JP3071804B2 - 音声合成装置 - Google Patents
音声合成装置Info
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- JP3071804B2 JP3071804B2 JP2126009A JP12600990A JP3071804B2 JP 3071804 B2 JP3071804 B2 JP 3071804B2 JP 2126009 A JP2126009 A JP 2126009A JP 12600990 A JP12600990 A JP 12600990A JP 3071804 B2 JP3071804 B2 JP 3071804B2
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Description
【発明の詳細な説明】 技術分野 本発明は、音声合成装置に関する。
従来技術 文章中には、複数の読みを持つ単語がある。この単語
を読み分けるため、従来は、１文単位で、構文の解析、
単語の意味を使った意味の接続などを行ない、単語の読
みを決定していた。例えば、「階層的単語属性を用いた
同形語の自動読み分け法」（宮崎正弘 電子通信学会論
文誌'89/3 Vol.J68−D No.3 pp.392−399）では、表記
が同じで読みが異なる単語（同形語）を読み分けるため
に意味分類を拡張した階層的な単語属性、複合名詞内か
かり受け解析、文節間かかり受け解析の３つを用いて同
形語の読み分けを行なっている。しかし、１文の解析を
行なうのみでは、単語の読みが決定できないものもあ
る。特に、略語などの場合は、例えば「私はSFが好きで
す。」など、サンフランシスコなのか、サイエンス・フ
ィクションなのか、複数の意味を持つ略語となっていて
決定できない場合がある。
を読み分けるため、従来は、１文単位で、構文の解析、
単語の意味を使った意味の接続などを行ない、単語の読
みを決定していた。例えば、「階層的単語属性を用いた
同形語の自動読み分け法」（宮崎正弘 電子通信学会論
文誌'89/3 Vol.J68−D No.3 pp.392−399）では、表記
が同じで読みが異なる単語（同形語）を読み分けるため
に意味分類を拡張した階層的な単語属性、複合名詞内か
かり受け解析、文節間かかり受け解析の３つを用いて同
形語の読み分けを行なっている。しかし、１文の解析を
行なうのみでは、単語の読みが決定できないものもあ
る。特に、略語などの場合は、例えば「私はSFが好きで
す。」など、サンフランシスコなのか、サイエンス・フ
ィクションなのか、複数の意味を持つ略語となっていて
決定できない場合がある。
目的 本発明は、上述のごとき実情に鑑みてなされたもの
で、特に、複数の意味を持つ単語の読みわけが可能な音
声合成装置を実現することを目的としてなされたもので
ある。
で、特に、複数の意味を持つ単語の読みわけが可能な音
声合成装置を実現することを目的としてなされたもので
ある。
構成 本発明は、上記目的を達成するために、 （１）漢字仮名混じり文を入力し、読みを表わす音韻情
報と、アクセント等の韻律情報に変換し、該情報に従っ
て音素辞書から音素を選択し、一定の規則に基づいて順
次結合して、任意の音声を合成する規則音声合成装置に
おいて、話題抽出器と、単語選択器と、単語の概念的階
層構造を持つ単語辞書とを有し、前記話題抽出器は、前
記単語選択器が単語を選択するための情報を蓄え、前記
単語選択器は、前記話題抽出器によって蓄えられた情報
に応じて、読み上げ文章中の複数通りの読みの考えられ
る単語の読みを選択し、前記単語辞書を参照して単語間
の階層上の距離を累計し、その累計によって話題を特定
することを特徴とするものである。以下、本発明の実施
例に基いて説明する。
報と、アクセント等の韻律情報に変換し、該情報に従っ
て音素辞書から音素を選択し、一定の規則に基づいて順
次結合して、任意の音声を合成する規則音声合成装置に
おいて、話題抽出器と、単語選択器と、単語の概念的階
層構造を持つ単語辞書とを有し、前記話題抽出器は、前
記単語選択器が単語を選択するための情報を蓄え、前記
単語選択器は、前記話題抽出器によって蓄えられた情報
に応じて、読み上げ文章中の複数通りの読みの考えられ
る単語の読みを選択し、前記単語辞書を参照して単語間
の階層上の距離を累計し、その累計によって話題を特定
