著者

鈴木 雅之 黒岩 龍 印南 圭祐 小林 俊平 清水 信哉 峯松 信明 広瀬 啓吉

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J96-D, no.3, pp.644-654, 2013-03-01

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日本語テキスト音声合成において,任意の入力テキストに対し正しいアクセントを推定することは,自然な合成音声を得るために不可欠である.日本語は,単語が文中で発声されると,アクセントが前後の文脈に応じて変化する,アクセント結合と呼ばれる現象が発生する.本研究では,この日本語のアクセント結合を統計的に自動推定する課題に取り組む.まず本研究の遂行に必要な,文発声時のアクセント情報がラベル付けされた文章データベースを作成した.ここでは6334文の日本語文セットを対象に,日本語東京方言話者の作業者一名が,アクセント句境界,文中の単語アクセント型のラベリングを行った.そしてこのデータベースを利用し,条件付き確率場を用いた日本語東京方言のアクセント句境界及び文中の単語アクセント型推定手法を提案する.アクセント句単位でアクセント結合自動推定の正答率を調べたところ,規則処理(87.48%)と比較して,提案手法(94.66%)はより高精度にアクセント結合を推定できることが示された.更に規則処理によるアクセント結合処理を用いた合成音声と,提案によるアクセント結合処理を用いた合成音声とを,聴取実験により比較したところ,提案手法は合成音声の自然性を有意に向上させられることが分かった.

著者

小林 俊平 清水 信哉 峯松 信明 広瀬 啓吉 平野 宏子

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. SP, 音声 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.111, no.471, pp.95-100, 2012-03-01

参考文献数

19

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より自然な音声を出力する日本語テキスト音声合成システムを実現するためには,入力文中の各アクセント句のアクセント核位置を適切に推定する必要がある.筆者らはCRFを用いた統計的アクセント型予測モデルに,従来から広く用いられていたアクセント結合規則を素性として組み込むことで,大きな精度改善を実現してきた.しかし,数詞を含む句や外来語を含む句など,特殊なアクセント変化を起こす句に対しては,まだ十分な精度が出ていなかった.そこで本稿では,これらの句に対して規則処理を参考にすることで定義される素性を付加することで,精度改善を試みた.また,アクセント変形予測技術の一つの応用として,日本語教育支援について検討した.具体的には,任意の日本語テキストを対象とした活用語アクセント辞書の自動生成システムを作成した.