する。該書籍データにレイアウト情報が含まれている場合には、該テキスト情報に加えて、レイアウト情報も取得する。レイアウト情報は、例えば、描画されるページレイアウト内でのテキスト情報、位置、フォントサイズ、フォントスタイルなどのような情報である。また、例えば、XHTML又はスタイルシートによるフローティングレイアウトの場合には、例えば、論理要素としてテキストに付与されている改行、パラグラフ要素、タイトル要素、キャプション要素などのような情報である。これらのような情報を含む入力文書1を、例えば、DOM形式により木構造で格納しておいても良い。なお、レイアウト情報がない場合でも、例えば、改行ごとに行を表す論理要素を定義し、テキストをそれらの子要素としてぶら下げることによって、入力文書1をDOM形式で表現することができる。図3に、DOM化された入力文書の一例を示す。図3では、DOM形式で格納された文書を、テキストノードごとにリスト表示している。この例では、個々のテキストノードは、個々の作品を識別する作品ID、その作品での出現順に付けられたテキストノードID、そのテキストノードの内容であるテキスト要素、そのテキストが属する構造を示す構造情報、そのテキストがセリフdialogueか地の文descriptionかを示す文タイプ、そのテキストを話す作品中の登場人物等を示す話者を含む。なお、文タイプ及び話者については、例えば、既知の推定処理により又は人手により作成された情報を、属性及び属性値として埋め込んであるものとしても良い。以下では、文書データをDOM形式で格納する場合を例にとって説明するが、これに制限されない。メタデータ取得部12ユーザが利用対象とする上記書籍データに対するメタデータが、メタデータ取得部12によりメタデータ2として取得される。ここで、メタデータとは、例えば、コンテンツ中の文又はフレーズ又は単語の読み変え定義、特定の文脈においてキャラクタに発話させたい文又はフレーズ又は単語などの定義などを、列挙したものである。この列挙された内容から、以下の観点などに基づいて変換内容を取得し、後段で利用できる情報に変換して保持しておく。1表記間の対応:コンテンツ中の部分文字列を条件として、変換内容を対応付けることができるもの。2文節情報を条件とする対応:コンテンツ中の形態素又は品詞情報を条件として、変換内容を対応付けることができるもの。3その他の条件による対応:コンテンツ中の文字列又は形態素だけでは変換条件が一意に決まらず、対象文字列の文脈として、それが属する文書中の論理要素、近傍の単語、フレーズ、話者などと組み合わせて変換内容を対応付けることができるもの。図4は、メタデータの一例を示す。この例では、メタデータ中に、適用条件と、適用条件が合致する文又はフレーズ又は単語に適用される変換アクセント編集又は読み方定義とが記載されたカスタマイズ定義が複数含まれている。具体的には、個々のカスタマイズ定義は、作品ID、ルールID、条件文、アクセント編集、ボイスキャラクタ、読み方定義、文タイプを含む。図4の例では、使用されているボイスキャラクタとして、A,B,C,K,Lが存在する。なお、図4の例において、ボイスキャラクタA,B,Cは、文タイプ属性として、セリフ向きdialogue、ボイスキャラクタK,Lは、文タイプ属性として、地の文向きdescriptionという特徴を持つものとする。以下の説明では、図4のメタデータを具体例として用いるが、これに制限されない。以下、メタデータ取得部12の処理手順の具体的な流れについて説明する。図5に、メタデータ取得部12の処理手順の一例を示す。まず、はじめに、カスタマイズ定義を順に取得するステップS11。次に、読み込んだカスタマイズ定義の中で用いられているボイスキャラクタを確認する。同じボイスキャラクタがあれば、それらの条件も取得し、ボイスキャラクタ毎にまとめておくステップS12。図4の具体例では、使用されているボイスキャラクタとして、A,B,C,K,Lが存在するため、これらをそれぞれまとめておく。なお、図4は、説明の便宜上、すでにボイスキャラクタ毎にまとめられた状態で示している。また、異なる条件で共通する部分表記があれば、まとめておくステップS13。次に、表層の情報を取り出して、ルール化するステップS14。図4の例では、まず、ルールID2,3のカスタマイズ定義にボイスキャラクタBの~にゃーという読み方定義があるため、それぞれ、この表記と条件文条件文中の対応箇所とを対応付けておく。次に、品詞情報を取り出して、ルール化するステップS15。上記例において、それらの表現に対して品詞レベルの情報を取り出して、条件文と読み方定義との間の関係を見る。