"音声信号stを入力として、当該音声信号をpサンプル間隔で分析を行い、上記pサンプルごとの基本周波数f0iと、非周期性指標Ai,fと、スペクトルパワーPi,fを出力する音声分析部と、所定の周波数範囲FL~FHの非周期性指標の値Ai,fを、周波数の増加に対して小さくなる変換後非周期性指標A′i,fと、当該所定の周波数FHよりも大きな周波数では上記小さくなる変換後非周期性指標A′i,fの最小の変換後非周期性指標A′i,fとに変換して出力する非周期性指標変換部と、上記基本周波数f0iと上記スペクトルパワーPi,fと上記変換後非周期性指標A′i,fとを入力として音声合成音s′tを合成する音声合成部と、を具備する音声強調装置。請求項1に記載した音声強調装置において、上記非周期性指標変換部は、所定の周波数範囲FL~FHのNFLfs2以上、NFHfs2f=0,1,...,N1、fsはサンプリング周波数未満の帯域番号fの周波数f′の上記非周期性指標Ai,f′の値を、上記所定の周波数範囲FL~FHにおいて、減衰量γとしたときにE=-γf′-FLFH-FLの関係で小さくする変換関数Efを定義する変換関数定義手段と、上記周波数分析手段が出力する上記非周期性指標Ai,fに、上記変換関数Efの値を加算する加算手段と、を備えることを特徴とする音声強調装置。請求項1又2に記載の音声強調装置において、上記所定の周波数範囲FL~FHは、FL=1000Hz以上、FH=2000Hz以下の範囲であることを特徴とする音声強調装置。音声信号stを入力として、当該音声信号をpサンプル間隔で分析を行い、上記pサンプルごとの基本周波数f0iと、非周期性指標Ai,fと、スペクトルパワーPi,fを出力する音声分析過程と、所定の周波数範囲FL~FHの非周期性指標の値Ai,fを、周波数の増加に対して小さくなる変換後非周期性指標A′i,fと、当該所定の周波数FHよりも大きな周波数では上記小さくなる変換後非周期性指標A′i,fの最小の変換後非周期性指標A′i,fとに変換して出力する非周期性指標変換過程と、上記基本周波数f0iと上記スペクトルパワーPi,fと上記変換後非周期性指標A′i,fとを入力として音声合成音s′tを合成する音声合成過程と、を備える音声強調方法。請求項4に記載した音声強調方法において、上記非周期性指標変換過程は、所定の周波数範囲FL~FHのNFLfs2以上、NFHfs2f=0,1,...,N1、fsはサンプリング周波数未満の帯域番号fの周波数f′の上記非周期性指標Ai,fの値を、上記所定の周波数範囲FL~FHにおいて、減衰量γとしたときにE=-γf′-FLFH-FLの関係で小さくする変換関数Efを定義する変換関数定義ステップと、上記周波数分析手段が出力する上記非周期性指標Ai,fに、上記変換関数Efの値を加算する加算ステップと、を含むことを特徴とする音声強調方法。請求項4又5に記載の音声強調方法において、上記所定の周波数範囲FL~FHは、FL=1000Hz以上、FH=2000Hz以下の範囲であることを特徴とする音声強調方法。請求項1乃至3の何れかに記載した音声強調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。音声のスペクトルパワー周波数スペクトルの密度分布は聴覚的に話者を判別するための声質と密接な関係があることが知られている。しかし、従来の方法では、フォルマントが存在する帯域のみを強調することにより、スペクトルパワーが変化してしまい、声質が変化してしまう課題がある。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、音量及び声質を変化させずに音声の明瞭度を向上させる音声強調装置と、その方法とプログラムを提供することを目的とする。この発明の音声強調装置は、音声分析部と、非周期性指標変換部と、音声合成部と、を具備する。音声分析部は、音声信号stを入力として、当該音声信号をpサンプル間隔で分析を行い、pサンプルごとの基本周波数f0iと、非周期性指標Ai,fと、スペクトルパワーPi,fを出力する。非周期性指標変換部は、所定の周波数範囲FL~FHの非周期性指標の値Ai,fを、周波数の増加に対して小さくなる変換後非周期性指標A′i,fと、当該所定の周波数FHよりも大きな周波数では上記小さくなる変換後非周期性指標A′i,fの最小の変換後非周期性指標A′i,fとに変換して出力する。音声合成部は、基本周波数f0iとスペクトルパワーPi,fと変換後非周期性指標A′i,fとを入力として音声合成音s′tを合成する。この発明の音声強調装置は、音声信号の所定の周波数範囲の非周期性指標Ai,fの値を、周波数の増加に対して減少させた変換後非周期性指標A′i,fを用いて音声合成し、スペクトルパワーPi,fは変化させないため、音量と声質を変化させることなく音声信号の音声の明瞭度を向上させることができる。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。実施例の説明の前に、この発明の考えについて説明する。この発明の考え方人の声は、声帯の周期的な振動に基づく音と、声帯から口唇、及び鼻孔までの呼気の乱流による周期的な振動を伴わない音との混合音であることが知られている。