シンボルの系列情報に対応する特徴パラメータの時系列の分布を再現する特徴パラメータ生成装置であって、特徴パラメータの分布が最尤となるように、初期値の系列データを修正して特徴パラメータの時系列データを生成し、特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるように、前記生成された特徴パラメータの時系列データを繰り返し修正する構成のうち、前記初期値の修正と前記繰り返しの修正を同一の構成により行なうことを特徴とする特徴パラメータ生成装置。特徴パラメータの分布が最尤となるようにシンボル情報系列から初期用の中間データ系列を生成する第1の中間データ生成部と、前記初期用の中間データ系列から修正用系列データを生成する修正データ生成部と、前記シンボル情報系列に対応する特徴パラメータの時系列データを、前記修正用系列データを用いて修正するデータ修正部と、特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるように、前記修正された特徴パラメータの時系列データから更新用の中間データ系列を生成する第2の中間データ生成部と、を備え、前記修正データ生成部が前記更新用の中間データ系列から修正用系列データを生成し、前記データ修正部が前記修正用系列データを用いて前記修正された特徴パラメータの時系列データを修正する一連の動作を繰り返すことを特徴とする請求項1記載の特徴パラメータ生成装置。前記修正された特徴パラメータの時系列データを、所定条件を満たすまで繰り返して修正させる処理制御部を更に備えることを特徴とする請求項2記載の特徴パラメータ生成装置。前記特徴パラメータの時系列の分布は特徴パラメータの時系列の動的特徴の分布を含み、前記第1の中間データ生成部は動的特徴を含む特徴パラメータの分布が最尤となるようにシンボル情報系列から中間データ系列を生成し、前記第2の中間データ生成部は、動的特徴を含む特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるようにシンボル情報系列から中間データ系列を生成することを特徴とする請求項2または請求項3記載の特徴パラメータ生成装置。前記第2の中間データ生成部は、特徴パラメータの分布の対数尤度と特徴パラメータの時系列データの分散の対数尤度との重み付き和を用いて更新用の中間データ系列を生成することを特徴とする請求項2から請求項4のいずれかに記載の特徴パラメータ生成装置。前記第2の中間データ生成部は、前記修正の前後で前記特徴パラメータの時系列データの分散の尤度が変わらないことを仮定した条件の下で前記更新用の中間データ系列を生成することを特徴とする請求項5記載の特徴パラメータ生成装置。前記修正データ生成部は、対称帯行列に対する逆行列と、ベクトルとの積を計算することに相当する動作により修正用系列データを生成することを特徴とする請求項2から請求項6のいずれかに記載の特徴パラメータ生成装置。一連の単位音声列に含まれる単位音声の種類を記述する音声合成用情報を前記シンボル情報系列として入力し、前記修正された特徴パラメータの時系列データとして合成音声波形を生成することを特徴とする請求項1から請求項7のいずれかに記載の特徴パラメータ生成装置。コンピュータにより行なわれ、シンボル情報系列に対応する特徴パラメータの時系列の分布を再現する特徴パラメータ生成方法であって、特徴パラメータの分布が最尤となるようにシンボル情報系列から初期用の中間データ系列を生成するステップと、前記初期用の中間データ系列から修正用系列データを生成するステップと、前記シンボル情報系列に対応する特徴パラメータの時系列データを、前記修正用系列データを用いて修正するステップと、特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるように、前記修正された特徴パラメータの時系列データから更新用の中間データ系列を生成するステップと、を含み、前記更新用の中間データ系列から修正用系列データを生成し、前記修正された特徴パラメータの時系列データを修正する一連のステップを繰り返すことを特徴とする特徴パラメータ生成方法。コンピュータに実行させ、シンボル情報系列に対応する特徴パラメータの時系列の分布を再現する特徴パラメータ生成プログラムであって、特徴パラメータの分布が最尤となるようにシンボル情報系列から初期用の中間データ系列を生成する処理と、前記初期用の中間データ系列から修正用系列データを生成する処理と、前記シンボル情報系列に対応する特徴パラメータの時系列データを、前記修正用系列データを用いて修正する処理と、特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるように、前記修正された特徴パラメータの時系列データから更新用の中間データ系列を生成する処理と、を含み、前記更新用の中間データ系列から修正用系列データを生成し、前記修正された特徴パラメータの時系列データを修正する一連の処理を繰り返すことを特徴とする特徴パラメータ生成プログラム。