\label{はじめに}近年，カーナビゲーションシステムを初めとする種々の情報機器が自動車に搭載され，様々な情報通信サービスが始まりつつある．提供される情報には，交通情報，タウン情報，電子メール，ニュース記事等がある．自動車環境での情報提供では，文字表示よりも，音声による提示が重要との考えから\footnote{道路交通法第71条５の５で，運転中に画像表示用装置を注視することが禁じられている}，文章データを入力して音声波形に変換するテキスト音声合成技術の重要性が増している．テキスト音声合成技術は，近年，コンピュータの性能の大幅な向上や自動車用途でのニーズの増大に牽引され，研究開発が進んでいるものの，品質面で，現在まだ，いろいろな問題が残されている\cite{山崎1995,矢頭1996,塚田1996,広瀬1997}．そのうち，韻律の制御が良くないと，不自然で，棒読みな感じを与え，悪くすると意味を取り違えることにもなる．音声の韻律には，イントネーション，ポーズ，リズム，アクセントなどが含まれる．本論文は，入力文から，ポーズ挿入位置を判定する技術において中心的な役割を果たす係り受け解析法および解析結果に基づくポーズ挿入位置判定法に関するものである．まず，文から係り受け構造を求めるための，係り受け解析では，文全体を係り受け解析する方法\cite{佐藤1999}と，局所係り受け解析する方法\cite{鈴木1995}があるが，韻律制御用途には，後述のごとく局所係り受け解析で十分なことから，計算量の面からも有利な局所解析が得策と考えられる．言語処理分野において，係り受け解析はいろいろな処理のベースとなる基本的解析手法との位置付けから，多くの研究が継続されており，近年では，コーパスからの機械学習に基づく方法が盛んである\cite{藤尾1997,白井1998,春野1998,江原1998,内元1999}．機械学習方式の場合，対象とする文章のジャンルの変更や，係り受け解析の前処理である形態素解析と文節まとめ上げ処理の変更に伴って必要となる解析規則辞書の更新が容易なため，保守と移植のコストが低いという利点を持つ．機械学習の枠組みの中で，文節間の属性の共起頻度による統計的解析手法\cite{藤尾1997}や決定木による係り受け解析手法\cite{春野1998}に比べて，最大エントロピー法（以下，ME法と略記）による係り受け解析手法\cite{江原1998,内元1999}が，最も高精度な手法と考えられている．しかしながら，ME法による係り受け解析では，学習によって得られた統計モデルを蓄えた解析辞書の容量を，設計の現場において削減することによりメモリ量と計算速度を調整するということは容易ではなく，あるいは，素性を削減して統計モデルを再構築するには，学習に膨大な計算時間を必要とする\cite{内元1999}．そのため，車載情報機器や携帯情報端末など，小型化，低価格化に厳しい要求があり，しかも極めて短い開発サイクルで設計する必要のある設計現場に向かないという問題がある．そこで，ME法と同等の精度で，かつ，メモリ容量と実行速度の調整が容易で開発現場に受け入れられやすい，という特徴を持つ係り受け解析手法を開発するため，\begin{itemize}\itemポーズ挿入位置決定の目的にあった，局所係り受け解析\itemメモリ容量と実行速度に関して容易に設定変更ができ，アルゴリズムがシンプルで移植・保守の容易な決定リスト\cite{Yarowsky1994}\end{itemize}を採用することにした．係り受け解析結果に基づくポーズ挿入位置判定では，文の構文的な構造とポーズ，イントネーションとの関係に関する研究がなされ\cite{杉藤1997,杉藤1989a}，構文構造に基づいてポーズ挿入位置を決定する研究がなされている\cite{匂坂1993,海木1996,佐藤1999,清水1999}．その結果，近傍文節間の係り受け関係がポーズ挿入位置の決定に重要であることがわかってきている．近傍文節としてどの程度を考えるかに関しては，文節間距離を３文節分扱うもの\cite{鈴木1995}から距離=1,2,3,4以上の範囲を扱うもの\cite{佐藤1999}まである．また，ポーズ位置決定の要因は，係り受け構造の他にも，読点\cite{海木1996}，文節の種類\cite{清水1999}，生理的な息継ぎの必要性\cite{杉藤1989b}などがあり，ポーズ制御アルゴリズムの中に盛り込まれている．従来研究の中で，ポーズ挿入位置設定規則検討のための実験を最も大規模に行っているのは文献\cite{海木1996}の研究である．この研究では，アナウンサ10名によって発声させたATR音声データベースの503文のポーズ長を分析して，それに基づいてポーズ挿入規則を作成し，それを基にポーズ制御した合成音声100文と自然音声のポーズ長をそのまま使ってポーズ制御した合成音声100文を10名の被験者に提示してポーズ挿入規則の評価を行い，自然音声のポーズと同等なポーズ挿入規則が作成されたと報告されている．他の研究は，扱う文数が少なく，文献\cite{鈴木1995}では６文，文献\cite{河井1994}では５文などである．これらの従来研究では，係り受け関係を主要因としてその他いくつかの要因も加味した韻律規則が提案され，人間の発声する音声のポーズに比べて，８〜９割りの一致率を達成しているとされている．しかしながら，十分な文の数ではないため，言語構造の様々な面がポーズ制御規則に反映されているかどうかという疑問がある．本論文では，これらの研究から明らかになった，係り受け距離と句読点に基づくポーズ挿入規則をベースに作成した合成音声を用いて聴取実験を行い，悪い評価となった文を分析することによって，さらに追加すべき規則がないかどうか検討する．なお，聴取実験における文の数としては，従来研究で良好な制御と評価される文の割合が８〜９割であることを踏まえて，悪い評価となる文の数が分析に十分な数だけ得られるように，500文を用いることにする．