それぞれの条件表記部分の品詞情報を抜き出すと、ルールID2:し<動詞>ます<助動詞>→するにゃールールID3:の<助詞>→にゃーとなっており、これらを対応付けておく。次に、文脈情報を取り出して、ルール化するステップS16。上記例において、それらの条件文の文脈情報として、まず、ルールID2の条件文全体に形態素解析を適用すると、なんだか<副詞>/まったり<副詞>/し<動詞>/ます<助動詞>/。<記号>/と表記される。ここで、記号/は文節の境界を示し、山かっこで記載されたラベル名は、それぞれの形態素に対する品詞名を示しているものとする。また、ルールID3の条件文に形態素解析を適用すると、それ<名詞>/は<助詞>/ちがう<動詞>/と<助詞>/おもう<動詞>/の<助詞>/。<記号>/となる。文脈として、周辺の情報とより細かな品詞情報を利用すると、/し<動詞>/ます<助動詞>/→/する<動詞基本系>/にゃ<助詞>/ー<名詞>//おもう<動詞>/の<助詞>/→/おもう<動詞基本系>/にゃ<助詞>/ー<名詞>/となる。次に、共通部分をマージするステップS17。まず、同じボイスキャラクタのデータ内で共通部分のマージができるかをチェックする。上記例において、チェックの結果、条件部と帰結部をそれぞれまとめ上げて、/<動詞>/<助詞|助動詞>/→/<動詞基本系>/にゃ/ー/ボイスキャラクタBとしておく。なお、ここで、品詞ラベル間の縦棒は、論理和orを示すものとする。同様に、ボイスキャラクタCに対して、/<動詞>/<助詞|助動詞>/→/<動詞基本系>/です/の/ー/ボイスキャラクタKに対して、/<動詞>/まし<助動詞A>/<助動詞B>/<助動詞C>/→/<動詞基本系>/<助動詞B>/で/ござる/といったまとめ上げ結果が得られる。さらに、ルールID1の条件文に対しても、同様の処理を行う。まず、品詞情報を見ると、とても<副詞>→とてーもです<助動詞>→ぴょんと表現されていることがわかる。しかし、文脈情報を用いても共通化できる部分がないため、この品詞付き表記を、まとめ上げ結果として格納しておく。また、ルールID102の定義を見ると、アクセント表記が定義されている。これに関しても同様の処理を行い、ソレハチガウヨ<名詞>→ソ’レハチガ’ーウヨとした対応付けを格納しておく。なお、上記のアクセント表記は、’の直前にアクセントがあることを意味しているものとする。よって、上記具体例では、ソとガにアクセントがある。まとめた結果変換ルールは、内部データとして格納しステップS18、すべての条件定義について処理が完了したか判定するステップS19。完了していないならば、ステップS1に戻って処理を繰り返し、完了しているならば、図5の処理を終了する。図6に、図4の具体例に対する処理をまとめた結果変換ルールを例示する。この変換ルール例において、個々の変換ルールは、変換ルールID、条件、帰結、ボイスキャラクタ、元ID図4のメタデータにおけるルールID、文タイプを含む。入力文書特徴抽出部13次に、入力文書特徴抽出部13について説明する。入力文書特徴抽出部13は、入力取得部11により得られたDOM形式の文書データと、メタデータ取得部12により得られた変換ルールとを入力として、各変換ルールが文書データに対してどのような影響を及ぼすかについての情報を獲得する。以下、入力文書特徴抽出部13の処理手順の一例について説明する。図7に、入力文書特徴抽出部13の処理手順の一例を示す。まず、DOM形式の文書データを受け取るステップS21。ここでは、一例として、図3に示される文書データが得られるものとする。次に、格納済みメタデータを受け取るステップS22。ここでは、一例として、図6に示されるメタデータ取得結果が得られるものとする。なお、図3の例におけるJ,P,Q,R,Tは、話者作品中の登場人物等であり、図6の例におけるA,B,C,K,Lは、ボイスキャラクタである。続いて、格納されているメタデータから、順に、変換ルールを読み込み、文書データに適用していくステップS23。各ノードに対してルールを適用し、条件部がマッチしたルールについては、その変換ルールIDと、適合したテキストノードとを対応付けて保持しておくステップS24。次に、条件文が一致する話者との関連性を、枚挙するステップS25。条件文が一致しているルール中の話者ボイスキャラクタと、文書データ中の話者作品中の登場人物等とを対応付けて保持しておく。また、表記文末表現で類似しているルール中の話者と、文書データ中の話者との対応があれば、関連付けて保持しておくステップS26。また、文のタイプで類似しているルール中の話者と、文書データ中の話者との対応があれば、関連付けて保持しておくステップS27。また、文書要素構造情報で類似する話者との対応があれば、これを枚挙しておくステップS28。全てのルールについて検証が完了したかどうか判定するステップS29。全てのルールについて検証が完了すれば、処理を終了する。一方、未検証のルール文があれば、順にメタデータを読み込み、同様の処理を繰り返す。図8と図9に、入力文書特徴抽出部13の処理結果例を示す。図8は、文書データ中の各テキストノードに対応して、ルールがマッチした変換ルールIDを示している。図8は、図3のような文書データにおいて、各テキストノードに適合する変換ルールIDを示す適合ルールIDが更に追加されている。この具体例では、たとえば、テキストノードID40に対して、適合ルールID5が、テキストノードID42に対してルールID4が、さらにテキストノードID105に対して、ルールID1とID2とが適合していることが示されている。なお、テキストノードIDと適合ルールIDとの対応は、図3のような文書データに組み込んで保持しても良いし、図3のような文書データとは独立して保持しても良い。図9は、これらの対応結果から、それぞれ異なる観点で得られた話者間の関連性についてまとめた結果である。個々の結果は、番号、条件文の一致による話者との関連、文末表現による話者との関連、文タイプとの関連、構造情報による関連を含む。なお、P=は、Pは、すべてのボイスキャラクタと対応することを意味する。例えば、図9の第一列では、条件文が一致することによる話者間の対応付けとして、それぞれルールと入力文書との対応付けから、第一行のPとA、第二行のRとA、第三行のTとB、第四行のTとCがそれぞれ枚挙されている。次に、文末表現での対応関係から、話者間の関連性を抽出する。ここでは、ですます調と、だである調との区別を行い、同じグループに属するものを特定しておく。例えば、正規表現のマッチングにより、です。またはます。のいずれかにマッチしたものはですます調と判定し、だ。またはである。のいずれかにマッチしたものはである調と判定することによって、それらを区別することができる。この結果に基づいて、同じ性質を持っている話者を、対応付けるものとする。例えば、まず、図8のテキストノードID40がですます調であることが分かるため、話者作品中の登場人物等Pと、図4における条件文でですます調である話者ボイスキャラクタA,B,Cとの間に対応関係が見られたものとする。その結果、文末表現による話者との対応では、P=A,B,Cが得られる。また、図8のテキストノードID105の話者Tはですます調であることがわかり、これに対応する適合ルールID1,ID2は、図4における話者A,Bに対応する。その結果、T=A,Bが得られる。次に、文タイプに基づく関連情報を抽出しておく。例えば、図9の番号1では、ここまでの関連として話者作品中の登場人物等Pと話者ボイスキャラクタAとの対応が候補として挙がっているが、この話者Pのテキストノードそれじゃあ、あんまりです。を見ると、この文タイプはセリフ向きdialogueであることがわかる。一方で、このテキストのノードにヒットしたルール図6の変換ルールID5における話者Aも、文タイプセリフ向きdialogueの特徴を有しているので、同一属性を保持していることになる。また、番号2でも同様に、話者Rのテキストノードだが、これはとても君たちの力では無理だと言っていたのではなかったかねについても文タイプはセリフ向きdialogueであり、このルールが適合している変換ルールにおける話者Aもセリフ向きdialogueであり、同一の関係となっている。一方で、番号3と4については、入力文のタイプが地の文向きdescriptionであるが、それぞれに対応する変換ルールID1,2の話者は、図6ではセリフ向きdialogueのB,Cであったので、属性が異なることが分かる。さらに、構造情報の関連について記載している。ここでは、最小の汎化となる要素sectionbodyのみを明示し、それ以外の差分を省略して記載している。以上を入力文書特徴抽出部13の抽出結果として、後段の処理に渡す。実行環境取得部14次に、実行環境取得部14について説明する。実行環境取得部14では、ユーザが音声合成による読み上げを行うおうとしているシステムの環境に関する情報システム環境情報を取得する。システム環境情報は、具体的には、デバイスとOSの情報の他、ユーザが利用可能な、音声合成エンジン、ボイスキャラクタ、パラメータレンジなどの情報である。インストールされている音声合成エンジンから取得できるプロパティ情報として、例えば、音声合成エンジンTTSの名称とバージョンがあり、利用可能な音声ボイスキャラクタの属性として、キャラクタ名称、利用可能な言語、話者性別、話者年齢などがある。