Spl+MPの結果からも確認できた。[第2の実施の形態]第1の実施の形態では、フレーズ成分P及びアクセント成分Aをターゲットポイントで表し、それらを合成することでF0パターンをフィッティングしている。ターゲットポイントを使用するアイデアは、この第1の実施の形態に限定されるわけではない。第2の実施の形態は、上に説明した手法によって観測されたF0パターンをフレーズ成分P、アクセント成分A及びマイクロ・プロソディ成分Mに分離し、それらの時間変化パターンについてそれぞれHMM学習を行なう。F0生成の際には、学習済のHMMを用いてフレーズ成分P、アクセント成分A及びマイクロ・プロソディ成分Mの時間変化パターンを得て、さらにそれらを合成することでF0パターンを推定する。<構成>図9を参照して、この実施の形態に係る音声合成システム270は、音声合成のためのHMMの学習を行なうモデル学習部280と、モデル学習部280によって学習を行なったHMMを用い、テキストが入力されるとその音声を合成し合成音声信号284として出力する音声合成部282とを含む。モデル学習部280は、図2に示す従来の音声合成システム70のモデル学習部80と同様、音声コーパス記憶装置90、F0抽出部92、及びスペクトルパラメータ抽出部94を持つ。モデル学習部280は、モデル学習部80のHMM学習部96に代えて、F0抽出部92の出力する不連続なF0パターン93を平滑化し、連続化して連続F0パターン291を出力するF0平滑化部290と、F0平滑化部290の出力する連続なF0パターンを、フレーズ成分P、アクセント成分A、及びマイクロ・プロソディ成分Mに分離し、各成分それぞれの時間変化パターンを生成して、有声/無声情報を含む不連続なF0パターン93とあわせて出力するF0分離部292をもつ。モデル学習部280は、スペクトルパラメータ抽出部94が出力するメルケプストラムパラメータ95と、F0分離部292の出力とからなるマルチストリーム形式のHMM学習データベクトル293(0次を含む40個のメルケプストラムパラメータ及び上記のF0の3成分の時間変化パターン、並びにそれらのデルタ及びデルタデルタ)から、音声コーパス記憶装置90から読出された学習データベクトル293に対応する音素のコンテキストラベルに基づいて、HMMの統計的な学習を行なうHMM学習部294とを含む。音声合成部282は、HMM学習部294により学習の行なわれたHMMを記憶するHMM記憶装置310と、図2に示すものと同じテキスト解析部112と、テキスト解析部112から与えられたコンテキストラベル列について、HMM記憶装置310に記憶されたHMMを用いて、最も適切な(ラベル列の元となった音声である確率が高い)フレーズ成分P、アクセント成分A、及びマイクロ・プロソディ成分Mの時間変化パターン、並びにメルケプストラムパラメータを推定し出力するパラメータ生成部312と、パラメータ生成部312により出力されたフレーズ成分P、アクセント成分A、及びマイクロ・プロソディ成分Mの時間変化パターンを合成することによりF0パターンを生成して出力するF0パターン合成部314と、パラメータ生成部312が出力するメルケプストラムパラメータと、F0パターン合成部314が出力するF0パターンとから音声を合成する、図2に示すものと同じ音声合成器116とを含む。図9に示すF0平滑化部290、F0分離部292及びHMM学習部294を実現するためのコンピュータプログラムの制御構造は、図5に示したものと同様である。<動作>音声合成システム270は以下のように動作する。音声コーパス記憶装置90には、大量の発話信号が記憶されている。発話信号はフレーム単位で記憶されており、各音素に対して音素のコンテキストラベルが付されている。F0抽出部92は、各発話の発話信号から不連続なF0パターン93を出力する。F0平滑化部290は、不連続なF0パターン93を平滑化し、連続F0パターン291を出力する。F0分離部292は、連続F0パターン291と、F0抽出部92の出力する不連続なF0パターン93とを受け、前述した方法にしたがって、各フレームについてフレーズ成分Pの時間変化パターン、アクセント成分Aの時間変化パターン、マイクロ・プロソディ成分Mの時間変化パターン、不連続なF0パターン93から得られる、各フレームが有声区間か無声区間かを示す情報F0(U/V)、及び、スペクトルパラメータ抽出部94が各発話の音声信号の各フレームについて算出したメルケプストラムパラメータからなる学習データベクトル293を、HMM学習部294に与える。HMM学習部294は、各発話の音声信号の各フレームについて、音声コーパス記憶装置90から読出したラベルと、F0分離部292から与えられる学習データベクトル293と、スペクトルパラメータ抽出部94からのメルケプストラムパラメータとから、前述した構成の素性ベクトルを学習データとし、推定対象のフレームのコンテキストラベルが与えられると、そのフレームのフレーズ成分P、アクセント成分A、及びマイクロ・プロソディ成分Mの時間変化パターンと、メルケプストラムパラメータとの値の確率を出力するよう、統計的なHMMの学習を行なう。音声コーパス記憶装置90の全ての発話についてHMMの学習が完了すると、そのHMMのパラメータはHMM記憶装置310に格納される。音声合成の対象となるテキストが与えられると、音声合成部282は以下のように動作する。テキスト解析部112は、与えられたテキストを解析し、合成すべき音声を示すコンテキストラベル列を生成し、パラメータ生成部312に与える。パラメータ生成部312は、このラベル列に含まれるラベルの各々について、HMM記憶装置310を参照することにより、そのラベル列についてそうしたラベル列を生成する音声である確率が最も高いパラメータ列(フレーズ成分P、アクセント成分A、及びマイクロ・プロソディ成分Mの時間変化パターン、並びにメルケプストラムパラメータ)を生成し、フレーズ成分P、アクセント成分A、及びマイクロ・プロソディ成分MはF0パターン合成部314に、メルケプストラムパラメータは音声合成器116に、それぞれ与える。