生成しようとする特徴パラメータ時系列データの要素の値の分布に関する制約を設けた場合は、そのような制約を設けない場合とは異なり、最尤となるパラメータ時系列データを直接計算できない。したがって、ニュートンラプソン法等の反復法により近似的に求める必要がある。このような反復法では、生成されるパラメータ時系列中のデータが1点でも変わると、パラメータ時系列データの尤度の値が変わる。これにより、たとえばニュートンラプソン法で反復される各回処理では、分散に関する尤度関数のヘッセ行列目的関数の二階偏微分を要素とする行列の各非対角要素が0にならない。すなわち、ヘッセ行列は対角行列とはならない。しかし、上記の反復処理の各回では、ヘッセ行列の逆行列を求める必要があり、非対角行列の逆行列計算によりコストは増大する。これに対し、逆行列演算を回避できる方法として、BFGS公式等に基づく準ニュートン法が知られている。しかし、準ニュートン法は、計算対象となる行列の行および列の大きさが合成対象の音声のフレーム数に比例し、その二乗に比例するメモリを要するため、携帯端末等のメモリやCPU性能の限られた環境では、高速に処理できない。一方、逆行列計算を容易にする別の方法として、非特許文献5で試みられているような、ニュートンラプソン法におけるヘッセ行列の非対角要素をすべて0とする方法がある。この場合、メモリ使用量を減らすことができ、かつ逆行列計算が容易になるが、非対角要素をすべて0とすることは、各時刻のデータがそれぞれ独立であることを仮定することに相当する。しかし、動的特徴は複数時刻のデータで決まり、各時刻で独立した特徴情報ではないため、このような方法では適当な解の修正を行なうことができない。その結果、解の収束が非常に遅くなり、その処理速度を高速化できない。これらの方法では、求める時系列データの分散を考慮しない処理とは全く異なる処理を行なうため、新規の回路やソフトウェアが必要となる。実際には求める時系列データの分散を考慮した場合であっても、考慮しない場合の結果とある程度類似した結果となるため、従来法による特徴パラメータの時系列データ生成結果を反復法における初期値とすることで、解の収束を早めることができる。しかし、その場合には、図4に示すように、従来法と反復法のそれぞれの回路やソフトウェアが必要であり、携帯端末や組み込み機器等の処理能力や収容能力が不足する機器では採用できない。本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、回路ソフトウェア規模の増大を抑えつつ、特徴パラメータ時系列の分散も考慮した特徴パラメータ生成装置、特徴パラメータ生成方法および特徴パラメータ生成プログラムを提供することを目的とする。1上記の目的を達成するため、本発明の特徴パラメータ生成装置は、シンボルの系列情報に対応する特徴パラメータの時系列の分布を再現する特徴パラメータ生成装置であって、特徴パラメータの分布が最尤となるように、初期値の系列データを修正して特徴パラメータの時系列データを生成し、特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるように、前記生成された特徴パラメータの時系列データを繰り返し修正する構成のうち、前記初期値の修正と前記繰り返しの修正を同一の構成により行なうことを特徴としている。このように、本発明の特徴パラメータ生成装置は、特徴パラメータの時系列データの分散まで考慮するため、特徴パラメータの再現性に優れている。そして、特徴パラメータの分布が最尤となるパラメータ時系列データ生成結果を用いて繰り返しの修正を行なうため、その収束をより早めることができる。また、初期値の修正と繰り返しの修正を同一の構成により行なうため、回路やソフトウェアを重複して設ける必要がなくなり、回路規模ソフトウェア規模を低減できる。したがって、携帯端末組み込み機器等には特に有利である。