することを特徴とするものである。以下、本発明の実施
例に基いて説明する。
第１図は、本発明による音声合成装置の一実施例を説
明するための構成図で、図中、１は文字放送受信部、２
は文字発生部、３はパターンメモリ、４はテレビ画面、
５は楽音発生部、６はスピーカー、７は文字ページメモ
リ、８は文章切出し部、９は音声合成部、10は言語処理
部で、該言語処理部10は、形態素解析部11、単語選択部
12、音韻処理部13、単語辞書14、単語分類メモリ15等よ
り成っている。文章入力手段は、文字認識装置、ワード
プロセッサなど様々であり、文字放送に限らないが、こ
こでは文章入力手段として、我が国で実施されている符
号伝送（ハイブリッド）方式文字放送を用いた場合の実
施例について説明する。
明するための構成図で、図中、１は文字放送受信部、２
は文字発生部、３はパターンメモリ、４はテレビ画面、
５は楽音発生部、６はスピーカー、７は文字ページメモ
リ、８は文章切出し部、９は音声合成部、10は言語処理
部で、該言語処理部10は、形態素解析部11、単語選択部
12、音韻処理部13、単語辞書14、単語分類メモリ15等よ
り成っている。文章入力手段は、文字認識装置、ワード
プロセッサなど様々であり、文字放送に限らないが、こ
こでは文章入力手段として、我が国で実施されている符
号伝送（ハイブリッド）方式文字放送を用いた場合の実
施例について説明する。
第１図乃至第３図は、話題抽出のために単語の種類ご
との頻度をかぞえる方法を用いた場合の、実施例を説明
するための図で、図において、請求項の話題抽出器は単
語分類メモリに、単語選択部はそのまま単語選択部に対
応する。以下，図に沿って実施例の説明を行なってい
く。
との頻度をかぞえる方法を用いた場合の、実施例を説明
するための図で、図において、請求項の話題抽出器は単
語分類メモリに、単語選択部はそのまま単語選択部に対
応する。以下，図に沿って実施例の説明を行なってい
く。
文字放送受信部１はテレビジョン電波を受信、検波
し、文字放送データは抽出する。パターンメモリ３は文
字放送データ中の画素データや文字発生部２によって発
生された文字パターンを一時的に記憶し、テレビ画面４
に出力する。文字発生部２は文字放送中の文字コードを
受けて、パターンメモリ３へ送る。楽音発生部５は文字
放送中の楽音コードを受けてコードを対応する楽音を発
生し、スピーカー６より出力する。以上の部分は従来の
文字放送受信装置と同様であり、詳しい説明は省略す
る。
し、文字放送データは抽出する。パターンメモリ３は文
字放送データ中の画素データや文字発生部２によって発
生された文字パターンを一時的に記憶し、テレビ画面４
に出力する。文字発生部２は文字放送中の文字コードを
受けて、パターンメモリ３へ送る。楽音発生部５は文字
放送中の楽音コードを受けてコードを対応する楽音を発
生し、スピーカー６より出力する。以上の部分は従来の
文字放送受信装置と同様であり、詳しい説明は省略す
る。
文字ページメモリ７は文字放送データ中の文字コード
のみをページ単位に記憶するもので、テレビ画面に文字
を表示する際の表示座標位置に対応するアドレスもつ。
文章切出し部８では、文字ページメモリ７上での文章の
つながりを解析し、読み上げる順番に文章を切出し、言
語処理部10に送る。
のみをページ単位に記憶するもので、テレビ画面に文字
を表示する際の表示座標位置に対応するアドレスもつ。
文章切出し部８では、文字ページメモリ７上での文章の
つながりを解析し、読み上げる順番に文章を切出し、言
語処理部10に送る。
言語処理部10では文章切出し部８から受け取った文章
をもとに、形態素解析部11で、まず、単語辞書14を用い
て形態素解析を行ない、単語を決定する（第２図に単語
辞書14の構造を示す）。単語辞書14には、第２図に示す
ように、表記と読み、アクセントの他に、単語のおおま
かな意味を示す単語分類が登録されている。
をもとに、形態素解析部11で、まず、単語辞書14を用い
て形態素解析を行ない、単語を決定する（第２図に単語
辞書14の構造を示す）。単語辞書14には、第２図に示す
ように、表記と読み、アクセントの他に、単語のおおま
かな意味を示す単語分類が登録されている。
単語分類メモリ15は、形態素解析後に決定した単語に
ついて、その単語分類の出現数をかぞえ、記憶してお
