"音声データから抽出された第1の音声特徴量から第1のヒストグラムを計算し、前記第1の音声特徴量とは異なる第2の音声特徴量から第2のヒストグラムを計算するヒストグラム計算手段と、前記第1のヒストグラムの度数を累積した第1の累積度数と、前記第2のヒストグラムの度数を累積した第2の累積度数とを計算する累積度数計算手段と、前記第1および第2の累積度数に基づいて、前記第2の累積度数を前記第1の累積度数に近づける特性をもつフィルタを作成するフィルタ作成手段と、を備える音声処理装置。前記フィルタ作成手段が、前記第1および第2の累積度数の値域において所定値を設定し、前記第1の累積度数の分布において前記所定値を累積度数とした場合に対応する音声特徴量の値と、前記第2の累積度数の分布において前記所定値を累積度数とした場合に対応する音声特徴量の値とを用いて前記フィルタを作成する請求項1記載の音声処理装置。前記フィルタ作成手段で作成されたフィルタを用いて、前記第2の音声特徴量と同様な方法で抽出された第3の音声特徴量を第4の音声特徴量に変換する特徴量変換手段を更に備える請求項1乃至請求項2記載の音声処理装置。前記累積度数計算手段で計算される前記第1および第2の累積度数が、それぞれ前記第1の音声特徴量の総数および前記第2の音声特徴量の総数で正規化されたものである請求項1から請求項3の何れか1項に記載の音声処理装置。前記第2および第3の音声特徴量が、コンテキスト情報および音声合成のための辞書を用いて生成された音声特徴量である請求項3記載の音声処理装置。前記第2および第3の音声特徴量が、声質を変換するフィルタにより値が変換された音声特徴量である請求項3記載の音声処理装置。前記第2および第3の音声特徴量が、同一の音声特徴量である請求項3、請求項5、請求項6の何れか1項に記載の音声処理装置。前記第1から第3の音声特徴量が、スペクトル包絡、スペクトル包絡を示すパラメータ、基本周波数、音声の周期性非周期性を示すパラメータのいずれかである請求項3記載の音声処理装置。音声データから抽出された第1の音声特徴量から第1のヒストグラムを計算し、前記第1の音声特徴量とは異なる第2の音声特徴量から第2のヒストグラムを計算するステップと、前記第1のヒストグラムの度数を累積した第1の累積度数と、前記第2のヒストグラムの度数を累積した第2の累積度数とを計算するステップと、前記第1および第2の累積度数に基づいて、前記第2の累積度数を前記第1の累積度数に近づける特性をもつフィルタを作成するステップと、を備える音声処理方法。請求項9記載の音声処理方法により作成されたフィルタ。発明が解決しようとする課題は、音声を強調する際のフィルタ特性を適切に制御できる音声処理装置を実現することである。実施形態の音声処理装置は、音声データから抽出された第1の音声特徴量から第1のヒストグラムを計算し、前記第1の音声特徴量とは異なる第2の音声特徴量から第2のヒストグラムを計算するヒストグラム計算手段と、前記第1のヒストグラムの度数を累積した第1の累積度数と、前記第2のヒストグラムの度数を累積した第2の累積度数とを計算する累積度数計算手段と、前記第1および第2の累積度数に基づいて、前記第2の累積度数を前記第1の累積度数に近づける特性をもつフィルタを作成するフィルタ作成手段とを備える音声処理装置である。以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。第1の実施形態第1の実施形態の音声処理装置は、任意のテキストから音声波形を生成する音声合成を想定しており、フィルタを用いて音声スペクトルの凹凸を強調することにより、音声合成により生成された人工的な音声波形の音質を目標となる実音声データに近づけることを目的としている。ここでは、オフラインで音声スペクトルの凹凸を強調するためのフィルタを作成し、オンラインでこのフィルタを用いて任意のテキストを読み上げるための音声波形を生成する。フィルタを作成するオフライン処理では、目標となる実音声データから抽出した第1の音声特徴量と、この実音声データのコンテキスト情報および音声合成辞書を用いて生成した第2の音声特徴量とから、それぞれ第1および第2のヒストグラムを計算する。そして、第1のヒストグラムの度数を累積して計算した第1の累積度数および第2のヒストグラムの度数を累積して計算した第2の累積度数に基づいてフィルタを作成する。