"N人の話者の音声データDnn=1,...,N、N≧2の特徴Fkk=1,...,K、K≧2を表す特徴量Fk,nが前記特徴Fkごとに独立にクラスタリングされることで、前記特徴FkごとにJk個のクラスタCFk,jkk=1,...,K、jk=1,...,Jk、Jk≧2が設定され、前記音声データDnそれぞれのK個の特徴量Fk,nがいずれかK個のクラスタCFk,jk,nk=1,...,K、jk,n=1,...,Jk、Jk,n≧2に属し、設定された前記クラスタCFk,jkから、目標話者の音声データDTT≠1,...,NのK個の特徴量Fk,Tk=1,...,Kが属するK個のクラスタCFk,jk,Tk=1,...,K、jk,T=1,...,Jkの組み合わせを選択するクラスタ選択ステップと、前記N人の話者の音声データDnから、前記K個のクラスタCFk,jk,Tの組み合わせに対応する音声データDSを選択する話者選択ステップと、前記音声データDSのK個の特徴量Fk,Sk=1,...,Kが属するK個のクラスタCFk,jk,Sk=1,...,K、jk,S=1,...,Jkの組み合わせと、前記K個のクラスタCFk,jk,Tの組み合わせとが異なる場合に、変換関数を用い、前記K個の特徴量Fk,Sの一部の特徴量Fr,Sr∈{1,...,K}を特徴量TFr,Sに変換し、K個の特徴量Fk’,Sk’∈{1,...,K}、k’≠r,TFr,Sを得る特徴量変換ステップと、を有し、前記変換関数は、前記特徴量Fr,Sが属する前記クラスタCFr,jr,Sに属する特徴量を、前記K個の特徴量Fk,Tの一部の特徴量Fr,Tが属するクラスタCFr,jr,TCFr,jr,T≠CFr,jr,Sに属する特徴量に変換するものである、目標話者学習方法。請求項1の目標話者学習方法であって、前記一部の特徴量Fr,Sは、1次オールパス関数、高域強調フィルタ、異なる話者の音声データのスペクトルパワー比を表すフィルタの何れかで、異なる話者の音声データDs’s’∈{1,...,N}、s’≠Sの特徴量Fr,s’に変換可能な特徴量、及び、前記音声データDSの周波数軸上の全帯域での平均パワーが類似性に影響を与える特徴量の何れかを含む、目標話者学習方法。請求項1又は2の目標話者学習方法であって、前記一部の特徴量Fr,Sは、前記音声データDSの非周期性指標、前記音声データDSの全帯域のスペクトルのパワーに対する各帯域のスペクトルのパワーの比、又は前記音声データDSの声道長正規化のためのワーピングパラメータを表す、目標話者学習方法。請求項1から3の何れかの目標話者学習方法であって、前記話者選択ステップは、前記N人の話者の音声データDnが、前記K個のクラスタCFk,jk,Tに属するK個の特徴量Fk,S’k=1,...,Kを持つ音声データDS’を含まない場合に、前記K個のクラスタCFk,jk,Tの組み合わせと異なるK個のクラスタCFk,jk,Sk=1,...,K、jk,S=1,...,Jkの組み合わせをなす、前記K個のクラスタCFk,jk,Sに属するK個の特徴量Fk,Sk=1,...,Kを持つ音声データDSS∈{1,...,N}を、前記音声データDSとして選択するステップを含む、目標話者学習方法。請求項4の目標話者学習方法であって、前記K個のクラスタCFk,jk,Tk=1,...,Kが含む一部のクラスタCFw,jk,Tw∈{1,...,K}、w≠rと、前記K個のクラスタCFk,jk,Sk=1,...,Kが含む一部のクラスタCFw,jk,Sとが等しい、目標話者学習方法。請求項4又は5の目標話者学習方法であって、前記話者選択ステップは、前記N人の話者の音声データDnが前記音声データDS’を1個のみ含む場合に、当該音声データDS’を前記音声データDSとするステップと、前記N人の話者の音声データDnが前記音声データDS’を複数個含む場合に、前記音声データDS’から選択された1個を前記音声データDSとするステップとを含む、目標話者学習方法。N人の話者の音声データDnn=1,...,N、N≧2の特徴Fkk=1,...,K、K≧2を表す特徴量Fk,nが前記特徴Fkごとに独立にクラスタリングされることで、前記特徴FkごとにJk個のクラスタCFk,jkk=1,...,K、jk=1,...,Jk、Jk≧2が設定され、前記音声データDnそれぞれのK個の特徴量Fk,nがいずれかK個のクラスタCFk,jk,nk=1,...,K、jk,n=1,...,Jk、Jk,n≧2に属し、設定された前記クラスタCFk,jkから、目標話者の音声データDTT≠1,...,NのK個の特徴量Fk,Tk=1,...,Kが属するK個のクラスタCFk,jk,Tk=1,...,K、jk,T=1,...,Jkの組み合わせを選択するクラスタ選択部と、前記N人の話者の音声データDnから、前記K個のクラスタCFk,jk,Tの組み合わせに対応する音声データDSを選択する話者選択部と、前記音声データDSのK個の特徴量Fk,Sk=1,...,Kが属するK個のクラスタCFk,jk,Sk=1,...,K、jk,S=1,...,Jkの組み合わせと、前記K個のクラスタCFk,jk,Tの組み合わせとが異なる場合に、変換関数を用い、前記K個の特徴量Fk,Sの一部の特徴量Fr,Sr∈{1,...,K}を特徴量TFr,Sに変換し、K個の特徴量Fk’,Sk’∈{1,...,K}、k’≠r,TFr,Sを得る特徴量変換部と、を有し、前記変換関数は、前記特徴量Fr,Sが属する前記クラスタCFr,jr,Sに属する特徴量を、前記K個の特徴量Fk,Tの一部の特徴量Fr,Tが属するクラスタCFr,jr,TCFr,jr,T≠CFr,jr,Sに属する特徴量に変換するものである、目標話者学習装置。