く。記憶した内容は、１文の解析が終わった後も消去せ
ずに残し、次の文の解析の為の情報とする。また、長い
文章で話題が変化する場合もあるので、例えば、段落を
検出するごとに単語分類メモリの内容をすべて消去する
などして、古い話題の影響が残らないようにする。
ついて、その単語分類の出現数をかぞえ、記憶してお
く。記憶した内容は、１文の解析が終わった後も消去せ
ずに残し、次の文の解析の為の情報とする。また、長い
文章で話題が変化する場合もあるので、例えば、段落を
検出するごとに単語分類メモリの内容をすべて消去する
などして、古い話題の影響が残らないようにする。
形態素解析の結果、１つの表記について複数の単語が
残った場合には、単語選択部12で単語の選択を行なう。
単語選択部12では、それぞれの単語について単語分類を
調べ、対応する単語分類の出現数を単語分類メモリから
得て、最も高い出現数を得た単語を選択する。
残った場合には、単語選択部12で単語の選択を行なう。
単語選択部12では、それぞれの単語について単語分類を
調べ、対応する単語分類の出現数を単語分類メモリから
得て、最も高い出現数を得た単語を選択する。
第３図は、本方法による解析例で、例文（NYの大会に
出席した。ついでにSFの大会にも顔を出した。）では、
SFという単語についてSF（地名）とSF（文学）の２通り
の読みが考えられる。そこで、それぞれの単語分類につ
いて単語分類メモリに記憶されている出現数を調べる
と、NYという単語によって、地名の単語分類がひとつ数
えられている。そのため、地名の出現数が多くなり、SF
の読みとして、地名のサンフランシスコを選択する。
出席した。ついでにSFの大会にも顔を出した。）では、
SFという単語についてSF（地名）とSF（文学）の２通り
の読みが考えられる。そこで、それぞれの単語分類につ
いて単語分類メモリに記憶されている出現数を調べる
と、NYという単語によって、地名の単語分類がひとつ数
えられている。そのため、地名の出現数が多くなり、SF
の読みとして、地名のサンフランシスコを選択する。
音韻処理部13は決定した単語例について、促音化や濁
音化、アクセントの移動など、発音のための音韻変換を
行ない、音声合成部９に発音記号列を送る。音声合成部
９では、発音記号列に基づいて、音素辞書から音素を選
択し、規則に基づいて順次結合し、スピーカー６より音
声を出力する。
音化、アクセントの移動など、発音のための音韻変換を
行ない、音声合成部９に発音記号列を送る。音声合成部
９では、発音記号列に基づいて、音素辞書から音素を選
択し、規則に基づいて順次結合し、スピーカー６より音
声を出力する。
第４図乃至第６図は、話題抽出のためにシソーラスを
用いた場合の、実施例を説明するための図で、第４図に
おいて、言語処理部10以外は第１図と同様であるので、
第１図と同様の部分は省略して示してある。また、単語
には第５図に示すように、それぞれの単語について、上
位の単語と下位の単語とが存在し、単語辞書14は、ある
単語から上位、下位の単語がひけるような構造になって
いる。
用いた場合の、実施例を説明するための図で、第４図に
おいて、言語処理部10以外は第１図と同様であるので、
第１図と同様の部分は省略して示してある。また、単語
には第５図に示すように、それぞれの単語について、上
位の単語と下位の単語とが存在し、単語辞書14は、ある
単語から上位、下位の単語がひけるような構造になって
いる。
単語メモリ16には、処理中の文より前の文に現れた単
語が記憶されている。形態素解析の結果、複数の単語が
候補として上がった場合、単語選択部12は、それぞれの
単語について、単語メモリ16に記憶されている単語との
関係の強さを計算し、単語を選択する。関係の強さを調
べるためには、例えば、第５図において、単語から単語
までの間に通る枝の数を単語間の距離として用いること
が考えられる。
語が記憶されている。形態素解析の結果、複数の単語が
候補として上がった場合、単語選択部12は、それぞれの
単語について、単語メモリ16に記憶されている単語との
関係の強さを計算し、単語を選択する。関係の強さを調
べるためには、例えば、第５図において、単語から単語
までの間に通る枝の数を単語間の距離として用いること
が考えられる。
第６図は、解析の例（例文：夏に較べて、冬は寒い。
私は１月の間、布団からでることがつらかった。）であ