ここで、本実施形態の音声処理装置は、ユーザの手動調整ではなく、第2の累積度数を目標となる実音声データから求めた第1の累積度数に近づけるという基準でフィルタを作成する。これにより、フィルタ特性を適切に制御することができる。任意のテキストの音声波形を生成するオンライン処理では、読み上げ対象となるテキストを解析し音声合成辞書を用いて生成した音声合成のための第3の音声特徴量を、オフライン処理で生成したフィルタを用いて第4の音声特徴量に変換する。最後に、第4の音声特徴量から音声スペクトルの凹凸を強調した音声波形を生成する。本実施形態では、音声合成のための第3の音声特徴量は、フィルタ作成の際に生成された第2の音声特徴量と同様な方法で抽出された音声特徴量である。したがって、第2の累積度数を第1の累積度数に近づける基準で作成されたフィルタを用いて、第3の音声特徴量を第4の音声特徴量に変換することにより、第4の音声特徴量の累積度数自体を第1の累積度数に近づけることができる。累積度数が近づくことは、音声特徴量のスペクトル特性が近づくことを意味しており、結果として、第4の音声特徴量から生成される人工的な音声波形の音質を目標となる実音声データに近づけることができる。ブロック構成図1は、第1の実施形態にかかる音声処理装置を示すブロック図である。本実施形態の音声処理装置は、隠れマルコフモデルを利用して任意のテキストから音声波形を生成する。この音声処理装置は、オフラインでフィルタを作成するフィルタ作成部101と、作成されたフィルタを用いてオンラインで音声波形を合成する音声合成部102とを備える。フィルタ作成部101は、音声データ格納部111に格納された実音声データからスペクトルに関する第1の音声特徴量を抽出する第1特徴量抽出部103と、第1の音声特徴量から第1のヒストグラムを計算する第1ヒストグラム計算部104と、第1のヒストグラムから第1の累積度数を計算する第1累積度数計算部105と、音声データ格納部111に記憶されたコンテキスト情報および音声合成辞書106に記憶された隠れマルコフモデルを用いて、スペクトルに関する第2の音声特徴量を生成する第2特徴量抽出部107と、第2の音声特徴量から第2のヒストグラムを計算する第2ヒストグラム計算部108と、第2のヒストグラムから第2の累積度数を計算する第2累積度数計算部109と、第1および第2の累積度数に基づいて、第3の音声特徴量を第4の音声特徴量に変換するフィルタを作成するフィルタ作成処理部110とを備える。音声データ格納部111は、フィルタを設計する際の目標となる実音声データおよびこの実音声データのコンテキスト情報を記憶している。コンテキスト情報とは、実音声データの発話内容に関する音韻情報、文中の位置、品詞や係り先などの言語情報である。また、音声合成辞書106は、第2特徴量抽出部107および第3特徴量抽出部113で音声特徴量を生成する際に利用する隠れマルコフモデルを記憶している。音声合成部102は、読み上げ対象となる第1のテキストを解析してコンテキスト情報を抽出するテキスト解析部112と、コンテキスト情報および音声合成辞書106の隠れマルコフモデルを用いてスペクトルに関する第3の音声特徴量を生成する第3特徴量抽出部113と、フィルタ作成部101で作成されたフィルタを用いて、第3の音声特徴量を第4の音声特徴量に変換する特徴量変換部114と、コンテキスト情報および音声合成辞書106の隠れマルコフモデルを用いて音源に関する特徴量音源特徴量を生成する音源特徴量抽出部115と、第4の音声特徴量および音源特徴量から音声波形を生成する波形生成部116とを備える。フローチャート:フィルタ作成部図2は、本実施形態にかかる音声処理装置において、オフラインでフィルタを作成する際のフローチャートである。まず、ステップS1では、第1特徴量抽出部103は、音声データ格納部111から実音声データを取得し、取得した音声波形を20~30ms程度の長さのフレームに分割する。次に、ステップS2では、第1特徴量抽出部103は、各フレームの音響分析を行い第1の音声特徴量を抽出する。ここで、第1の音声特徴量は、音声の声色や音韻情報を表すスペクトルに関する特徴量であり、例えば、音声データをフーリエ変換することにより得られる離散スペクトル、LPC係数、ケプストラム、メルケプストラム、LSP係数、メルLSP係数などを用いることができる。