パラメータレンジは、音声合成エンジンがサポートするパラメータ情報として得られる。図10に、この実行環境取得部14による取得結果例を示す。ここでは、利用可能な2点の動作環境について例を示す。まず、デバイス端末の種類とOS名、音声合成エンジン名の他、利用可能なキャラクタ、利用可能な言語この例では、JP日本語とEN英語、利用可能な性別この例では、Male男性、Female女性、利用可能なキャラクタの声年代この例では、Adult大人、Child子供といった属性が枚挙されている。さらに、音声合成用のパラメータとして、Volume調整できる音量幅が0から100までの連続値であること、Pitch情報については、図10の上段に示されるリソースであれば、連続値として-20から20が設定できる一方で、図10の下段に示されるリソースであれば、5段階の離散値しかサポートしない、といったことが示されているものとする。また、Range、Rate、Breakポーズ長といったパラメータについても同様に、連続値continuousか、離散値descreteか、さらに連続値の場合は、値の幅や離散値の場合は、何段階の幅をとれるかの段数などが記載されているものとする。これらの取得結果を後段の処理に渡す。ユーザ設定制約取得部15次に、ユーザ設定制約取得部15について説明する。ユーザ設定制約は、例えば、メタデータよりも優先して適用すべきユーザの指定条件及び/又は制約条件などである。具体的には、例えば、特定のパラメータの値を指定し、あるいは、特定のパラメータの値域を指定しても良い。図11に、ユーザ設定制約取得部15がユーザからの指示情報を取得するためのユーザインタフェースの例を示し、図12に、取得した結果の格納例を示す。まず、ユーザは、図11に例示するような、各項目に対応して自由に値を設定することができるユーザインタフェースを使用して、読み上げに影響を及ぼす項目について、あらかじめ制約を設定しておくことができるものとする。図11の例において、項目感情変化読みでは、例えば文書中の激怒、怒号、号泣等に相当する激しい感情表現について、合成音声として再現することをどの程度許容するかを指定する。この項目について、例えばフル制限なしと設定されていれば、メタデータ又はユーザカスタマイズ結果の激怒又は号泣等の定義に対して、それをそのまま感情韻律辞書などを適用したり、合成エンジンに与えるパラメータを変更するなどの手法で、読み上げ時に再現を試みる。一方、これ以外の値に設定されている場合は、その割合に応じて、感情表現の強さの度合いを調整する。例えば、微小であれば、感情表現の効果を9割方減じて読み上げを行い、穏やかであれば半分ほどの程度激怒→怒に抑えた読み上げを行う、などである。また、項目ワード表現では、小説において又はストーリー上で出現する、ならず者又は乱暴者の残虐乱暴粗雑な表現、言い回し韻律などの程度情報を設定できるものとする。例えば、制限がなければ、メタデータ又はユーザカスタマイズ情報に沿った読み上げを実現する一方で、この設定値を下げている場合には、太くて低い凄みのある声の効果を低減したり、特定の表現又は文又はフレーズ又は単語を置き換えた読み上げを行う。また、項目音量テンポ変化では、例えば、怪談クライマックス時のわっといった驚かせ表現、突然の叫び声、疾走逃走中の激しい緊迫又は速度間のある読み上げ効果について、程度情報を指定する。先の例と同じように、フルであればメタデータ定義又はユーザのカスタマイズ情報にそのまま従うが、この設定に制約を掛けている場合には、これらの程度を落として読み上げを行う。図12に、ユーザインタフェース上での設定を、ユーザ設定制約取得部15で格納した場合の一例を示す。図11に示すユーザインタフェース上のスライダ値に応じて、各項目の上限値可変値が設定されるものとする。ここでは、感情表現の程度がフルの場合の75程度、許容するワードや表現で30程度、音量やテンポ変化の度合いは、フルの場合の55程度までを許容するものと設定されたと仮定する。これらの結果を、後段のパラメータ決定部16に渡す。パラメータ決定部16、ユーザ検証部17次に、パラメータ決定部16及びユーザ検証部17について説明する。パラメータ決定部16では、ここまでに獲得した処理結果を統合して、実際の読み上げに用いるためのパラメータ情報を決定する。図13に、パラメータ決定部16の処理手順の一例を示す。以下、パラメータ決定部16の処理手順の一例について説明する。まず、前段までの処理結果であるメタデータの格納結果ステップS31、入力文書特徴抽出部の処理結果ステップS32、実行環境取得部14の抽出結果ステップS33およびユーザ設定制約取得部15での抽出結果ステップS34を受け取る。