2また、本発明の特徴パラメータ生成装置は、特徴パラメータの分布が最尤となるようにシンボル情報系列から初期用の中間データ系列を生成する第1の中間データ生成部と、前記初期用の中間データ系列から修正用系列データを生成する修正データ生成部と、前記シンボル情報系列に対応する特徴パラメータの時系列データを、前記修正用系列データを用いて修正するデータ修正部と、特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるように、前記修正された特徴パラメータの時系列データから更新用の中間データ系列を生成する第2の中間データ生成部と、を備え、前記修正データ生成部が前記更新用の中間データ系列から修正用系列データを生成し、前記データ修正部が前記修正用系列データを用いて前記修正された特徴パラメータの時系列データを修正する一連の動作を繰り返すことを特徴としている。これにより、特徴パラメータの時系列データについての初期の修正時と繰り返しの修正時のいずれの場合にも、修正データ生成部が動作するため、回路やソフトウェアを重複して設ける必要がなくなり、回路規模ソフトウェア規模を低減できる。3また、本発明の特徴パラメータ生成装置は、前記修正された特徴パラメータの時系列データを、所定条件を満たすまで繰り返して修正させる処理制御部を更に備えることを特徴としている。これにより、一定の再現レベルまで特徴パラメータの時系列データを収束させることができる。4また、本発明の特徴パラメータ生成装置は、前記特徴パラメータの時系列の分布が特徴パラメータの時系列の動的特徴の分布を含み、前記第1の中間データ生成部は動的特徴を含む特徴パラメータの分布が最尤となるようにシンボル情報系列から中間データ系列を生成し、前記第2の中間データ生成部は、動的特徴を含む特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるようにシンボル情報系列から中間データ系列を生成することを特徴としている。これにより、動的特徴も考慮し、特徴パラメータの時系列データの再現性を向上できる。5また、本発明の特徴パラメータ生成装置は、前記第2の中間データ生成部が、特徴パラメータの分布の対数尤度と特徴パラメータの時系列データの分散の対数尤度との重み付き和を用いて更新用の中間データ系列を生成することを特徴としている。このようにして、重みにより特徴パラメータの時系列データの分散を再現したときの再現度を調整できる。6また、本発明の特徴パラメータ生成装置は、前記第2の中間データ生成部が、前記修正の前後で前記特徴パラメータの時系列データの分散の尤度が変わらないことを仮定した条件の下で前記更新用の中間データ系列を生成することを特徴としている。これにより、特徴パラメータの時系列データの修正の計算を簡略化することで、処理負担を軽減できる。7また、本発明の特徴パラメータ生成装置は、前記修正データ生成部が、対称帯行列に対する逆行列と、ベクトルとの積を計算することに相当する動作により修正用系列データを生成することを特徴としている。これにより、特徴パラメータの時系列データの修正の計算を簡略化することで、処理負担を軽減できる。8また、本発明の特徴パラメータ生成装置は、一連の単位音声列に含まれる単位音声の種類を記述する音声合成用情報を前記シンボル情報系列として入力し、前記修正された特徴パラメータの時系列データとして合成音声波形を生成することを特徴としている。音素の種類や韻律的特徴を表記した記号を入力し、適切なダイナミックレンジで音声波形を生成することができる。9また、本発明の特徴パラメータ生成方法は、コンピュータにより行なわれ、シンボル情報系列に対応する特徴パラメータの時系列の分布を再現する特徴パラメータ生成方法であって、特徴パラメータの分布が最尤となるようにシンボル情報系列から初期用の中間データ系列を生成するステップと、前記初期用の中間データ系列から修正用系列データを生成するステップと、前記シンボル情報系列に対応する特徴パラメータの時系列データを、前記修正用系列データを用いて修正するステップと、特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるように、前記修正された特徴パラメータの時系列データから更新用の中間データ系列を生成するステップと、を含み、前記更新用の中間データ系列から修正用系列データを生成し、前記修正された特徴パラメータの時系列データを修正する一連のステップを繰り返すことを特徴としている。このようにして、回路ソフトウェア規模の増大を抑えつつ、特徴パラメータ時系列の分散も考慮して特徴パラメータを再現できる。10また、本発明の特徴パラメータ生成プログラムは、コンピュータに実行させ、シンボル情報系列に対応する特徴パラメータの時系列の分布を再現する特徴パラメータ生成プログラムであって、特徴パラメータの分布が最尤となるようにシンボル情報系列から初期用の中間データ系列を生成する処理と、前記初期用の中間データ系列から修正用系列データを生成する処理と、前記シンボル情報系列に対応する特徴パラメータの時系列データを、前記修正用系列データを用いて修正する処理と、特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるように、前記修正された特徴パラメータの時系列データから更新用の中間データ系列を生成する処理と、を含み、前記更新用の中間データ系列から修正用系列データを生成し、前記修正された特徴パラメータの時系列データを修正する一連の処理を繰り返すことを特徴としている。