請求項1から6の何れかの目標話者学習方法の各ステップの処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。従来の話者適応手法では、あらかじめ用意した音声データのケプストラム特徴量に対応する初期モデルを、目標話者の音声のケプストラムに対応する適応モデルに変換し、この適応モデルを用いて目標話者の音声合成を行っている。しかしながら、初期モデルを目標話者の音声のケプストラムに対応する適応モデルに変換することにより、合成音声の品質自然性が劣化することが課題となる。本発明では、N人の話者の音声データDnn=1,...,N、N≧2の特徴Fkk=1,...,K、K≧2を表す特徴量Fk,nが特徴Fkごとに独立にクラスタリングされることで、特徴FkごとにJk個のクラスタCFk,jkk=1,...,K、jk=1,...,Jk、Jk≧2が設定される。これにより、音声データDnそれぞれのK個の特徴量Fk,nがいずれかK個のクラスタCFk,jk,nk=1,...,K、jk,n=1,...,Jk、Jk,n≧2に属する。設定されたクラスタCFk,jkから、目標話者の音声データDTT≠1,...,NのK個の特徴量Fk,Tk=1,...,Kが属するK個のクラスタCFk,jk,Tk=1,...,K、jk,T=1,...,Jkの組み合わせを選択する。さらにN人の話者の音声データDnから、K個のクラスタCFk,jk,Tの組み合わせに対応する音声データDSを選択する。音声データDSのK個の特徴量Fk,Sk=1,...,Kが属するK個のクラスタCFk,jk,Sk=1,...,K、jk,S=1,...,Jkの組み合わせと、K個のクラスタCFk,jk,Tの組み合わせとが異なる場合に、変換関数を用い、K個の特徴量Fk,Sの一部の特徴量Fr,Sr∈{1,...,K}を特徴量TFr,Sに変換し、K個の特徴量Fk’,Sk’∈{1,...,K}、k’≠r,TFr,Sを得る。ただし、この変換関数は、特徴量Fr,Sが属するクラスタCFr,jr,Sに属する特徴量を、K個の特徴量Fk,Tの一部の特徴量Fr,Tが属するクラスタCFr,jr,TCFr,jr,T≠CFr,jr,Sに属する特徴量に変換する。本発明では、音声データDSのK個の特徴量Fk,Sの一部の特徴量Fr,Sのみを特徴量TFr,Sに変換し、目標話者の音声合成のためのK個の特徴量Fk’,Sk’∈{1,...,K}、k’≠r,TFr,Sを得るため、変換される特徴量の種別に応じ、変換による自然性の劣化の影響を制御できる。図面を参照して実施形態を説明する。<構成>図1に例示するように、本形態の音声合成装置1は、話者クラスタリング部110、目標話者学習部120、音声合成部130、及び制御部140を有する。話者クラスタリング部110、目標話者学習部120、及び音声合成部130は、制御部140の制御のもとで各処理を実行する。音声合成装置1は、例えば、CPU、RAM等を含む公知又は専用のコンピュータに特別なプログラムが読み込まれることで構成される特別な装置である。図2に例示するように、本形態の話者クラスタリング部110は、多数話者音声DBデータベース記憶部111a、特徴量音声DB記憶部111b、クラスタ情報DB記憶部111c、変換関数DB記憶部111d、特徴量抽出部112b、クラスタリング部112c、及び変換関数学習部112dを有する。図3に例示するように、本形態の目標話者学習部120は、目標話者音声記憶部121a、特徴量記憶部121b、所属クラスタ記憶部121c、選択話者記憶部121d、目標話者DB記憶部121e、特徴量抽出部122b、クラスタ選択部122c、話者選択部122d、及び特徴量変換部122eを有する。図4に例示するように、本形態の音声合成部130は、テキスト記憶部131a、コンテキスト記憶部131b、韻律モデルDB記憶部131c、韻律パラメータ記憶部131d、合成音声記憶部131e、テキスト解析部132b、韻律生成部132d、及び素片選択部132eを有する。<話者クラスタリング処理>話者クラスタリング処理では、多数話者の音声データそれぞれの特徴量がクラスタリングされ、クラスタに属する特徴量を他のクラスタの特徴量に変換する変換関数が学習される。以下、図5Aに従って本形態の話者クラスタリング処理を説明する。N人N≧2の話者多数話者の音声が事前に収録され、各話者音声を表す音声データDnn=1,...,Nが多数話者音声DB記憶部111a図2に格納されるステップS11。本形態では、話者と音声データDnとが一対一で対応する。目標話者学習部120及び音声合成部130での処理性能の観点から、音声データDnは以下の要件を満たすことが望ましい。ただし、これらの条件は本発明を限定しない。11名あたりの音声データ量無音区間を除いた音声区間の時間は、音声合成用のモデルを学習可能な時間以上である。音声合成用のモデルを学習可能な時間は、使用される音声合成方式によって異なる。