次に、ユーザに提示する各項目について、それぞれの再現度を計算する。なお、ステップS36とステップS37の一方又は両方を省く構成も可能である。ここで、再現度の比較対象とする推奨環境について説明する。推奨環境は、本実施形態では、ボイスキャラクタに関する推奨環境、読み上げの際の感情表現に関する推奨環境オプション、パラメータに関する推奨環境オプションの3つを想定しているが、これに制限されない。ボイスキャラクタに関する推奨環境について説明する。例えば、入力文書特徴抽出部13による処理結果、例えば図8と図9の結果から、例えば、図3の電子書籍に図4のメタデータを適用する場合に推奨されるボイスキャラクタを選択することができる。例えば、図3の文書データ中の話者P,R,Tに、それぞれ、図4のメタデータ中のボイスキャラクタB,A,Cを対応させる割り当てる方が可能であることが分る。また、例えば、文書データにおいて話者の属性例えば、言語性別年齢性格などのデータがあり、かつ、メタデータにおいてボイスキャラクタの属性例えば、言語性別年齢性格などのデータがある場合に、入力文書特徴抽出部13による処理結果に加えて、それら属性のデータを考慮して、文書データ中の話者に、メタデータ中のボイスキャラクタを割り当てる方法も可能である。その他にも、推奨ボイスキャラクタを選択する様々な方法が可能である。図14に、ボイスキャラクタの推奨環境を例示するなお、図14のボイスキャラクタの名称は、これまでとは異なる名称で例示しているが、これまでの例を使用すれば、図14のボイスキャラクタの推奨環境に、ボイスキャラクタA,B,Cなどが記述されることになる。なお、図14の例では、ボイスキャラクタのみリストされているが、各ボイスキャラクタに対応する文書データ中の話者を併せて提示しても良い。ところで、ユーザのシステム環境においては、ボイスキャラクタとして、A,B,Cなどあるいは図14で言えば川崎太郎などが利用可能とは限らない。ユーザが利用できるのは、ユーザのシステム環境において利用可能なボイスキャラクタのみである。そこで、推奨されるボイスキャラクタと、ユーザが利用可能なボイスキャラクタとを比較して、話者に関する再現度を計算するステップS35。話者に関する再現度は、例えば、入力文書に出現する話者の特徴量及び/又は、該話者に対応するボイスキャラクタの特徴量と、ユーザが音声合成器で利用可能なキャラクタボイスの特徴量の一致度として表現できる。具体的には、例えば、それぞれが属性としてもつ利用可能な言語性別年齢などの各項目を、適当に正規化して、ベクトルの要素として表現しておき、それらのベクトル間の類似度例えば、コサイン距離を求め、これを一致度の尺度として用いることができる。その他にも、種々の再現度計算方法が可能である。次に、利用するのが推奨されるパラメータのカバー幅のデータが例えばメタデータの一部として提供されている場合に、音声合成器で利用可能なパラメータのカバー幅について、再現度を計算するステップS36。これも、上記と同様、例えば、パラメータのカバー幅を、ベクトルの要素として、ベクトル間の類似度を求め、これを一致度の尺度として用いることができる。次に、利用するのが推奨される感情表現例えば、平、驚、怒、哀、厭などのデータが例えばメタデータの一部として提供されている場合に、音声合成器で利用可能な感情表現の有無について、再現度を計算するステップS37。これも、上記と同様、例えば、感情表現の有無を、ベクトルの要素として、ベクトル間の類似度を求め、これを一致度の尺度として用いることができる。なお、ステップS35~S37は、どのような順序で計算を行っても良い。また、ステップS36とS37の一方又は両方を省く構成も可能である。また、統合した全体的な一致度再現度についても計算しておくステップS38。この総合的な再現度は、例えば、各機能に関する一致度の積として、以下のように定義することができる。再現度=話者特徴量の一致度×利用可能感情の一致度×再生可能なパラメータの一致度×メタデータ改変箇所の文書特徴カバー率なお、総合的な再現度として、例えば、数値を示しても良いし、あるいは、数段階にレベル分けして、そのレベル値を示しても良い。ユーザ検証部17は、上記のように算定された各機能に関する一致度について、例えば図14に示すように、機能ごとに個別に提示するとともに、総合的な再現度を併せて提示するステップS39。例えば、第2行の作品において、推奨ボイスキャラクタ岡山高知に対して、実行環境においては、岡山高知が使用可能でなく、最も高い一致度をもつ川崎太郎が提示されている。