JPH08185197A - 日本語解析装置、及び日本語テキスト音声合成装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は、日本語文章中の未登録語と判定さ
れる単語を減らす日本語解析装置、及び日本語テキスト
音声合成装置を提供することを目的とする。 【構成】 前処理部２０１は、入力された日本語文章を
大まかに分割する。単語同定部２０２は、該大まかに分
割された文章の中から単語辞書２０３を検索しても同定
できない単語を未登録語として検出する。辞書再引き部
２０５は、該単語同定部２０２で検出された未登録語の
読みを用いて上記単語辞書２０３を検索して該未登録語
の「読み情報」（読み、アクセント型、接続情報、品詞
等から成る情報）を求めて上記単語同定部２０２へ出力
する。単語同定部２０２は、該未登録語の「読み情報」
が入力されると、これを基に入力日本語文章の読み、ア
クセント及びポーズ等の情報を最終的に決定しする。音
声合成部２０６は、上記単語同定部２０２から入力され
る上記入力日本語文章の読み、アクセント、及びポーズ
等の情報を基に、該日本語文章を音声合成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は日本語解析装置、及び日
本語テキスト音声合成装置に関わり、特に、音声合成の
際に入力される日本語文章の多様な表記に対応した日本
語解析装置、及び日本語テキスト音声合成装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】近年、ワードプロセッサやパーソナル・
コンピュータ等の情報処理装置で作成された日本語の文
章データや音声認識機能を備えた音声入力装置を用いて
入力された日本語の文章データを、音声合成装置を用い
て音声により読み上げる日本語テキスト音声装置が、上
記作成された文章や上記音声認識された文章が正しいか
否かを耳で聞きながら簡単に認識できる便利な装置とし
て重要性が高まっている。また、音声合成装置によって
合成された日本語の音声が、駅などの案内放送や電話情
報案内、更には音声応答システム等に、情報伝達媒体と
して使用されるようになっている。音声合成装置によっ
て合成された音声がより自然に聞こえるようにするため
には、自然なアクセントで発音されるように音声を合成
する必要があり、そのためには入力された日本語文章の
読みとアクセントを正しく解析する日本語解析装置が必
要になる。

【０００３】図１８は、従来の音声合成における日本語
解析装置の全体構成を示す図である。入力される日本語
文章としては、漢字、かな、カタカナが混在した多様な
表記の日本語文章が使用される。前処理部６０１は、入
力された日本語文章を解析する前の予備的な処理を行
う。即ち、日本語文章を大まかに区切る句点、読点、或
いは（ ）、「 」等の記号を抽出して、入力される日
本語文章を大まかに分割する。 単語同定部６０２は、
前処理部６０１で大まかに分割された日本語文章を更に
単語単位に分割する処理を行う。即ち、単語辞書６０３
に登録されている各単語の表記、及び文法に関する情報
等を参照することによって、単語の同定を行う。ここで
表記とは、例えば、「梨」、「なし」等を指し、「梨」
と「なし」とは同じ読みではあるが、表記はそれぞれ別
のものであるので、それらは、単語辞書６０３内では別
個の単語として登録されている。単語同定部６０２は、
単語辞書６０３に登録された各単語の表記を参照して、
前記大まかに分割された日本語文章の想定できる単語単
位の区切りのパターンを導き出し、該日本語文章中から
該単語辞書６０３に登録されている単語を抽出する。更
に、この抽出した単語について単語辞書６０３に登録さ
れた文法情報を参照して前後の単語との接続関係を調
べ、該接続関係が文法的に正しいと判断すると、その単
語を正しいものと同定して出力する。