例えば、素片選択型音声合成方式が用いられる場合、各話者について数時間程度の音声データが必要である。2音声が収録される話者数Nは、性別ごとに最低でも数十名以上である。本形態では、音声データDnのそれぞれにラベルデータ音素セグメンテーション情報が対応付けられ、音声データDnとラベルデータからなる多数話者の音声DBが多数話者音声DB記憶部111aに格納される。図8Aはラベルデータの一例を示している。図8Aの例では、音声データDnに含まれる各音素無音状態を含むがそれらの開始時間と終了時間との組に対応付けられている。ラベルデータの付与は人手によって行われてもよいし、特開2004-77901等に開示された方法に従ってコンピュータによって自動的に行われてもよい。特徴量抽出部112bは、多数話者音声DB記憶部111aに格納された音声データDnn=1,...,Nの特徴Fkk=1,...,K、K≧2を表す特徴量Fk,nを抽出するステップS12。特徴量Fk,nは、音声データDnそれぞれの複数の特徴Fkについて抽出される。説明の便宜上、本形態の特徴量Fk,nは、特徴Fkと音声データDnとの組と一対一に対応するものとする。音声データDnの特徴Fkについての特徴量が所定の区間例えばフレームやサブバンド等ごとに抽出される場合、特徴Fkと音声データDnとの組に対応するすべての特徴量の集合を特徴量Fk,nと表記する。例えば、音声データD1の特徴F1についての特徴量がフレームごとに抽出される場合、複数のフレームに対して抽出された特徴F1と音声データD1との組に対応するすべての特徴量の集合を特徴量F1,1と表記する。抽出された特徴量Fk,nは、対応する特徴Fkと音声データDnとの組に対応付けられて、特徴量DB記憶部111bに格納される。以下に特徴量の具体例を示す。特徴量1音声データのケプストラム例えばメルケプストラム。特徴量2帯域を制限した音声データDnのスペクトルより得られるケプストラム例えば帯域を4kHzに制限する等。特徴量3音声データの各帯域での周期成分と非周期成分の割合を表す非周期性指標。特徴量4音声データの全帯域のスペクトルのパワーに対する各帯域のスペクトルのパワーの比。全帯域のスペクトルのパワーに対するi番目の帯域のスペクトルのパワーの比BSPiは、例えば以下の式により求められる。BSPimeanmeanここで、BSPiはi番目の帯域のパワー比であり、specallは全帯域のスペクトルのパワー、speciはi番目の帯域のスペクトルのパワーである。meanはαの平均値を算出する関数である。帯域の例は、01kHzi112kHzi224kHzi346kHzi468kHzi5である。特徴量5音声データの話者間の声道長正規化VTLNVocalTractLengthNormalizationのためのワーピングパラメータ例えば、EEideAParametricApproachtoVocalTractLengthNormalizationInProceedingsoftheInternationalConferenceonAcousticsSpeechandSignalProcessingpp3463481996等参照。これらの特徴量1~5はすべて音声の類似性に寄与するものである。しかしながら、特徴量1,2は、その特徴量の変換による合成音声の自然性低下への影響が大きい。すなわち、特徴量1,2では、変換前の特徴量から得られる合成音声の自然性に対する、変換後の特徴量から得られる合成音声の自然性の低下度合いが大きい。一方、特徴量3~5は、その特徴量の変換による合成音声の自然性低下への影響が小さい。すなわち、特徴量3~5では、変換前の特徴量から得られる合成音声の自然性に対する、変換後の特徴量から得られる合成音声の自然性の低下度合いが小さい。言い換えると、特徴量1,2よりも特徴量3~5のほうが、特徴量の変換による合成音声の自然性低下への影響が小さい。本形態の特徴Fkk=1,...,K、K≧2は、特徴量の変換による合成音声の自然性低下への影響が互いに相違する複数の特徴を含む。すなわち、本形態の特徴量Fk,nk=1,...,K、K≧2は、特徴量の変換による合成音声の自然性低下への影響が大きい特徴量例えば、特徴量1,2と、特徴量の変換による合成音声の自然性低下への影響が小さい特徴量例えば、特徴量3~5とを含む。なお自然性低下への影響が小さい特徴とは、以下に示す2つの特徴のうち、いずれかを有する特徴量である。1.ある話者の音声データの特徴量スペクトルケプストラム等が、1次オールパス関数、高域強調フィルタ、異なる話者の音声データのスペクトルパワー比を表すフィルタ例えば後述のFILi等の簡易なフィルタで、異なる話者の音声データの特徴量スペクトルケプストラム等に変換可能である例えば、特徴量4,特徴量5。すなわち、この特徴量Fk,nは、1次オールパス関数、高域強調フィルタ、異なる話者の音声データのスペクトルパワー比を表すフィルタ等の簡易なフィルタで、特徴量Fk,n’n’∈{1,...,N}、n≠n’に変換可能である。2.音声データ周波数領域の音声データの周波数軸上の全帯域での平均パワーが類似性に影響を与える特徴量例えば、特徴量3。すなわち、特徴量間の類似度が当該特徴量のそれぞれに対応する音声データの周波数軸上の全帯域での平均パワーの類似度に対応する。