本実施形態では、第1の音声特徴量としてメルLSP係数を用いる。メルLSP係数は短時間フーリエ変換により得られたスペクトルをメルスケールに変換した後にLSP分析を行うことで抽出する。第1の音声特徴量の次元数はDとし、n番目のフレームから抽出した第1の音声特徴量ynは、1式で表わされる。Tは転置を表す。ステップS3では、第1ヒストグラム計算部104は、総数Nフレームの第1の音声特徴量から第1のヒストグラムを計算する。ステップS3の詳細を説明する。まず、第1ヒストグラム計算部104は、第1の音声特徴量の各次元について最大値ymaxdおよび最小値ymindを計算するステップS201。dは次元を表す。そして、この最大値および最小値の範囲内でI1個の階級を設定しステップS202、各階級における第3の音声特徴量の頻度を計算することで、2式で表される各次元のヒストグラムを得るステップS203。ステップS4では、第1累積度数計算部105は、第1の正規化累積度数を計算する。具体的には、第1のヒストグラムから各階級の度数を累積することにより累積度数を求めステップS204、求めた累積度数を総数Nで割ることで正規化するステップS205。正規化された第1の累積度数第1の正規化累積度数は、3式で表される。正規化後の累積度数の値域は、0~1になる。次に、ステップS5では、第2特徴量抽出部107は、音声データ格納部111に格納された音声データに関するコンテキスト情報を取得する。ステップS6では、第2特徴量抽出部107は、ステップS5で取得したコンテキスト情報と音声合成辞書106の隠れマルコフモデルを用いてスペクトルに関する第2の音声特徴量を生成する。本実施形態では、第2の音声特徴量は第1の音声特徴量と同様にメルLSPとなる。第2の音声特徴量の次元数は、第1の音声特徴量と同様にDであり、m番目のフレームから抽出した第2の音声特徴量xmは、4式で表される。ステップS7では、総数Mフレームの第2の音声特徴量から第2のヒストグラムを計算する。ステップS206~S208の処理は、それぞれステップS201~S203と同様であるため説明を省略する。なお、ステップS206において、第2の音声特徴量の最大値および最小値を、第1の音声特徴量の最大値および最小値で代用することもできる。ステップS8では、5式で表される正規化された第2の累積度数第2の正規化累積度数を求める。ステップS209およびS210の処理は、それぞれステップS204およびS205と同様であるため説明を省略する。次に、ステップS9では、フィルタ作成処理部110は、第1および第2の正規化累積度数に基づいて、後述する第3の音声特徴量を第4の音声特徴量に変換するフィルタを作成する。ここでは、第2の累積度数を実音声データから計算した第1の累積度数に近づけるという基準でフィルタを作成する。ステップS9の詳細を説明する。まず、K個の正規化累積度数pk0≦k<Kを設定するステップS211。例えば、Kを11として、6式のように0.1刻みに設定する。なお、pkはステップS9の処理ではなく、事前に設定してもよい。次に、全てのpk0≦k<Kについて、第1の正規化累積度数分布において7式を満たす階級iを探索するステップS212。同様に第2の正規化累積度数分布についても、8式を満たす階級jを探索するステップS212。次に、9式の線形補間により、第1の正規化累積度数分布においてpkに対応する音声特徴量の値y-pk,dを求めるステップS213。ここで、ikは、ステップS212で探索された階級である。また、第1の正規化累積分布において、yik,dは、階級ikに対応する音声特徴量の値である。図3に、第1の正規化累積分布上でのpkとy-pk,dの関係を示す。同様に、10式の線形補間により、第2の正規化累積度数分布においてpkに対応する値x-pk,dを求めるステップS213。ステップS214では、フィルタ作成処理部110は、ステップS213で計算された音声特徴量の値をフィルタとして記憶する。d次元目の特徴量に対応するフィルタTdは11式で表される。ここで、第1および第2の音声特徴量の最大値および最小値を用いて、フィルタTdの値を12式および13式のように置き換えてもよい。