【０００４】ここで、実際の日本語文章を例にとって上
記単語同定部６０２の処理を説明する。例えば、「梨を
食べた。」という日本語文章が単語同定部６０２に入力
された場合、この文章の単語単位での切り分け方として
は様々な区切りを想定できるが、単語同定部６０２は上
記日本語文章について単語辞書６０３を参照して
「梨」、「を」、「食」、「べ」、「た」、「。」と区
切ったとする。この場合、最初の「梨」は単語辞書６０
３の表記情報を検索することによって、読みが「なし」
であり、品詞は普通名詞であると判定する。以下、同様
に各区切り（単語）毎に単語辞書６０３を検索し、表記
が同じであるが文法情報が異なるものを全て抽出して並
べ、前後の単語を格子状に接続することにより図１９に
示す単語ラティスを作成する。

【０００５】次に、この単語ラティスの全てのパスに対
して文法情報を基に解析を行い、適切なパスを一本選択
し、該パスを構成している各単語について読みや品詞等
の情報を求める。

【０００６】まず、最初の「梨」は普通名詞であるの
で、次の「を」は単語辞書６０３に登録されている格助
詞の「を」と判定するのが文法上最適である。次の
「食」は動詞語幹（バ行下一段）、動詞語幹（ワ行五
段）、普通名詞、或いは接尾語等として単語辞書６０３
に登録されている。しかし、次に続く「べ」は動詞活用
語尾（バ行下一段）、或いは動詞活用語尾（バ行五段）
として登録されているので、文法上「食」は動詞語幹
（バ行下一段）、「べ」は動詞活用語尾（バ行下一段）
としてそれぞれ判定するのが最適である。また、この時
「食」の読みは単語辞書６０３を参照することによって
「た」と判定する。次の「た」は助動詞（終止形）、助
動詞（連体形）、動詞活用語尾（タ行五段）等として単
語辞書６０３に登録されているが、前の「べ」を動詞語
幹（バ行下一段）と判定し、かつ次の「。」は句点で日
本語文章の終わりを示しているので、「た」は助動詞
（終止形）として判定するのが最適である。

【０００７】従って、最終的には「梨（普通名詞）」、
「を（格助詞）」、「食（動詞語幹バ行下一段）」、
「べ（動詞活用語尾バ行下一段）」、「た（助動詞終止
形）」、「。（句点）」と判定する。

【０００８】以上の説明のように、先ず日本語文章を単
語辞書６０３を参照して適当に区切り、次に、この日本
語文章の各区切りを１つの単語と想定し、単語辞書６０
３を参照することによってそれぞれの単語について全て
の文法情報を抽出し、単語ラティスを作成する。そし
て、該単語ラティス上の各単語について、その前後に接
続している単語との文法的な接続関係を調べ、該単語ラ
ティスから各単語がその前後の単語と文法的に最適な接
続関係を有している１つのパスを求める。そして、この
パスを構成している単語を、正しい単語と同定し、その
読みを求める。

【０００９】更に、単語同定部６０２は上記単語が同定
された日本語文章について、単語辞書６０３を参照して
その“読み”と“アクセント”を求める。例えば、「梨
を食べた。」の場合には、最初の「梨」のアクセント型
は２型であるので、「梨を」のアクセントは、「梨」の
読みである「なし」と次の格助詞「を」は最初の「な」
を低く発音し、「し」を高く発音し、「を」を低く発音
するように決定される。以下、同様にそれぞれの単語の
読みとアクセントから、上記「梨を食べた。」という日
本語文章について図２０に示す読みとアクセントを求め
る。

【００１０】尚、アクセントのパターンは、一般にアク
セントの下がる手前の拍数を用いてｎ型アクセントと表
現する。アクセントが高いままで終わるパターンはＯ型
と呼ぶ。したがって、ｎの値は“０”，“１”，
“２”，・・・の整数となる。

【００１１】音声合成部６０５は、単語同定部６０２か
ら上記入力された日本語文章の読みとアクセントの情報
を入力し、この入力情報を基に上記日本語文章を音声合
成する。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】一方、入力された日本
語文章が、「梨を食べた。」ではなく「ナシを食べ
た。」であったとする。単語同定部６０２は、前述した
処理を行うが、「ナシ」の表記は単語辞書６０３に登録
されていないので、これを未登録語と判定する。