このようにして、回路ソフトウェア規模の増大を抑えつつ、特徴パラメータ時系列の分散も考慮して特徴パラメータを再現できる。全体の回路やプログラム規模を抑えつつ、分散も考慮して特徴パラメータの時系列データを再現できる。また、高速化が行われた装置やプログラムを反復法における処理で用いることで、計算処理を容易に高速化できる。特徴パラメータ生成装置の特徴本発明の特徴パラメータ生成装置は、シンボルの系列情報に対応する特徴パラメータの時系列の分布を再現する。たとえば、一連の単位音声列に含まれる単位音声の種類を記述する音声合成用情報をシンボル情報系列として入力し、修正された特徴パラメータの時系列データとして合成音声波形を生成する。そして、音素の種類や韻律的特徴を表記した記号を入力し、適切なダイナミックレンジで音声波形を生成することができる。その他、音響特徴量の代わりに口の形状に関する特徴パラメータを同様にモデル化し、パラメータ時系列を生成し、口の動きの動画像を生成することもできる。また、特徴量をモデル化しアニメーションキャラクタや、ロボット等の自然なモーションデータを生成することもできる。このような特徴パラメータ生成装置は、特徴パラメータの分布が最尤となるように、初期値の系列データを修正して特徴パラメータの時系列データを生成する。そして、特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるように、生成された特徴パラメータの時系列データを繰り返し修正する構成のうち、初期値の修正と繰り返しの修正を同一の構成により行なう。なお、最尤とは、分布の尤度関数の最大化をいい、尤度関数は、その値が大きいほど分布が尤もらしいとして定義される関数である。そのような関数の例としてガウス関数や、ガウス関数の線形重みづけ和で定義される混合ガウス関数がある。これにより、特徴パラメータの時系列データの分散まで考慮するため、特徴パラメータの再現性に優れている。そして、分布が尤となるパラメータ時系列データ生成結果を用いて繰り返しの修正を行なうため、その収束をより早めることができる。また、初期値の修正と繰り返しの修正を同一の構成により行なうため、回路やソフトウェアを重複して設ける必要がなくなり、回路規模ソフトウェア規模を低減できる。したがって、携帯端末組み込み機器等には特に有利である。一例として、特徴パラメータ生成装置は、各時刻の特徴パラメータ分布と、特徴パラメータの時系列データの分散の分布のそれぞれの対数尤度の重み付き和が最大となるような、特徴パラメータ時系列データを出力する。これにより、双方の基準のバランスのとれた特徴パラメータ時系列データが生成される。以下に、図面を参照して本発明の詳細を説明する。特徴パラメータ生成装置の構成図1は、特徴パラメータ生成装置100のブロック図である。特徴パラメータ生成装置100は、第1の中間データ生成部110と、修正データ生成部120と、データ修正部130と、第2の中間データ生成部140と、処理制御部150とで構成される。以下、簡単のために、特徴パラメータ時系列データにおける各時刻のデータが1次元の値である場合について説明する。また時系列データの長さをnとする。第1の中間データ生成部110は、特徴パラメータの分布が最尤となるようにシンボル情報系列から初期用の中間データ系列を生成する。すなわち、第1の中間データ生成部110は、入力された各時刻の特徴パラメータ分布情報に対し、最終的な出力の以下の数式12、13に示すn×nの対称行列およびn次元ベクトルを求めるための計算を行ない、その結果を、1回目に特徴パラメータ分布を修正するための中間データとして出力する。この処理は、特徴パラメータの時系列の分散を考慮しない場合と同じである。なお、特徴パラメータ分布情報は、シンボルの系列情報に基づいて求められ、入力される。また、最尤となるように初期用の中間データ系列を生成するとは、たとえば上記のように最尤基準で作成された数式を用いて初期用の中間データ系列を算出することを含め、なんらかの最尤基準で初期用の中間データ系列を生成することをいう。修正データ生成部120は、特徴パラメータを修正するための時系列データを生成する。具体的には、n×nの対称行列ここではSとすると、およびn次元ベクトルxとするが入力されると、以下の数式14に示すnベクトル次元ベクトルを計算し出力する。