以上の処理により、本実施形態の音声処理装置は、音声特徴量の各次元についてフィルタTdを作成する。フィルタTdは、所定の正規化累積度数pkを用いて、第1および第2の正規化累積度数の対応関係を保存している。これにより、後述する特徴量変換部114は、フィルタTdを用いて第2の正規化累積度数を第1の正規化累積度数に近づけるような変換を実現できる。フローチャート:音声合成部図4は、本実施形態にかかる音声処理装置において、フィルタを用いて音声スペクトルの凹凸が強調された音声波形を生成する際のフローチャートである。まず、ステップS41では、テキスト解析部112は、読み上げ対象となる第1のテキストを解析してコンテキスト情報を抽出する。コンテキスト情報は、音素情報、アクセント句長、品詞情報などを含んでおり、構文解析により抽出できる。次に、ステップS42では、第3特徴量抽出部113は、抽出されたコンテキスト情報および音声合成辞書106の隠れマルコフモデルを用いて14式で表される第3の音声特徴量を生成する。第3の音声特徴量はスペクトルに関する特徴量であり、第1および第2の音声特徴量と同様にメルLSPを用いる。また、第3の音声特徴量の抽出方法は、第2の音声特徴量の抽出方法と同様である。次に、ステップS43では、特徴量変換部114は、オフライン処理で作成されたフィルタTdを用いて第3の音声特徴量を第4の音声特徴量に変換する。ステップS43の詳細を説明する。まず、特徴量変換部114は、第3の音声特徴量の各次元について、15式を満たすkdを探索するステップS401。次に、特徴量変換部114は、各次元の第3の音声特徴量xt~dを第4の音声特徴量yt~dに変換するステップS402。変換は16式で表すことができる。図5を用いて16式の動作を説明する。まず、図5に示す第2の正規化累積度数分布において、変換前の第3の音声特徴量xt~dの正規化累積度数pを、x-pkd,、d、x-pkd1,、d、pkdおよびpkd1を用いた線形補間により求める。次に、図5に示す第1の正規化累積度数分布において、上記正規化累積頻度pに対応する変換後の音声特徴量yt~dを、y-pkd,d、y-pkd1,d、pkおよびpk1を用いて線形補間により求める。これらの処理をまとめたものが16式に相当する。図6に、変換前後における第3の音声特徴量の正規化累積度数分布を示す。この図より、第4の音声特徴量yt~dから計算した正規化累積度数分布の形状は、実音声データから計算した第1の正規化累積度数分布の形状に近付いていることが分かる。つまり、第4の音声特徴量がもつスペクトル特性が、音声データ格納部111に格納された実音声データがもつスペクトル特性に近づいたことを意味する。これは、変換前の第3の音声特徴量は第2の音声特徴量と同様な方法で抽出されており、かつ、フィルタTdは、第2の正規化累積度数を第1の正規化累積度数に近づけるという基準で設計されているからである。なお、ステップS42で生成した第3の音声特徴量xt~dが、第2の音声特徴量の最大値を超えたり最小値を下回ったりする場合は、変換をせずに出力したり、xt~dを最大値あるいは最小値に置き換えて変換したりすることができる。ステップS44では、音源特徴量抽出部115は、コンテキスト情報および音声合成辞書106の隠れマルコフモデルを用いて音源特徴量を生成する。音源特徴量には、非周期成分や基本周波数がある。最後に、ステップS45では、波形生成部116は、第4の音声特徴量yt~dおよび音源特徴量から音声波形を生成する。図7に、変換前後の音声波形のスペクトルを示す。この図からも、本実施形態のフィルタを用いた変換により、音声スペクトルの凹凸が強調されることが分かる。効果このように、本実施形態にかかる音声処理装置は、実音声データから計算した第1の累積度数と音声合成辞書を用いて計算した第2の累積度数に基づいて、第2の累積度数を第1の累積度数に近づけるという基準でフィルタを作成する。これにより、フィルタ特性を適切に制御することができる。また、本実施形態にかかる音声処理装置は、フィルタ特性をユーザの手動で調整する必要がないため、フィルタ作成に必要な時間的コストを削減することができる。さらに、本実施形態にかかる音声処理装置は、音声合成辞書を用いて計算した第2の累積度数を実音声データから計算した第1の累積度数に近づける基準でフィルタを作成する。