クラスタリング部112cは、特徴量DB記憶部111bに格納された特徴量Fk,nを特徴Fkごとに独立にクラスタリングし、特徴FkごとにJk個のクラスタCFk,jkk=1,...,K、jk=1,...,Jk、Jk≧2を設定する。言い換えると、クラスタリング部112cは、特徴量F1,nn=1,...,NをクラスタリングしてJ1個のクラスタCF1,j1j1=1,...,J1を設定し、特徴量F2,nn=1,...,NをクラスタリングしてJ2個のクラスタCF2,j2j2=1,...,J2を設定し、特徴量FK,nn=1,...,NをクラスタリングしてJK個のクラスタCFK,jKjK=1,...,JKを設定するステップS13。特徴量抽出部112bでフレームごとに特徴量が抽出される場合、特徴と音声データとの組に対応する特徴量の集合フレーム単位で得られた特徴量からなる集合をそのままサンプルとして用いてクラスタリングを行っても、適切なクラスタが生成されない場合が多い。そのような場合には、例えば、特徴量抽出部112bで得られた特徴量の集合から各母音に対応する特徴量を抽出し、特徴と音声データとからなる組ごとに当該集合での各母音の特徴量の平均値を求め、各母音に対応する特徴量の平均値を要素とする話者ベクトルをサンプルとしてクラスタリングを行ってもよい。例えば、各フレームで得られた特徴Fk’と音声データDn’との組に対応する特徴量の集合から各母音に対応する特徴量を抽出し、特徴Fk’と音声データDn’との組ごとに当該集合での母音ごとの特徴量の平均値を求め、各母音に対応する特徴量の平均値を要素とする話者ベクトルを、当該特徴Fk’と音声データDn’との組に対応する特徴量のサンプルとしてクラスタリングを行ってもよい。その他、特徴と音声データとの各組に対応する特徴量の集合から得られるGaussianmixturemodelのスーパーベクトル例えば、WMCampbellSupportVectorMachinesUsingGMMSupervectorsforSpeakerVerificationIEEESIGNALPROCESSINGLETTERSVOL13NO5pp308311May2006等参照等をサンプルとしてクラスタリングを行ってもよい。クラスタリングアルゴリズムとしては、kmeans法やLBG法といった一般的に使用されている手法を使用できる。クラスタリングの結果、各特徴量Fk,nは何れかのクラスタCFk,jk,nに属する。すなわち、音声データDnそれぞれのK個の特徴量Fk,nは、何れかK個のクラスタCFk,jk,nk=1,...,K、jk,n=1,...,Jk、Jk,n≧2に属する。言い換えると、音声データDnそれぞれのK個の特徴量Fk,nの組み合わせは、何れかK個のクラスタCFk,jk,nの組み合わせに対応する。K個のクラスタCFk,jk,nk=1,...,Kの組み合わせを多次元クラスタと呼び、以下のように表記する。Cj1,n,...,jK,n=CF1,j1,n,...,CFK,jK,n図8Bは、K=2,J1=J2=5の場合のクラスタリング結果を例示するための図である。図8Bの例では、2個のクラスタCF1,j1,n,CF2,j2,nからなる組、すなわち多次元クラスタCj1,n,j2,nが5×5の表として表記されている。各列縦が特徴量F1,nをクラスタリングして得られるクラスタCF1,j1,nを表し、各行横が特徴量F2,nをクラスタリングして得られるクラスタCF2,j2,nを表す。図8Bの黒点は音声データDnの2個の特徴量F1,n,F2,nの組を表す。黒点の行方向横方向の座標が音声データDnの特徴量F1,nを表し、列方向縦方向の座標が音声データDnの特徴量F2,nを表す。図8Bの例では、音声データDnそれぞれの2個の特徴量F1,n,F2,nが、何れか2個のクラスタCF1,j1,n,CF2,j2,nからなる多次元クラスタCj1,n,j2,nにそれぞれ属する。例えば、音声データDαの特徴量F1,αはクラスタCF1,5に属し、特徴量F2,αはクラスタCF2,1に属し、音声データDαの2個の特徴量F1,α,F2,αの組み合わせが多次元クラスタC5,1=CF1,5,CF2,1に属する。なお、図8Bでは2種類の特徴量のそれぞれについてクラスタリングが行われた結果を2次元の表として表記したが、K種類の特徴量のそれぞれについてクラスタリングが行われた場合にはJ1××JKのK次元の表で表記できる。すべてのクラスタCFk,jkを表す情報と、クラスタCFk,jkのそれぞれに属する特徴量Fk,nを表す情報とが対応付けられてクラスタ情報DB記憶部111cに格納される。これらの情報により、音声データDnそれぞれのK個の特徴量Fk,nの組み合わせが何れのK個のクラスタCFk,jk,nの組み合わせに属するかを特定できる。変換関数学習部112dは、クラスタ情報DB記憶部111cに格納された情報を用い、特徴Fkごとに独立に、クラスタCFk,jkに属する特徴量を別のクラスタCFk,j’kに属する特徴量に変換する変換関数fkjj’k=1,...,K,jk≠j’kを学習生成する。変換関数fkjj’は、クラスタCFk,jkに属するすべての特徴量をクラスタCFk,j’kに属する特徴量に変換するものであってもよいし、クラスタCFk,jkに属する少なくとも一部の特徴量をクラスタCFk,j’kに属する特徴量に変換するものであってもよい。