また、ここでは、川崎太郎の横のボタンを押すことによって、次候補以降の推奨ボイスキャラクタに変更選択できるようになっている。また、例えば、第1行の作品において、推奨ボイスキャラクタ川崎太郎に対して、実行環境においては、これと一致する川崎太郎が提示されている。この場合には、実行環境におけるボイスキャラクタの次候補は提示しないものとしている。なお、各機能について、一致度を明示的に提示するようにしても良い。あるいは、例えば、一致度の低い項目を提示する欄の枠内自体又は表示文字を、ハイライト表示しても良い。例えば、その際に、一致度を何段階かにレベル分けして、レベルごとに異なる色又は明るさを使用しても良い。逆に、一致度の高い項目を提示する欄の枠内自体又は表示文字を、ハイライト表示しても良い。また、総合的な再現度を提示するにあたって、総合的な再現度が高い場合と低い場合とで、異なる形態例えば、異なる色で表示しても良い。例えば、図14の例で、ExcellentGoodOkayと、PoorBadとで、異なる表示色を使用しても良い。これらの他にも、ユーザに結果を伝えやすくするための様々な表示方法が可能である。次に、ユーザの確認修正を得るステップS41。例えば、第1候補として提示されているボイスキャラクタの横のボタンを押すことによって、次候補以降の推奨ボイスキャラクタに変更選択する。ステップS41のユーザの確認修正は、ユーザが繰り返し行うことが可能であり、提示した結果に対してユーザによる確認選択指定が完了すればステップS40、この処理を終了する。なお、ユーザが、最終的な確定の指示を明示的に入力するようにしても良い。例えば、確定ボタンを設けても良い。処理結果は、制御パラメータとして音声合成器18へ渡される。音声合成器18音声合成器18は、制御用パラメータとして、各話者指定及び文書表現にマッチする変換ルールを適用しながら、合成音声を生成して、ボイスキャラクタによる読み上げ音声として出力する。以上の手順により、ユーザが実際に利用できる計算機リソースや機能、読み上げ対象とするコンテンツの違いを考慮して、再現性を確保した再生が実現できる。本実施形態によれば、文書データの読み上げに関するメタデータのユーザカスタマイズの容易性と、文書データの読み上げに使用するシステム環境の柔軟性を確保するとともに、読み上げの再現性を損なわないようにすることが可能になる。また、上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した実施形態の文書読み上げ支援装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスクフレキシブルディスク、ハードディスクなど、光ディスクCD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD±R、DVD±RWなど、半導体メモリ、またはこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をCPUで実行させれば、上述した実施形態の文書読み上げ支援装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合または読み込む場合はネットワークを通じて取得または読み込んでもよい。また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているOSオペレーティングシステムや、データベース管理ソフト、ネットワーク等のMWミドルウェア等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。さらに、本実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、LANやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。また、記録媒体は1つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本実施形態における記録媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。なお、本実施形態におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の1つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。また、本実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。"