そして、このフィルタを用いて音声合成のための第3の音声特徴量を第4の音声特徴量に変換する。これにより、第4の音声特徴量から生成された音声波形の音質を実音声データに近づけることができる。変形例1本実施形態では、第1ヒストグラム計算部104および第2ヒストグラム計算部108の2つのヒストグラム計算部を設けたが、これらを1つにまとめることもできる。第1累積度数計算部105および第2累積度数計算部109についても同様である。また、本実施形態では、第1~第3の音声特徴量としてスペクトルに関するメルLSPを音声特徴量として用いたが、この他にも、音声に含まれる周期非周期性の度合いを表す非周期成分、声の高さを表す基本周波数を音声特徴量として用いることができる。また、特徴量の時間方向の変化、周波数方向の変化の度合い、特徴量の次元間の差分、対数値を用いてもよい。また、図8に示すように、第2特徴量抽出部107がテキスト解析部112で抽出されたコンテキスト情報を利用して第2の音声特徴量を抽出してもよい。この場合、第2の音声特徴量と第3の音声特徴量が同一となり、フィルタ作成部101は読み上げ対象となるテキスト毎にフィルタTdを作成する。これにより、各テキストに最適なフィルタが作成することができる。また、本実施形態では、累積度数を正規化したが、正規化せずにフィルタを作成することもできる。また、特徴量変換部114が、全ての次元ではなく特定の次元についてフィルタを適用するようにしてもよい。例えば、音声特徴量の総次元数が50であれば、1から30次元はフィルタTdを用いて変換し、残りの31~50次元は変換を行わないなどの処理が可能である。変形例2フィルタ作成処理部110では、第2の正規化累積度数分布を第1の正規化累積度数分布に近づけるd次元目のフィルタTdとして、17式を満たす係数ad^、bd^を用いることができる。17式を解くと18式となる。特徴量変換部114では、19式を用いて各次元の第3の音声特徴量xt~dを第4の音声特徴量yt~dに変換する。変形例3本実施形態では、テキスト音声合成における音声強調について説明したが、他の用途に音声強調を用いることもできる。図9は、入力された音声データの声質を変換する機能を有した音声処理装置のブロック図を示している。この音声処理装置は、声質変換部121に入力された変換前の音声データの声質を、音声データ格納部111に格納された実音声データの声質に近づけることを目的としている。例えば、音声データ格納部111にユーザの実音声データを格納しておけば、声質変換部121に入力された任意の音声波形の声質をユーザの声質に近づくよう変換することができる。この音声処理装置は、音声データの声質を変換する声質変換部121を備えている。第2の特徴量抽出部117および第3の特徴量抽出部118は、音声データからそれぞれ第2および第3の音声特徴量を抽出する。声質変換処理部119は、声質を変換するためのフィルタである声質変換フィルタ125を用いて第3の音声特徴量の声質を変換する。特徴量変換部114は、声質変換後の第3の音声特徴量を、フィルタTdにより音声スペクトルの凹凸を強調した第4の音声特徴量に変換する。本変形例では、第2音声特徴量抽出部117および第3音声特徴量抽出部118は、互いに同じ方法で音声特徴量を抽出する。また、声質変換処理部124および声質変換処理部119も同じ方法で声質を変換することから、第2ヒストグラム計算部108に入力される音声特徴量と音声特徴量変換部114に入力される音声特徴量は同一なものになる。フィルタTdは、声質変換処理部124により声質が変換された第2の音声特徴量の累積度数を、実音声データから計算した第1の累積度数に近づける基準で生成される。このフィルタTdを用いた変換により、第4の音声特徴量から生成された音声波形の音質を実音声データの音質に近づけることができる。このように、本実施形態で説明した音声強調処理は、音声合成だけでなく、声質変換、音声符号化等に用いられる音声特徴量に対しても適用可能である。なお、以上説明した本実施形態における一部機能もしくは全ての機能は、ソフトウェア処理により実現可能である。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。"