F0パターン合成部314はフレーズ成分P、アクセント成分A、マイクロ・プロソディ成分Mの時間変化パターンを合成してF0パターンとして音声合成器116に与える。本実施の形態では、HMMの学習時には、フレーズ成分P、アクセント成分A、及びマイクロ・プロソディ成分Mはいずれも対数で表現している。したがってF0パターン合成部314の合成では、これらを対数表現から通常の周波数成分に変換した後、互いに加算すればよい。このとき、学習時に各成分のゼロ点を移動させているので、ゼロ点を元に戻す操作も必要である。音声合成器116は、F0パターン合成部314から出力されるF0パターンにしたがった音声信号を合成し、さらにそれをパラメータ生成部312から与えられるメルケプストラムパラメータにしたがって変調するのに相当する信号処理を行ない、合成音声信号284を出力する。<第2の実施の形態の効果>この第2の実施の形態では、F0パターンをフレーズ成分P、アクセント成分A及びマイクロ・プロソディ成分Mに分解し、それらを用いて別々のHMMの学習を行なう。音声合成時には、テキスト解析の結果に基づき、これらHMMを用いてフレーズ成分P、アクセント成分A、及びマイクロ・プロソディ成分Mを別々に生成する。生成されたフレーズ成分P、アクセント成分A、及びマイクロ・プロソディ成分Mを合成することで、F0パターンを生成できる。して得られたF0パターンを用いると、第1の実施の形態と同様、自然な発話を得ることができる。アクセント成分AとF0パターンとの対応関係が明確なので、特定の単語についてアクセント成分Aのレンジを大きくとることによって、当該単語に焦点を当てたりすることが容易に行なえる。これは例えば図6のアクセント成分250において縦線254の直前の成分に関して周波数を下げている操作、及び図6のアクセント成分250及び252において、末尾のF0パターンの周波数を落とす操作からも分かる。[コンピュータによる実現]上記第1実施の形態及び第2の実施の形態に係るF0パターン合成部は、いずれも、コンピュータハードウェアと、そのコンピュータハードウェア上で実行されるコンピュータプログラムとにより実現できる。図10はこのコンピュータシステム530の外観を示し、図11はコンピュータシステム530の内部構成を示す。Disc)ドライブ550を有するコンピュータ540と、キーボード546と、マウス548と、モニタ542とを含む。図11を参照して、コンピュータ540は、メモリポート552及びDVDドライブ550に加えて、CPU(中央処理装置)556と、CPU556、メモリポート552及びDVDドライブ550に接続されたバス566と、ブートプログラム等を記憶する読出専用メモリ(ROM)558と、バス566に接続され、プログラム命令、システムプログラム及び作業データ等を記憶するランダムアクセスメモリ(RAM)560と、ハードディスク554を含む。コンピュータシステム530はさらに、他端末との通信を可能とするネットワーク568への接続を提供するネットワークインターフェイス(I/F)544を含む。コンピュータシステム530を上記した実施の形態に係るF0パターン生成合成部の各機能部として機能させるためのコンピュータプログラムは、DVDドライブ550又はメモリポート552に装着されるDVD562又はリムーバブルメモリ564に記憶され、さらにハードディスク554に転送される。プログラムはネットワーク568を通じてコンピュータ540に送信されハードディスク554に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にRAM560にロードされる。DVD562から、リムーバブルメモリ564から又はネットワーク568を介して、直接にRAM560にプログラムをロードしてもよい。このプログラムは、コンピュータ540を、上記実施の形態に係るF0パターン合成部の各機能部として機能させるための複数の命令からなる命令列を含む。コンピュータ540にこの動作を行なわせるのに必要な基本的機能のいくつかはコンピュータ540上で動作するオペレーティングシステム若しくはサードパーティのプログラム又はコンピュータ540にインストールされる各種プログラミングツールキット又はプログラムライブラリにより提供される。したがって、このプログラム自体はこの実施の形態のシステム及び方法を実現するのに必要な機能全てを必ずしも含まなくてよい。このプログラムは、命令の内、所望の結果が得られるように制御されたやり方で適切な機能又はプログラミングツールキット又はプログラムライブラリ内の適切なプログラムを実行時に動的に呼出すことにより、上記したシステムとしての機能を実現する命令のみを含んでいればよい。プログラムのみで必要な機能を全て提供するようにしてもよい。今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味及び範囲内での全ての変更を含む。複数の音声データ信号から、前記連続F0パターン抽出手段、前記パラメータ推定手段、及び前記F0パターン生成手段により生成された複数の前記連続的なF0パターンを学習データとして、F0生成モデルの学習を行なう学習手段とを含む、F0パターン生成のためのモデル学習装置。より学習が行われる前記F0生成モデルは、隠れマルコフモデルである、請求項1〜請求項3のいずれかに記載のモデル学習装置。コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、請求項1〜請求項4のいずれかに記載の全ての手段として機能させる、コンピュータプログラム。