図9Aは、クラスタCF2,5に属するすべての特徴量をCF2,3に属する特徴量へ変換する変換関数f253を例示する。変換関数学習部112dは、すべての特徴Fkk=1,...,Kについて変換関数fkjj’を生成することにしてもよいし、特徴量の変換による合成音声の自然性低下への影響が小さい特徴Fkのみについて変換関数fkjj’を生成することにしてもよい。本形態では、すべての特徴Fkk=1,...,Kについて変換関数fk,jk,j’kを生成する例を説明する。生成された変換関数fkjj’は変換関数DB記憶部111dに格納されるステップS14。変換関数fkjj’の学習法の一例として、両クラスタCFk,jk,CFk,j’kの代表値の差を使用する方法を説明する。この方法の場合、まず変換関数学習部112dは、クラスタCFk,jk,CFk,j’kにそれぞれ含まれる全特徴量を用いて、各クラスタCFk,jk,CFk,j’kの各代表値を求める。クラスタの代表値の例は、そのクラスタに属する全特徴量の平均値や中央値等である。次に変換関数学習部112dは、各クラスタCFk,jk,CFk,j’kの各代表値を用い、以下のように変換関数fkjj’を生成する。fkjj’νcentここでcentはクラスタβの代表値を求める関数を表し、νはクラスタCFk,jkに属する任意の特徴量ベクトル等を表す。その他、クラスタごとに統計モデルHMMHiddenMarkovModelを学習して、変換先のクラスタの特徴量を用い、非特許文献1の話者適応手法により、変換関数fkjj’が学習されてもよい。この手法では、まずクラスタ毎にクラスタ内に存在する話者の特徴量を用いてHMMを学習する。学習した変換元のクラスタのHMMと変換先のクラスタの特徴量とを用いて、変換元のクラスタのHMMを変換先のクラスタへ変換するための回帰行列W非特許文献1の式を最尤推定により求める。この回帰行列Wは変換関数fkjj’に相当する。すべての話者の音声データDnn=1,...,Nが同一テキストを発話して得られたものなのであれば、GMMによる特徴量変換関数を変換関数fkjj’として学習することも可能である例えば、参考文献1AKainandMWMaconSpectralvoiceconversionfortexttospeechsynthesis1998ICASSPpp2852881998等参照。この手法では、まず2名の話者の同一発話の特徴量からGMMを学習する。変換関数fkjj’は、学習したGMMの平均ベクトル、共分散行列により得られる。一般的に、この手法は2名の話者の音声を変換するための手法であるが、クラスタ内には複数名の話者が存在する場合がある。そのため、GMMの学習データとして、各クラスタに対応する話者の音声データの特徴量の組合せを用いてGMMを学習する。例えば、クラスタCFk,jkに属する特徴量に対応する話者がABの2名であり、クラスタCFk,j’kに属する特徴量に対応する話者がA’B’の2名であった場合、以下の4通りの特徴量の組み合わせが学習データとされる。話者Aの音声データの特徴量と話者A’の音声データの特徴量との組み合わせ。話者Aの音声データの特徴量と話者B’の音声データの特徴量との組み合わせ。話者Bの音声データの特徴量と話者A’の音声データの特徴量との組み合わせ。話者Bの音声データの特徴量と話者B’の音声データの特徴量との組み合わせ。この手法では参考文献1の式が変換関数fkjj’となる。図6を用いて、変換関数fkjj’の生成手順を例示する。図6の例では、j’k=1,...,Jkについて変換関数fkjj’を学習する処理をjk=1,...,Jkについて行うループ処理を、k=1,...,Kのループ処理として実行するステップS141~S147。この例ではjk=j’kの変換関数fkjj’も生成されるが、jk=j’kの変換関数fkjj’は生成されなくてもよい。<目標話者学習処理>目標話者学習処理では、入力された目標話者の音声データからその話者のモデルを学習する。以下、図5Bに従って本形態の目標話者学習処理を説明する。目標話者の音声が収録され、目標話者の音声を表す音声データDTT≠1,...,Nが目標話者学習部120図3の目標話者音声記憶部121aに格納される。本形態では、目標話者と音声データDTとが一対一で対応するステップS21。特徴量抽出部122bは、目標話者音声記憶部121aに格納された音声データDTから、K個の特徴Fkk=1,...,Kを表す特徴量Fk,Tk=1,...,Kを抽出し、特徴量記憶部121bに格納するステップS22。クラスタ選択部122cは、特徴量記憶部121bに格納された目標話者の音声データDTの特徴量Fk,Tを用い、ステップS13で設定されたクラスタCFk,jkから、目標話者の音声データDTのK個の特徴量Fk,Tk=1,...,Kが属するK個のクラスタCFk,jk,Tk=1,...,K、jk,T=1,...,Jkの組み合わせを選択する。選択されたK個のクラスタCFk,jk,Tの組み合わせからなる多次元クラスタCj1,T,...,jK,T=CF1,j1,T,...,CFK,jK,Tを表す情報は、所属クラスタ記憶部121cに格納されるステップS23。