るが、１月には２とおりの読み、すなわち、期間の「ひ
とつき」と、月の名前の「いちがつ」が考えられるが、
前の文にある「夏」と「冬」のそれぞれの単語について
距離を累計すると、「いちがつ」の方が前の文章に現れ
る単語と距離が近いことが分かり、「いちがつ」の読み
が選択される。
私は１月の間、布団からでることがつらかった。）であ
るが、１月には２とおりの読み、すなわち、期間の「ひ
とつき」と、月の名前の「いちがつ」が考えられるが、
前の文にある「夏」と「冬」のそれぞれの単語について
距離を累計すると、「いちがつ」の方が前の文章に現れ
る単語と距離が近いことが分かり、「いちがつ」の読み
が選択される。
効果 本発明によると、音声合成装置に、同型表記の単語を
読み分けるための話題抽出部および単語選択部を設ける
ことによって、話題に応じて単語を読み分けることがで
きる。また、意味的には異なるが関係のある単語などを
単語間の距離という概念で扱うことができる。そのた
め、単語の種類を用いた場合よりも多くの単語との関係
を調べることができ、より精密な処理が可能である。
読み分けるための話題抽出部および単語選択部を設ける
ことによって、話題に応じて単語を読み分けることがで
きる。また、意味的には異なるが関係のある単語などを
単語間の距離という概念で扱うことができる。そのた
め、単語の種類を用いた場合よりも多くの単語との関係
を調べることができ、より精密な処理が可能である。
第１図乃至第３図は、話題抽出のための単語種類ごとの
頻度をかぞえる方法を用いた場合の本発明の一実施例を
説明するための図、第４図乃至第６図は、話題抽出のた
めにシソーラスを用いた場合の、本発明の一実施例を説
明するための図である。 １……文字放送受信部、２……文字発生部、３……パタ
ーンメモリ、４……テレビ画面、５……楽音発生部、６
……スピーカー、７……文字ページメモリ、８……文章
切出し部、９……音声合成部、10……言語処理部、11…
…形態素解析部、12……単語選択部、13……音韻処理
部、14……単語辞書、15……単語分類メモリ、16……単
語メモリ。
頻度をかぞえる方法を用いた場合の本発明の一実施例を
説明するための図、第４図乃至第６図は、話題抽出のた
めにシソーラスを用いた場合の、本発明の一実施例を説
明するための図である。 １……文字放送受信部、２……文字発生部、３……パタ
ーンメモリ、４……テレビ画面、５……楽音発生部、６
……スピーカー、７……文字ページメモリ、８……文章
切出し部、９……音声合成部、10……言語処理部、11…
…形態素解析部、12……単語選択部、13……音韻処理
部、14……単語辞書、15……単語分類メモリ、16……単
語メモリ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 小松 順子 東京都大田区中馬込１丁目３番６号 株 式会社リコー内 (72)発明者 山崎 信英 東京都大田区中馬込１丁目３番６号 株 式会社リコー内 (56)参考文献 特開 平１−131959（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−49799（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−219067（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−201643（ＪＰ，Ａ) 宮崎、大山：”階層的単語属性を用い た同形語の自動読み分け法”，電子通信 学会論文誌85年３月号，ｐｐ．392−399 （昭60−03) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 13/00 - 13/06 G06F 3/16 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (1)
- 【請求項１】漢字仮名混じり文を入力し、読みを表わす
音韻情報と、アクセント等の韻律情報に変換し、該情報
に従って音素辞書から音素を選択し、一定の規則に基づ
いて順次結合して、任意の音声を合成する規則音声合成
装置において、話題抽出器と、単語選択器と、単語の概
念的階層構造を持つ単語辞書とを有し、前記話題抽出器
は、前記単語選択器が単語を選択するための情報を蓄
え、前記単語選択器は、前記話題抽出器によって蓄えら