【００１３】単語同定部６０２は、未登録語と判定した
単語については読み飛ばすか、その単語の各文字を単漢
字辞書６０４に登録されたその文字の読みで１文字ずつ
置き換え、それらの文字の読みとアクセントを音声合成
部６０５へ出力する。しかしながら、この場合、以下の
ような問題が発生する。 前者のように未登録語を読み飛ばした場合、日本語
文章のつながりが不自然になり、正確な内容を聞き手に
伝えられない。 後者のように未登録語の文字を単漢字辞書６０４に
登録されたその文字の読みで１文字ずつ置き換えた場
合、正しい読みに置き換えられない場合がある。

【００１４】また、仮に、読みが正しくても前後の単語
との結合や活用形が正しく認識されていないので、アク
セントが正確でなかったり、不自然な発生になるなどの
問題があった。

【００１５】本発明は、未登録語と判定される単語を減
らすことにより、日本語文章をより正しく音声出力でき
るようにすることを可能とする日本語解析装置、及び日
本語テキスト音声合成装置を提供することにある。

【００１６】

【課題を解決するための手段】図１、及び図２は、本発
明の原理を説明する図である。第１の単語同定手段１０
１は、入力された日本語文章の中から、単語辞書１０３
を検索しても同定できない単語を未登録語として検出す
る。

【００１７】第２の単語同定手段１０２は、上記第１の
単語同定手段１０１で検出された未登録語の読みを用い
て上記単語辞書１０３を検索して、該未登録語を音声合
成するために必要な情報を求める。

【００１８】上記第１の単語同定手段１０１で検出され
る未登録語は、例えば請求項３記載のようにひらがな単
語、また、請求項４記載のようにカタカナ単語である。
上記第２の単語同定手段１０２は、例えば請求項２記載
のように、上記第１の単語同定手段で検出された未登録
語の読みを用いて上記単語辞書１０３を検索して、該未
登録語に関する上記日本語文章を解析するために必要と
なる情報を求める辞書再引き手段と、該辞書再引き手段
から入力される情報を基に、前記日本語文章を解析して
前記未登録語を音声合成するために必要となる情報を求
める解析手段とにより構成される。

【００１９】また、上記第２の単語同定手段１０２は、
例えば、請求項５記載のように、上記第１の単語同定手
段１０１で検出された未登録語の読みを長音化して上記
単語辞書１０３を引くように構成される。

【００２０】更には、上記第２の単語同定手段１０２
は、例えば、請求項６記載のように、上記第１の単語同
定手段１０１で検出された未登録語の読みを無声化して
前記単語辞書１０３を引くように構成される。

【００２１】請求項７記載の発明は、上記第１の単語同
定手段１０１以外に該第１の単語同定手段１０１で検出
された未登録語の読みを推定する読み推定手段１０５を
更に有し、第２の単語同定手段１０２は、上記読み推定
手段１０５で推定された未登録語の読みを用いて上記単
語辞書１０３を検索して、該未登録語を音声合成するた
めに必要な情報を求める。

【００２２】上記第２の単語同定手段１０２は、例え
ば、請求項８記載のように、上記読み推定手段１０５で
推定された未登録語の読みを用いて上記単語辞書１０３
を検索して、該未登録語に関する前記日本語文章を解析
するために必要な情報を求める辞書再引き手段と、該辞
書再引き手段から入力される情報を基に、上記日本語文
章を解析して上記未登録語を音声合成するために必要と
なる情報を求める解析手段とにより構成される。

【００２３】上記第１の単語同定手段１０１で検出され
た未登録語は、例えば、請求項９記載のように漢字混じ
り単語であり、上記読み推定手段１０５は単漢字辞書１
０６を用いて上記漢字混じり単語の読みを推定する。

【００２４】このとき、上記読み推定手段は、例えば、
請求項１０記載のように上記単漢字辞書１０６を用いて
上記漢字混じり単語の中の単漢字毎に音読み、または訓
読みを抽出し、該抽出された単漢字毎の音読み、または
訓読みを組み合わせて複数の読み候補を作成し、上記単
漢字辞書に格納された上記単漢字のルールを用いて上記
複数の読み候補の中から１つの読みを決定するように構
成される。

【００２５】また、上記読み推定手段１０５は、上記第
１の単語同定手段１０１で検出された未登録語が漢字混
じり単語である場合、例えば、請求項１１記載のように
上記単漢字辞書１０６を用いて上記漢字混じり単語の中
の単漢字毎に音読み、または訓読みを抽出し、該抽出さ
れた単漢字毎の音読み、または訓読みを組み合わせて複
数の読み候補を作成し、表示画面に該複数の読み候補を
表示して操作者にそれらの読み候補の中から１つの読み
を選択させる。

【００２６】請求項１２記載の発明は、入力された日本
語文章を複数の単語で区切り、単語辞書を参照して該日
本語文章を構成する単語を同定する際、前記複数の単語
の中から、前記単語辞書を検索しても同定できない単語
を未登録語として検出する第１の単語同定手段と、前記
第１の単語同定手段で検出された未登録語の読みと同じ
読みを有する単語を前記単語辞書から検索して、該未登
録語を音声合成するために必要な情報を求める第２の単
語同定手段と、前記第２の単語同定手段で得られた情報
に基づいて、前記未登録語の音声を合成する音声合成手
段と、を有する。

【００２７】請求項１３記載の発明は、入力された日本
語文章を複数の単語で区切り、単語辞書を参照して単語
を同定する際、前記複数の単語の中から、前記単語辞書
を検索しても同定できない単語を未登録語として検出す
る第１の単語同定手段と、前記第１の単語同定手段で検
出された未登録語の読みを推定する読み推定手段と、前
記読み推定手段で推定された未登録語の読みと同じ読み
を有する単語を前記単語辞書から検索して、該未登録語
を音声合成するために必要な情報を求める第２の単語同
定手段と、前記第２の単語同定手段で得られた情報に基
づいて、前記未登録語の音声を合成する音声合成手段
と、を有する。

【００２８】尚、上記単語辞書１０３と上記単漢字辞書
１０６とを、例えば単語辞書として、１つの辞書に統合
するようにしてもよい。

【００２９】

【作用】第１の単語同定手段１０１は入力された日本語
文章を複数の単語に区切り、単語辞書１０３を参照して
該日本語文章を構成する各単語を同定する。この単語の
同定の際、上記第１の単語同定手段１０１は単語辞書１
０３を検索しても同定できない単語を未登録単語として
検出する。上記第１の単語同定手段１０１は、上記未登
録語がひらがな単語、或いはカタカナ単語の場合には、
その読みは判明しているので第２の単語同定手段１０２
へ出力し、上記未登録語が漢字混じり単語の場合には、
上記未登録語を読み推定手段１０５へ出力する。

【００３０】読み推定手段１０５は、入力された上記未
登録語の中の各漢字を単漢字辞書１０６を検索して読み
を推定する。この推定は、例えば、単漢字毎に単漢字辞
書１０６から音読み、または訓読みを抽出し、上記単漢
字辞書１０６に格納された単漢字のルールを参照するこ
とによって行われる。

【００３１】また、あるいは、単漢字辞書１０６を用い
て前記漢字混じり単語の中の単漢字毎に音読み、または
訓読みを抽出し、該抽出された単漢字毎の音読み、また
は訓読みを組み合わせて複数の読み候補を作成し、表示
画面に該複数の読み候補を表示して操作者にそれらの読
み候補の中から１つの読みを選択させることによって行
われる。