この人の声を成す2つの音の混合比は、非周期性指標Ai,fで表すことができる参考文献:河原英紀、聴覚の情景分析が生んだ高品質VOCODER:STRAIGHT日本音響学会誌、54巻、7号、pp521526。非周期性指標Ai,fは、音声を周波数スペクトルの周期的成分声帯の振動と非周期的成分呼気の乱流の和と見なしたとき、帯域毎の非周期成分の割合を表す特徴量である。音声の明瞭度を向上させる目的で、この非周期性指標Ai,fに着目して雑音下における音声の聞き易さを評価する実験を行った。雑音環境としては、白色雑音、人ごみの騒音、電車の通過音を、それぞれ別々に用いて評価を行い、それぞれの結果を平均して音声の聞き易さを求めた。図1に、非周期性指標と音声の明瞭度スコアとの関係を示す。横軸は、主観評価で得られた音声の聞こえ易さを5段階のスコアで表す。1は全く聞き取れない。5は全てはっきりと聞き取れる。である。縦軸は、非周期性指標Ai,fをdBで表す。0~1KHzの範囲の非周期性指標と明瞭度スコアとの相関を示す◆は、両者の間にほとんど相関が無いことを示している。1kHz以上の周波数における非周期性指標と明瞭度スコアとの相関を示す■,▲,×,は、高い負の相関があることを示している。表1に相関係数を示す。1~8kHzの帯域で相関係数が大きい。つまり、周波数帯域が1kHz以上の範囲において、非周期性指標Ai,fを減少させることで、音声が聞き易くなることが分かる。この発明は、この新しい知見に基づいて音声の明瞭度を向上させる音声強調方法とその装置を実現するものである。図2に、この発明の音声強調装置100の機能構成例を示す。図3にその動作フローを示す。音声強調装置100は、音声分析部10と、非周期性指標変換部20と、音声合成部30と、を具備する。音声強調装置100の各部の機能は、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。音声分析部10は、音声信号stを入力として、当該音声信号stをpサンプル間隔で分析を行い、pサンプルごとの基本周波数f0iと、非周期性指標Ai,fと、スペクトルパワーPi,fを出力するステップS10。音声分析部10は、基本周波数分析手段11と、非周期性指標分析手段12と、スペクトルパワー分析手段13と、で構成される。図4に、サンプリング周波数16kHzでサンプリングした音声信号stの一例を示す。図4の横軸はサンプル時刻t、縦軸は振幅stである。ii01...p、Tはサンプル数は、pサンプル間隔で分析した場合の分析番号フレーム番号であり、t=ipである。また、fはf01...N1は、0からナイキスト周波数までの周波数帯域をN分割したうちの、fNfs2Hz以上、f1Nfs2Hz未満の周波数帯域を表す番号帯域番号である。例えば、サンプリング周波数fsを16kHzとしたときのナイキスト周波数8kHzを、N=512個の帯域に分割する場合、帯域番号0番の周波数範囲は0~15625Hz、帯域番号1番は15626~3125Hz、帯域番号512番の周波数範囲は7984375~8000Hzである。基本周波数f0iは、声の高さを表す特徴量であり、音声波形の周期をτ0秒としたときに、その逆数1τ0Hzが基本周波数となる。図5に、図4に示した音声波形stを時間方向に拡大して見た基本周波数f0iの一例を示す。図5の横軸は時間ms、縦軸は音声振幅である。図6に、図4に示した音声信号stを分析して求めた基本周波数f0iを示す。図6の横軸はフレーム番号i、縦軸は基本周波数f0iHzであり、フレーム毎の声の高さを表す。図6に示す基本周波数f0iは、128Hz~230Hz程度に分布している。非周期性指標Ai,fは、周波数スペクトルを周期成分と非周期成分の和と見なしたとき、帯域毎の非周期成分の割合を表す。スペクトルパワーPi,fは、それぞれの帯域の周波数スペクトルの強さを表す。なお、音声分析部10は公知技術で構成できる。非周期性指標変換部20は、所定の周波数範囲FL~FHの非周期性指標の値Ai,fと、その所定の周波数FHよりも大きな周波数では小さくなる変換後非周期性指標A′i,fの最小の変換後非周期性指標A′i,fと、を出力するステップS20。ここで最小の変換後非周期性指標A′i,fとは、例えば周波数範囲FL~FHにおいて周波数の増加に対して一定の傾きで小さくなる変換後非周期性指標A′i,fの最小値のことであり、周波数FHの変換後非周期性指標A′i,fの値である。非周期性指標変換部20は、変換係数定義手段21と、加算手段22と、を備える。変換係数定義手段21は、所定の周波数範囲FL~FHのNFLfs2以上、NFHfs2未満の帯域番号fの周波数f′の上記非周期性指標Ai,fの値を、所定の周波数f<FLにおいてEf=0、所定の周波数範囲FL≦f≦FHにおいてEf=-γf′-FLFH-FL、所定の周波数範囲FH<fにおいてEf=-γという関係で小さくする変換関数Efを定義する。ここでγは減衰量γ>0、f′は帯域番号fで表される実際の周波数である式1。fsはサンプリング周波数、Nは周波数帯域の分割数である。変換関数Efは、例えば、FL=1000Hz、FH=2000Hzとして、f′<1000HzのときEf=0、1000Hz≦f′≦2000HzのときEf=-γf′-10001000、f′>2000HzのときはEf=-γとする。図7に、変換関数Efの一例を示す。図7の横軸は、縦軸は変換関数EfdBである。図7に示す例は、小さくする変換係数Efを、例えばFL=1000Hz、FH=2000Hzで定義したものである。変換関数Efを、例えば式2で定義する。変換関数Efは、周波数が高くなるとマイナス方向に絶対値が大きくなる関数である。この変換関数Efの値を、非周期性指標Ai,fに加算することで、非周期性指標Ai,fを周波数の増加に対して減少させることができる。変換関数定義手段21の動作を、図8に示す動作フローを参照して更に詳しく説明する。変換関数定義手段21は、帯域番号fの示す実際の周波数f′ごとに変換関数Efの値を計算する処理を全ての帯域番号fについて行う。帯域番号fの示す実際の周波数f′は式1で計算するステップS211。周波数f′がFLHz未満の場合ステップS212のYes、変換関数Efの値はEf=0とするステップS217。周波数f′がFLHz以上、FHHz以下の場合ステップS213は、式2で変換関数Efの値を求めるステップS215。周波数f′がFHHzより大きい場合は、変換関数Efの値はEf=-γとするステップS216。ステップS211~S216の処理は、全ての帯域番号fについて行われるステップS210~S217のループ。以上の動作によって、図7に示した変換関数Efの値が計算される。減衰量γは、図1に示した相関関係から5dB~15dBの値にすると良い。加算手段22は、音声分析部10が出力する非周期性指標Ai,fに、変換関数定義手段21で計算された変換関数Efの値を加算する。図9に、加算手段22の動作フローを示す。加算手段22は、全てのフレーム番号iにおいて、変換関数定義手段21で計算された変換関数Efの値を、音声分析部10が出力する非周期性指標Ai,fに加算するステップS222。この加算処理は、全てのフレーム番号iiのループの全ての帯域番号ffのループについて行われる。図10に、非周期性指標変換部20で処理した変換後非周期性指標A′i,fを示す。図10の横軸はフレーム番号i、縦軸は帯域周波数の帯域番号fである。図10は、本来はスペクトルの大きさをグレースケールで表すものであるが、作図の都合上、約-30dB以下を黒で表現している。図10は、所定の周波数範囲FL~FHをFL=1000Hz、FH=2000Hz、減衰量γ=15dBとした例である。周波数1kHzに対応する帯域番号f=64以上の範囲の変換後非周期性指標A′i,fが、小さくなっていることが分かる。図11に、非周期性指標変換部20で処理する前の非周期性指標Ai,fを示す。横軸と縦軸の関係は図10と同じである。図11から明らかなように、非周期性指標変換部20で処理する前の帯域番号f=64以上は大きな値を示している。音声合成部30は、変換後非周期性指標A′i,fと、音声分析部10が出力する基本周波数f0iとスペクトルパワーPi,fとを用いて音声合成音を合成する。周波数帯域が1kHz以上の所定の範囲において、非周期性指標Ai,fを、周波数の増加に対して減少させることで、音声が聞き易くなることは、上記した図1に示す新たな知見によって明らかである。よって、この発明の音声強調装置100で強調した音声は、騒音下でも聞き取り易い音声となる。また、スペクトルパワーを変化させないため、話者の声質も変化しない。なお、所定の周波数範囲FL~FHを1000Hz~2000Hzとして説明したが、この周波数範囲はその前後の凡その周波数範囲でも良い。また、その周波数範囲の変換後非周期性指標A′i,fを、式2に示すように一定の割合で減少させる例で説明を行ったが、この発明はこの実施例に限定されない。例えば、変換後非周期性指標A′i,fの値を、周波数範囲FL~FHの間の飛び飛びの周波数ごとに階段状に減少させても良い。また、変換後非周期性指標A′i,fの値を、周波数の増加に対して反比例する関係で設定しても同様の効果を奏する。音声強調装置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ように構成してもよい。その場合、そ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任意の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、半導体メモリがある。より具体的には、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、DVDRAMRandomAccessMemory、CDROMCompactDiscReadOnlyMemory、CDRRecordableRWReWritable等を、光磁気記録媒体として、MOMagnetoOpticaldisc等を、半導体メモリとしてEEPROMElectronicallyErasableandProgrammableReadOnlyMemory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、CDROM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として実現することとしてもよい。"