れた情報に応じて、読み上げ文章中の複数通りの読みの
考えられる単語の読みを選択し、前記単語辞書を参照し
て単語間の階層上の距離を累計し、その累計によって話
題を特定することを特徴とする音声合成装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2126009A JP3071804B2 (ja) | 1990-05-16 | 1990-05-16 | 音声合成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2126009A JP3071804B2 (ja) | 1990-05-16 | 1990-05-16 | 音声合成装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0420998A JPH0420998A (ja) | 1992-01-24 |
| JP3071804B2 true JP3071804B2 (ja) | 2000-07-31 |
Family
ID=14924472
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2126009A Expired - Fee Related JP3071804B2 (ja) | 1990-05-16 | 1990-05-16 | 音声合成装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3071804B2 (ja) |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05224687A (ja) * | 1992-02-18 | 1993-09-03 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 日本文読み上げ単語変換編集処理方式 |
| JPH06289890A (ja) * | 1993-03-31 | 1994-10-18 | Sony Corp | 自然言語処理装置 |
| JP3566977B2 (ja) * | 1993-12-27 | 2004-09-15 | 株式会社東芝 | 自然言語処理装置及びその方法 |
| JP3286491B2 (ja) * | 1995-03-30 | 2002-05-27 | 三洋電機株式会社 | 音声出力装置 |
| JP3270356B2 (ja) * | 1996-12-04 | 2002-04-02 | 株式会社ジャストシステム | 発話文書作成装置，発話文書作成方法および発話文書作成手順をコンピュータに実行させるプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JPH10254470A (ja) * | 1997-03-13 | 1998-09-25 | Fujitsu Ten Ltd | テキスト音声合成装置 |
| JP3284976B2 (ja) * | 1998-06-19 | 2002-05-27 | 日本電気株式会社 | 音声合成装置及びコンピュータ可読記録媒体 |
| JP3635230B2 (ja) * | 2000-07-13 | 2005-04-06 | シャープ株式会社 | 音声合成装置および方法、情報処理装置、並びに、プログラム記録媒体 |
| JP4423327B2 (ja) * | 2005-02-08 | 2010-03-03 | 日本電信電話株式会社 | 情報通信端末、情報通信システム、情報通信方法、情報通信プログラムおよびそれを記録した記録媒体 |
-
1990
- 1990-05-16 JP JP2126009A patent/JP3071804B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 宮崎、大山："階層的単語属性を用いた同形語の自動読み分け法"，電子通信学会論文誌８５年３月号，ｐｐ．３９２−３９９（昭６０−０３） |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0420998A (ja) | 1992-01-24 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |