音声言語処理の研究・開発は，コンピュータの高性能化を背景にし，ここ数年の間に飛躍的な発展を遂げ，特に大量のデータに基づく，確率・統計的なモデル化のアプローチは，音響処理面および言語処理面の双方において大きな成功を収めた．これらの技術的進展により，音声合成・音声認識技術は一気に実用レベルに達し，人間とコンピュータとのインタフェースとして広範囲に応用されるに至った．一方，応用範囲が広範になるにつれ，その精度・品質に対して，より高いレベルのものが要求されるようになっている．例えば，音声合成においては，テキストを単に読み上げるだけのものから，パラ言語情報や感情などを表現する柔軟な合成音声が望まれる．このような合成音声には，音声機能障害者を対象とした対話支援システム\cite{Ii2}や，癒し系ロボットへの応用など様々なものが提案されている．言語情報だけでは伝わらないこのような表現豊かな音声での感情や意図の表現には，韻律的特徴が大きく寄与することは明らかである\cite{Rai},\cite{Fuji},\cite{Nikku}．そのため，従来から，感情音声の韻律的特徴に関する研究が行われており，基本周波数パターン（以下，$F_0$パターンと呼ぶ）の統計的な傾向を音声心理学的な観点からとらえた研究\cite{Naga},\cite{As},\cite{Sige}や，音声言語コーパスに基づく工学的な観点からの研究\cite{Koba},\cite{Sagi}がある．日本語音声における感情表現に関する研究は，感情の種類に着目して，特徴付けや識別を試みている例が多い\cite{ITI},\cite{Ii},\cite{Kita}．一方，表現豊かな音声合成のために，特定の感情について，その程度を数段階に分けた研究も行われるようになってきている．\cite{Hasi},\cite{kw2},\cite{Nsima}．また，韻律的特徴が，文の統語構造と関連を持つことも明らかとなっており\cite{Hir},\cite{Ume},韻律的特徴であるイントネーションやアクセントの生起タイミングにおいては，言語的情報を的確に利用することで，よりよい決定が行われると考えられる．筆者らは，表現豊かな音声合成の実現を目的として，特に感情に着目し，複数の程度の感情情報を含む典型的な発話に対する韻律制御指令の生成について検討を行っている．本論文は，感情の種類として「喜び」「悲しみ」の2つの感情を取り上げ，それぞれの感情を3段階の程度で表現した音声に対し，発話の言語的情報と$F_0$パターン制御指令のパラメータとの関係について検討することによって，感情を表現する音声合成への応用を目指すものである．すなわち，本論文の主な目的は，感情の種類の判別・差異に着目することではなく，同一感情の程度に対する影響について明らかにするものである．そのための足がかりとして，R.Plutchikが提案した心理学上の感情の立体モデル\cite{PLU}の基本8感情のうち「喜び」「悲しみ」のみを対象として取り上げるにとどめた．「喜び」「悲しみ」の2感情をその程度まで考慮し分析した先行研究\cite{MD}では，4〜6モーラの単語を発声した際の感情音声を対象として，韻律的特徴が分析されている．この先行研究では，韻律的特徴のうち，時間構造に関するパラメータと$F_0$パターンに関するパラメータを取り扱っている．しかし，孤立に発声された特定の単語発話に対する詳細な検討であり，任意の文章を対象とした音声合成に直接応用することは困難であると考えられる．一方，模擬対話を行って数段階の程度で感情音声を収集した先行研究\cite{Kawana}では，非常に限られた種類の文を対象として文発話を収録している．収録音声の$F_0$パターンとモーラ持続時間短縮率について分析を行い，感情の程度と韻律的特徴との間に一定の傾向を見い出しているが，それは話者や感情の種類によって大きく異なるものと結論づけるにとどまり，一般化には及んでいない．本論文では，任意の文章への感情音声合成への応用を目指して，感情ごとに異なる10文を用意して分析対象とした．ここで，言語的要因の1つである係り受け関係を網羅するため，対象を4文節からなる文に限定した．また，韻律的特徴には，$F_0$パターン・発話速度・発話強度・声質など様々あるが，日本語音声の場合，高さに関する特徴である$F_0$パターンが韻律情報を支配する直接的要因であると考えられているため，本論文では特に$F_0$パターンに着目することとする．$F_0$パターンについては，その生成過程モデル\cite{Fuji3}に基づいた分析を行い，韻律的特徴の定量化を行う．これは$F_0$パターン生成過程モデルが，音声を生成する人間の生理的・物理的な特性を捉えたものであり，また，言語的内容とも整合した制御指令が得られることが確認されているためである．このモデルの$F_0$パターン制御指令の変化傾向をとらえることで，テキスト音声合成時の$F_0$パターン生成に直接に結びつけることが可能であると期待できる．以下，\ref{mt}.では，発話内容の言語的情報と音声資料の収録方法について述べる．\ref{ln}.において，$F_0$パターンの分析手法について述べ，\ref{ex}.で言語的情報に基づき$F_0$パターン制御指令のパラメータとの関係について検討した結果について述べる．\ref{sa}.で本論文をまとめる．