特徴量Fk,Tが属するクラスタCFk,jk,Tの選択は特徴Fkごとに独立に行われ、最終的にK個の特徴量Fk,Tの組み合わせが属する多次元クラスタCj1,T,...,jK,T=CF1,j1,T,...,CFK,jK,Tが選択される。図9Bの例の場合、目標話者の音声データDTの2個の特徴量F1,T,F2,TはそれぞれクラスタCF1,1,CF2,3に属し、特徴量F1,T,F2,Tの組み合わせが多次元クラスタC1,3=CF1,1,CF2,3に属している。クラスタの選択手法としては、例えば、目標話者の音声データDTのK個の特徴量Fk,TからステップS13と同様に話者ベクトルを算出し、話者ベクトルとの距離が最も近い代表値を持つクラスタを選択する手法や、入力された特徴量が各クラスタに属する確率を出力するGMM等の統計モデルをクラスタごとに学習しておき、目標話者の音声データDTの各特徴量Fk,Tを当該統計モデルに入力して各特徴量Fk,Tが属する確率が最も高い尤度が最も高いクラスタをCFk,jk,Tとして選択する手法等がある。話者選択部122dは、話者クラスタリング部110図3の多数話者音声DB記憶部111aに格納されたN人の話者の音声データDnn=1,...,Nから、所属クラスタ記憶部121cに格納されたK個のクラスタCFk,jk,Tの組み合わせに対応する音声データDSを選択し、選択した音声データDSを表す情報を選択話者記憶部121dに格納するステップS24。話者選択部122dは、例えば、以下のように音声データDSを選択する。1N人の話者の音声データDnに音声データDS’が1個のみ含まれる場合、話者選択部122dは、当該音声データDS’を音声データDSとする。ただし、音声データDS’は、ステップS23で選択された多次元クラスタCj1,T,...,jK,T=CF1,j1,T,...,CFK,jK,Tを構成するK個のクラスタCFk,jk,Tに属するK個の特徴量Fk,S’k=1,...,Kを持つ音声データを表す。2N人の話者の音声データDnに上記音声データDS’が複数含まれる場合、話者選択部122dは、これら複数の音声データDS’から選択された1個を音声データDSとする。3N人の話者の音声データDnに上記音声データDS’が含まれない場合、話者選択部122dは、K個のクラスタCFk,jk,Tの組み合わせと異なるK個のクラスタCFk,jk,Sk=1,...,K、jk,S=1,...,Jkの組み合わせをなす、K個のクラスタCFk,jk,Sに属するK個の特徴量Fk,Sk=1,...,Kを持つ音声データDSを、音声データDSとして選択する。次に図7を用いて音声データDSの選択手法を例示する。話者選択部122dは、特徴量DB記憶部111bに格納された各音声データDnの特徴量を参照し、多数話者音声DB記憶部111aに格納されたN人の話者の音声データDnn=1,...,Nのうち、所属クラスタ記憶部121cに格納されたK個のクラスタCFk,jk,Tに属するK個の特徴量Fk,S’k=1,...,Kを持つ音声データDS’の個数をカウントする。言い換えると、話者選択部122dは、ステップS23で選択された多次元クラスタCj1,T,...,jK,T=CF1,j1,T,...,CFK,jK,Tに属するK個の特徴量Fk,S’k=1,...,Kを持つ音声データDS’の個数をカウントするステップS241。上記のN人の話者の音声データDnが上記の音声データDS’を1個のみ含む場合、話者選択部122dは当該1個の音声データDS’を音声データDSとして選択するステップS242。上記のN人の話者の音声データDnが上記の音声データDS’を2個以上含む場合、話者選択部122dは当該音声データDS’の何れかを音声データDSとして選択する。この例の話者選択部122dは、各音声データDS’の特徴量Fk,S’k=1,...,Kと目標話者の音声データDTの特徴量Fk,Tk=1,...,Kとの類似度距離を算出しステップS243、類似度が最も高い最も近い特徴量Fk,S’を持つ音声データDS’を、音声データDSとして選択するステップS244。上記のN人の話者の音声データDnが上記の音声データDS’を含まない場合、話者選択部122dは、以下の条件1,2を満たす、ステップS23で選択された多次元クラスタCj1,T,...,jK,T=CF1,j1,T,...,CFK,jK,Tに最も近い、1個の多次元クラスタCj1,S,...,jK,S=CF1,j1,S,...,CFK,jK,Sを選択する。多次元クラスタ間の距離の比較は、例えば、各多次元クラスタを構成するK個のクラスタの代表値を要素として並べたベクトル間の距離を多次元クラスタ間の距離として行われる。[条件1]多次元クラスタCj1,S,...,jK,Sを構成するK個のクラスタCFk,jk,Sk=1,...,Kに属するK個の特徴量Fk,Sk=1,...,Kを持つ音声データDSがN人の話者の音声データDnn=1,...,Nに含まれる。[条件2]多次元クラスタCj1,T,...,jK,Tを構成するK個のクラスタCFk,jk,Tk=1,...,Kが含む一部のクラスタCFw,jk,Tw∈{1,...,K}と、多次元クラスタCj1,S,...,jK,Sを構成するK個のクラスタCFk,jk,Sk=1,...,Kが含む一部のクラスタCFw,jk,Sとが等しい。