【００３２】上記読み推定手段１０５は、上記漢字混じ
り単語の読みの推定が終了すれば、該推定した単語の読
みを上記第２の単語同定手段１０２へ出力する。該第２
の単語同定手段１０２は、上記第１の単語同定手段１０
１、或いは読み推定手段１０５から入力された読みを用
いて、その読みが単語辞書１０３に登録されている単語
を音声合成するために必要な情報を求める。この際、上
記第２の単語同定手段１０２は、例えば、読み推定手段
１０５から上記未登録語の読みが入力されると、単語辞
書１０３からその読みを有する全ての単語を抽出する。
そして、上記抽出された単語が１つの場合には、該抽出
された単語を未登録語の同定結果とする。また、上記第
２の単語同定手段１０２は、上記抽出された単語が複数
ある場合には、単語辞書１０３に格納された文法情報を
参照することによって、上記抽出された複数の単語のう
ちその前後の単語と文法的に正しい接続関係を有する単
語を同定結果とする。

【００３３】上記第２の単語同定手段１０２は、単語の
同定が終了した時点で、上記入力された日本語文章の読
みとアクセントなどから成る情報を音声合成手段１０４
へ出力する。音声合成手段１０４は、上記情報から上記
日本語文章の音声を合成して出力する。

【００３４】したがって、日本語文章を単語辞書１０３
を用いて解析中に未登録語が検出された場合でも、該未
登録語の読みを用いて単語辞書１０３、または単漢字辞
書１０６を検索することによって、その未登録語を正し
い単語に同定することが可能になる。また、これによ
り、上記日本語文章の読みとアクセントを正しく付与す
ることができ、上記日本語文章が自然な発生で音声出力
されるような音声合成が可能になる。

【００３５】

【実施例】図３は、本発明の第１の実施例の構成を示す
ブロック図である。図４のフローチャートを参照しなが
ら、第１の実施例の構成並びに動作を以下に説明する。

【００３６】先ず、前処理部２０１に漢字、ひらがな、
カタカナが混在した多様な表記の日本語文章が入力され
る（Ｓ１０１）。次に、前処理部２０１は、入力された
日本語文章を解析する前の予備的な処理を行う。即ち、
日本語文章の中の大まかな区切りである句点、読点、或
いは（ ）、「 」等のカッコ記号を抽出して、日本語
文章を大まかに分割する（Ｓ１０２）。

【００３７】前ステップＳ１０２で大まかに分割された
日本語文章が、単語同定部２０２に入力される。単語同
定部２０２は、単語辞書２０３を参照しながら、前記大
まかに分割された日本語文章を更に細かく区切り、該細
かく区切られた日本語文章の各々を単語と想定し、単語
ラティスを作成する（Ｓ１０３）。単語ラティスとは、
日本語文章を形態素解析するための予備的な処理によっ
て作成されるもので、単語毎に単語辞書２０３に登録さ
れた表記が同じであるが、品詞などの文法情報が異なる
ものを全て抽出して並べていくことによって作成される
格子状のパスである。図５は、該単語ラティスの一例を
示す図である。但し、図５には「ナシを食べた。」とい
う文章を、「ナシ」、「を」、「食」、「べ」、
「た」、「。」と区切ったもののみを記載しているが、
実際の処理においては、上記単語ラティスには、上記文
章についてこれ以外にも想定できる別の区切りを有する
別の単語列の格子状のパスが作成される。

【００３８】単語同定部２０２は、作成された単語ラテ
ィスの各パスの中から、単語辞書２０３に登録されてい
る文法情報などを基に文法上最適なパスを決定する（Ｓ
１０４）。例えば、図５に示すような単語ラティスが作
成された場合、最初の「ナシ」は単語辞書２０３には登
録されていないので、未登録語と判定する。次の「を」
は単語辞書２０３には格助詞として登録されているの
で、格助詞「を」として判定する。「食」は動詞語幹
（バ行下一段）、動詞語幹（ワ行五段）、普通名詞、或
いは接尾語が単語辞書２０３に登録されている。しか
し、次に続く「べ」は動詞活用語尾（バ行下一段）、或
いは動詞活用語尾（バ行五段）が単語辞書２０３に登録
されているので、文法上「食」は動詞語幹（バ行下一
段）、「べ」は動詞活用語尾（バ行下一段）としてそれ
ぞれ判定するのが最適である。また、この時「食」の読
みは単語辞書２０３を参照することによって「た」と判
定する。次の「た」は助動詞（終止形）、助動詞（連体
形）、或いは動詞活用語尾（タ行五段）として登録され
ているが、前の「べ」を動詞活用語尾（バ行下一段）と
判定し、最後の「。」は句点で文章の終わりを示してい
るので、「た」は助動詞（終止形）と判定するのが最適
である。