したがって、1回目の修正時には、初期用の中間データ系列から修正用系列データを生成し、2回目以降の修正における更新時には、更新用の中間データ系列から修正用系列データを生成する。1回目および2回目のいずれの修正の場合にも、修正データ生成部120が動作するため、回路やソフトウェアを重複して設ける必要がなくなり、回路規模ソフトウェア規模を低減できる。データ修正部130は、ある特徴パラメータの時系列データと修正データをその入力とし、各時刻のパラメータの値をそれぞれ加算した結果の時系列データを、特徴パラメータの時系列データの修正結果として出力する。この際、修正データに対し、ニュートンラプソン法におけるステップパラメータに対応する乗数として、α0<α倍する処理を行なってもよい。αが大きいと、修正が早くなる代わりに修正により逆に結果が悪化する可能性が高まり、αが小さいと、修正により結果が悪化する可能性は小さくなるものの収束が遅くなる。したがって、適当な大きさのαを設定しておくのが好ましい。具体的には、修正データ生成部130は、対称帯行列に対する逆行列と、ベクトルとの積を計算することに相当する動作により修正用系列データを生成する。なお、相当するとは、上記の計算方法に限らず、対称行列の逆行列とベクトルの積を計算する場合に、実際には陽に逆行列を求めない計算方法も含むことを意味している。すなわち、たとえば修正コレスキー分解と呼ばれる方法により対称帯行列を下三角行列対角行列上三角行列の積に分解し、それぞれの逆行列とベクトルとの積を順に計算する方法も含む。上記のような機能により、データ修正部130は、1回目の修正時はシンボル情報系列に対応する特徴パラメータの時系列データを、修正用系列データを用いて修正する。そして、繰り返しの修正における更新時には、修正された特徴パラメータの時系列データを、修正用系列データを用いて更に修正する。第2の中間データ生成部140は、特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるように、修正された特徴パラメータの時系列データから更新用の中間データ系列を生成する。具体的には、第2の中間データ生成部140は、第1の所定の基準がある基準値の最大化であるとき、ヘッセ行列各時刻の特徴パラメータによる基準値の二階偏微分を要素とするn×n対称行列および、各時刻の特徴パラメータによる基準値の一階偏微分を要素とするn次元ベクトルを出力する。このn次元ベクトルの入力に対して、修正データ生成部120は、ニュートンラプソン法において特徴パラメータの時系列データを修正するベクトルを出力する。このベクトルは、ヘッセ行列をH、各時刻の特徴パラメータによる基準値の一階偏微分を要素とするn次元ベクトルを∂p∂Xとするとき、以下の数式15で与えられる。そして、-H=S、∂p∂X=Xとおくと、数式15は数式14と一致するので、修正データ生成部120において、このベクトルを計算することができる。ただし、数式12の行列は、通常、対称帯行列である。もし、修正データ生成部120において、特徴パラメータの時系列データの分散を考慮しない装置、プログラム等を用いる場合、その装置、プログラム等へのn次元ベクトルの入力が数式12の対称帯行列の形であることが前提の処理となっていると、そのままでは修正データ生成部120で数式15の計算処理を行なうことができない。これに対して、修正データ生成部120における処理前後で、特徴パラメータの時系列データの分散に対する尤度の値が変化しないことを仮定すると、分散の対数尤度関数の一階偏微係数は0となる。つまり、特徴パラメータの時系列データの分散の対数尤度関数に対するヘッセ行列は、対角行列となる。特に、反復処理を進めるにつれ、特徴パラメータの修正は小さくなり分散の値の変化がより小さくなるので、この仮定はより妥当なものとなる。よって、修正データ生成部120の出力の1つである、全体の対数尤度関数に関するヘッセ行列は、数式12と同じ形の対称帯行列と対角行列の重みづけ和、すなわち数式12と同じ形の対称帯行列数式12において常に0である行列の要素が常に0の行列となる。このように、第2の中間データ生成部140は、修正の前後で特徴パラメータの時系列データの分散の尤度が変わらないことを仮定した条件の下で更新用の中間データ系列を生成する。これにより、特徴パラメータの時系列データの修正の計算を簡略化することで、処理負担を軽減できる。第2の中間データ生成部140は、特徴パラメータの時系列データの分布に関する仮定を行なわずに、処理することもできる。その場合には、分散の対数尤度関数に対するヘッセ行列に対して、数式12と同じ形の対称帯行列となるように、一部要素を0に置き換えて対称帯行列化した行列を出力できる。