ただし、特徴fww∈{1,...,K}は、特徴量の変換による合成音声の自然性低下への影響が大きい特徴例えば、前述の特徴量1,2であり、その他の特徴frr∈{1,...,K},r≠wは、特徴量の変換による合成音声の自然性低下への影響が小さい特徴例えば、前述の特徴量3~5であるステップS245。図9B及び図9Cの例において、特徴F1が特徴量の変換による合成音声の自然性低下への影響が大きい特徴であり、特徴F2が特徴量の変換による合成音声の自然性低下への影響が小さい特徴であるとする。この場合、話者選択部122dは、条件1,2を満たす多次元クラスタC1,1,C1,2,C1,5のうち、多次元クラスタC1,3に最も近いC1,5を選択する。話者選択部122dは当該音声データDSの何れかを音声データDSとして選択する。この例の話者選択部122dは、各音声データDSの特徴量Fk,Sk=1,...,Kと目標話者の音声データDTの特徴量Fk,Tk=1,...,Kとの類似度距離を算出しステップS246、類似度が最も高い最も近い特徴量Fk,Sを持つ音声データDSを、音声データDSとして選択するステップS247。制御部140図1は、ステップS23で選択された多次元クラスタCj1,T,...,jK,Tに対応する音声データDSが存在しなかったかを判定する。言い換えると、制御部140は、ステップS23で選択された多次元クラスタCj1,T,...,jK,Tと、ステップS24で選択された音声データDSのK個の特徴量Fk,Sが属する多次元クラスタCj1,,...,jK,とが異なるか図7の例では、ステップS245~S247が実行されたかを判定するステップS25。ステップS23で選択された多次元クラスタCj1,T,...,jK,Tに対応する音声データDSが存在した場合、目標話者学習処理が終了する。この場合、ステップS24で選択された音声データDSの特徴量目標話者の特徴量となる、音声データDS及びそのラベルデータ等、又は、目標話者の特徴量に対応するHMMなどの統計モデルが、音声合成部130での目標話者の音声合成処理に利用される。ステップS23で選択された多次元クラスタCj1,T,...,jK,Tに対応する音声データDSが存在しなかった場合、特徴量変換部122e図3が以下の特徴量変換処理を実行する。特徴量変換部122eは、変換関数frjjを用い、ステップS24で選択された音声データDSのK個の特徴量Fk,SのうちクラスタCFr,jr,Sに属する一部の特徴量Fr,Sr∈{1,...,K}を、ステップS23で選択された多次元クラスタCj1,T,...,jK,Tを構成するK個のクラスタCF1,j1,T,...,CFK,jK,Tの一部のクラスタCFr,jr,TCFr,jr,T≠CFr,jr,Sに属する特徴量TFr,Sに変換する。特徴量Fr,Sは、特徴量の変換による合成音声の自然性低下の影響が小さいものである例えば、前述の特徴量3~5を表す特徴量。以上により、目標話者の音声の特徴量Fk’,Sk’=1,...,K、k’≠r,TFr,Sが得られる。図9Cの例の場合、特徴量変換部122eは、変換関数f253を用い、ステップS24で選択された音声データDSの2個の特徴量F1,S,F2,Sのうち、クラスタCF2,5に属する一部の特徴量F2,Sを、ステップS23で選択された多次元クラスタC1,3を構成する2個のクラスタCF1,1,CF2,3の一部のクラスタCF2,3に属する特徴量TF2,Sに変換する。これにより、K個の特徴量Fk’,Sk’∈{1,...,K}、k’≠r,TFr,Sが得られる。得られた特徴量Fk’,Sk’=1,...,K、k’≠r,TFr,S、音声データDS及びそのラベルデータ等、又は、特徴量Fk’,Sk’=1,...,K、k’≠r,TFr,Sに対応するHMMなどの統計モデルは、音声合成部130での目標話者の音声合成処理に利用される。変換された特徴量TFr,Sは、特徴量の変換による合成音声の自然性低下の影響が小さいが、音声の類似性には寄与する。よって、このように音声データDSの特徴量の一部を変換したものを目標話者の音声の特徴量とし、それを含む情報を音声合成処理に利用することで、自然性を低下させることなく目標話者の音声を合成できるステップS26。特徴量4,5は、スペクトルケプストラムより得られる特徴量であるため、音声を合成する際には、これらの特徴量を用いて合成音声のスペクトルケプストラムが変換される。スペクトルケプストラムの変換は特徴量によって異なり、声道長正規化のワーピングパラメータが特徴量である場合特徴量5、1次オールパス関数を用いて合成音声のケプストラムが変換される。各帯域のスペクトルのパワー比が特徴量である場合特徴量4、変換前後のスペクトルパワー比から得られる各帯域のフィルタFILiを用いて、合成音声のスペクトルを変換する。FILiBSP’iBSPiただし、BSPiは変換前のi番目の帯域のパワー比であり、BSP’iは変換後のi番目の帯域のパワー比である。変換後のi番目の帯域のスペクトルは、変換前のi番目の帯域のスペクトルにFILiを乗ずることにより得られる。