【００３９】従って、最終的には「ナシ（未登録
語）」、「を（格助詞）」、「食（動詞語幹バ行下一
段）」、「べ（動詞活用語尾バ行下一段）」、「た（助
動詞終止形）」、「。（句点）」というパスが最適なパ
スであるとする。

【００４０】続いて、単語同定部２０２は、前ステップ
Ｓ１０４で決定されたパスの中に、未登録語があるか否
かを判定する。未登録語が無ければ（Ｓ１０５，Ｎ
ｏ）、ステップＳ１１１へ進み音声合成部２０６へ上記
日本語文章を音声合成するために必要となる情報を出力
する処理を行う。一方、未登録語があれば（Ｓ１０５，
Ｙｅｓ）、該未登録語が「ひらがな」単語、或いは「カ
タカナ」単語であるか否かを判定する。未登録語がひら
がな単語、或いはカタカナ単語でない場合（Ｓ１０６，
Ｎｏ）にはステップＳ１１１へ進み上記音声合成するた
めに必要となる情報を音声合成部２０６へ出力する。ま
た、未登録語がひらがな単語、或いはカタカナ単語の場
合（Ｓ１０６，Ｙｅｓ）には、ステップＳ１０７へ進
む。

【００４１】該ステップ１０７において、単語同定部２
０２は辞書再引き部２０５へ未登録語を出力する。辞書
再引き部２０５は未登録語がひらがな、或いはカタカナ
であることから該未登録語の読みは判明しているので、
単語辞書２０３を検索しその読みを持つ単語が単語辞書
２０３中にあるか否かを判定する。もし、その読みが単
語辞書２０３中になければ（Ｓ１０７，Ｎｏ）、辞書再
引き部２０５はその読みが単語辞書２０３中にない旨を
単語同定部２０２に通知する。これにより、処理はステ
ップＳ１１１へ移り、単語同定部２０２は上記日本語文
章を音声合成するために必要となる情報を求め、これを
音声合成部２０６へ出力する（Ｓ１１１）。該音声合成
のための情報は、例えば、“読み”、“アクセント”、
及びポーズ等の情報から成る発音記号列である。一方、
その読みが単語辞書２０３中にあれば（Ｓ１０７，Ｙｅ
ｓ）、辞書再引き部２０５はその読みを持つ単語の「読
み情報」を単語辞書２０３から読み出し、これを単語同
定部２０２に通知する。本実施例において該「読み情
報」は、読み、アクセント型、接続情報、品詞等の各情
報から成り、その読みを持つ単語を単語ラティスに追加
して単語の同定を行う際、或いは上記入力日本語文章の
アクセントを求める際等に使用される情報を意味する。
単語同定部２０２は、その読みを持つ単語を前記単語ラ
ティスに追加する。この場合、未登録語と同一の読みを
持つ単語が複数個ある場合には、それら全てについてそ
れぞれの読みを持つ単語を前記単語ラティスに追加する
（Ｓ１０８）。