以上のように、第2の中間データ生成部140は、特徴パラメータの分布の対数尤度と特徴パラメータの時系列データの分散の対数尤度との重み付き和を用いて更新用の中間データ系列を生成する。このようにして、重みにより特徴パラメータの時系列データの分散を再現したときの再現度を調整できる。そして、修正データ生成部120は、数式13の処理を行なうことができる。処理制御部150は、修正された特徴パラメータの時系列データを、所定条件を満たすまで繰り返して修正させる。すなわち、処理制御部150は、所定の基準を満たすまで、第2の中間データ生成部140における処理、修正データ生成部120における処理、データ修正部130における処理を繰り返すように各部を制御する。所定の基準の例としては、1修正データ生成部120の出力である特徴パラメータ時系列の修正データにおける、その要素の二乗平均和がある閾値以下になる、2ある一定回数処理を繰り返す、がある。このようにして一定の再現レベルまで特徴パラメータの時系列データを収束させることができる。特徴パラメータ生成装置の動作次に、このように構成された特徴パラメータ生成装置100の動作を説明する。まず、特徴パラメータ生成装置100は、上記の構成の前段において、入力記号列等のシンボルの系列情報から特徴パラメータ分布の時系列情報および特徴パラメータの時系列データの分散の分布情報を決定木等により生成するステップS1。そして、特徴パラメータの時系列データの初期系列として、全ての要素を0とした時系列データを設定するステップS2。そして、第1の中間データ生成部110は、特徴パラメータの分布が最尤となるように、上記の情報から初期用の中間データ系列を生成するステップS3。次に、修正データ生成部120は、初期用の中間データ系列から修正用系列データを生成するステップS4。そして、データ修正部130は、シンボル情報系列に対応する特徴パラメータの時系列データを、修正用系列データを用いて修正するステップS5。次に、繰り返し処理の停止条件を満たすか否かを判定するステップS6。すなわち、上記の所定の基準を満たすか否かを判定する。停止条件を満たさない場合には、第2の中間データ生成部140が、特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるように、修正された特徴パラメータの時系列データから更新用の中間データ系列を生成しステップS7、ステップS4に戻る。一方、停止条件を満たす場合には、生成された特徴パラメータの時系列データを出力しステップS8、動作を終了する。このように、特徴パラメータ生成装置100は、修正データ生成部120が更新用の中間データ系列から修正用系列データを生成し、データ修正部130が修正用系列データを用いて修正された特徴パラメータの時系列データを修正する一連の動作を繰り返す。これにより、特徴パラメータの時系列データについての初期の修正時と繰り返しの修正時のいずれの場合にも、修正データ生成部120が動作するため、回路やソフトウェアを重複して設ける必要がなくなり、回路規模ソフトウェア規模を低減できる。このようにして生成された特徴パラメータの時系列データは、たとえば音声として出力される。なお、特徴パラメータの時系列の分布は、特徴パラメータの時系列の動的特徴の分布を含んでもよい。第1の中間データ生成部110は動的特徴を含む特徴パラメータの分布が最尤となるようにシンボル情報系列から中間データ系列を生成し、第2の中間データ生成部140は、動的特徴を含む特徴パラメータの分布および特徴パラメータの時系列データの分散の尤度がより大きくなるようにシンボル情報系列から中間データ系列を生成する。これにより、動的特徴も考慮し、特徴パラメータの時系列データの再現性を向上できる。動的特徴は、数式2および数式3で定義されるものに限定されない。数式12の逆行列が計算可能であればよく、oiの次元数も任意である。そのような例として、{xi}の適当な部分系列に対する離散コサイン変換の結果を、oiの要素とする方法がある。また、特徴パラメータの時系列データの分散は、系列全体から求めた分散でなくても良い。例えば、各時刻について、その前後の一定数のフレームのみの分散をそれぞれ計算し、それらの平均値を用いるといった方法がある。この場合は、その分布も同様に計算した値から決めることで、より正確に特徴パラメータの時系列データを再現することができる。以上の実施形態では、1次元の値の時系列データを生成しているが、多次元の値ベクトルのデータの生成に拡張した場合でも同様である。また、以上の実施形態において、各部の処理はプログラムがコンピュータに実行させることで実現可能である。