<音声合成処理>音声合成処理部130は、目標話者学習部120で得られた目的話者の特徴量、音声データ及びラベルデータ等、又は、当該特徴量から得られるHMMなどの統計モデル等を用い、公知の波形接続型音声合成方式例えば特許2761552特開2009-122381等参照、又は、HMM音声合成方式例えば益子貴史,徳田恵一,小林隆夫,今井聖,動的特徴を用いたHMMに基づく音声合成,信学論DII,volJ79DIIno12pp218421901996等参照等に従い、入力されたテキストに対応する目標話者の音声を合成する。図4を用い、目標話者学習部120で得られた特徴量、音声データ及びラベルデータ等を含む目標話者の音声データベースTDBを用い、波形接続型音声合成方式に従って音声合成を行う例を示す。図4の例の場合、入力されたテキストTextがテキスト記憶部131aに格納され、テキスト解析部132bがテキスト記憶部131aに記憶されたテキストを読み込み、このテキストを形態素解析し、テキストに対応したコンテキスト情報読み、アクセント等の情報を生成し、これをコンテキスト記憶部131bに格納する。韻律生成部132dは、韻律モデルDB記憶部131cに格納された韻律モデルを用い、コンテキスト記憶部131bに格納されたコンテキスト情報に対応する韻律パラメータF0パターン、音素継続時間長、パワー情報等を生成推定し、これを韻律パラメータ記憶部131dに格納する。素片選択部132eには、コンテキスト記憶部131bから読み出したコンテキスト情報、韻律パラメータ記憶部131dから読み出した韻律パラメータ、目標話者学習部120で得られた目標話者の音声データベースTDBが入力される。素片選択部132eは、例えば、音声データベースTDBの音声データ及びラベルデータから特定される各音声素片を音声素片候補とし、公知の素片選択方式に従って、コンテキスト情報及び韻律パラメータに対する各音声素片候補の評価コストを求め、評価コストが最良となる音声素片候補を音声素片として抽出する。例えば、参考文献2波形編集型合成方式におけるスペクトル連続性を考慮した波形選択法、日本音響学会講演論文集、2610pp23924019909に記載された各サブコスト関数の線形和からなる評価コストが用いられる場合には、評価コストが最小となる音声素片候補が音声素片として選択される。さらに素片選択部132eは、公知の素片接続方式に従い、韻律パラメータと音声データベースTDBの音声データの特徴量とを用い、抽出した各音声素片に対応する音声データを接続して目標話者の合成音声Voiceを生成する。特徴量が変換されている場合は、抽出した各音声素片に対応する音声データを接続するのではなく、変換された特徴量スペクトル、非周期性指標等から得られる音声データを接続し、目標話者の合成音声Voiceを生成する。生成された合成音声Voiceは合成音声記憶部131eに格納され、必要に応じて読み出されて出力される。<変形例等>本発明は上述の実施の形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態のステップS26では、音声データDSのK個の特徴量Fk,Sのうち、特徴量の変換による合成音声の自然性低下の影響が小さい特徴量Fr,Sのみを特徴量TFr,Sに変換することとした。しかしながら、音声データDSのK個の特徴量Fk,Sのうち、特徴量の変換による合成音声の自然性の影響は多少大きいが音声の類似性への寄与度が大きい特徴量のみを変換する等、用途に応じて変換する特徴量が選択されることとしてもよい。また上述の各種の処理は、記載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てもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。上述の構成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、上記処理機能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の例は、非一時的なnontransitory記録媒体である。このような記録媒体の例は、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等である。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憶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。このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録装置に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるASPApplicationServiceProvider型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるものコンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等を含むものとする。上記の実施形態では、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、本装置を構成することとしたが、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。"