【００４２】続いて、単語同定部２０２は、前記ステッ
プＳ１０８で単語ラティスに追加した単語が複数あるか
否かを判別し、１個である場合（Ｓ１０９，Ｎｏ）に
は、ステップＳ１１１へ進み上記追加された単語を未登
録語の同定結果と決定し、単語辞書２０３を参照して上
記入力日本語文章を音声合成するために必要となる情報
を求め、これを音声合成部２０６へ出力する。また、単
語ラティスに追加した単語が複数個ある場合（Ｓ１０
９，Ｙｅｓ）には、ステップＳ１０４と同様の処理を未
登録語についてのみ行う。例えば、単語辞書２０３の内
容が、図６に示すようになっている場合、読みが「な
し」である単語が「梨」と「なし」の２つあるので、図
５に示す単語ラティスに図７に示すように「梨（普通名
詞）」、「なし（接尾語）」の２つの単語を「を（格助
詞）」に接続されるパスとして追加する。これにより、
「梨」或いは「なし」の後に格助詞である「を」が続く
ので、「梨（普通名詞）」が文法上正しく、「なし（接
尾語）」は文法上正しくないと判定する。従って、最終
的には「梨（普通名詞）」、「を（格助詞）」、「食
（動詞語幹バ行下一段）」、「べ（動詞活用語尾バ行下
一段）」、「た（助動詞終止形）」、「。（句点）」と
いうパスを最適なパスと決定する。これにより読みは、
「なしをたべた。」となる（Ｓ１１０）。

【００４３】文章の解析が終了した時点で、単語同定部
２０２は求められた単語の同定結果から、複数の単語を
“アクセント句”と呼ぶ単位にまとめ再構成する。そし
て、各アクセント句についてそれを構成する各単語のア
クセント型を参照してアクセント結合処理を行い各単語
の最終的なアクセントを求める。例えば、「梨を食べ
た。」の場合には、最初の「梨」のアクセント型は２型
であるので、その読みである「なし」と次の格助詞
「を」は最初の「な」を低く発音し、「し」を高く発音
し、「を」を低く発音するようなアクセントを求める。
以下、同様にそれぞれの単語のアクセント型からアクセ
ントを求め、それらを連続することにより、図２０に示
すアクセント情報を求める。そして、以上のようにして
求めた入力日本語文章の読み、アクセント、及びポーズ
などの情報を音声合成部２０６に出力する（Ｓ１１
１）。

【００４４】最後に、音声合成部２０６は、単語同定部
２０２から入力される読み、アクセント、及びポーズ等
の情報を用いて音声合成を行い、前処理部２０１に入力
された日本語文章を音声出力する（Ｓ１１２）。

【００４５】上記の方法では、未登録語であるひらがな
単語、或いはカタカナ単語と同じ読みを持つ単語が単語
辞書２０３にない場合には、それらのひらがな単語、或
いはカタカナ単語を未登録語とみなしてその表記をその
まま読みに置き換えて音声合成を行う。

【００４６】次に、未登録語であるひらがな単語、或い
はカタカナ単語と同じ読みを持つ単語が単語辞書２０３
にない場合でも、更に詳細に該未登録語を解析して、そ
れに正しい読みやアクセントを付与する方法の一例を図
８のフローチャートを参照しながら以下に説明する。

【００４７】図８のステップＳ２０１〜Ｓ２０６は、図
４のステップＳ１０１〜Ｓ１０６と同様の処理を行うの
で、詳細な説明は省略する。図８のフローチャートは図
４のフローチャートのステップＳ１０６〜Ｓ１０７の間
にステップＳ２０７〜Ｓ２０９を追加したものとなって
いる。このステップＳ２０７〜Ｓ２０９では未登録語が
ひらがな単語、或いはカタカナ単語であった場合、該単
語と同じ読みを持つ単語が単語辞書２０３にないときに
は、辞書再引き部２０５が該未登録語に対して長音化、
または無声化処理を行う。そして今度は、辞書再引き部
２０５は該処理によって得られた読みを用いて、その読
みを持つ単語が単語辞書２０３中にあるか否かを再度判
定する。

【００４８】即ち、ステップＳ２０６で、未登録語が
「ひらがな」単語、或いは「カタカナ」単語であると判
定されれば、その読みを持った単語が単語辞書２０３中
にあるか否かを判定し、単語辞書２０３中にあれば（Ｓ
２０７，Ｙｅｓ）、ステップＳ２１０へ進む。一方、単
語辞書２０３中になければ（Ｓ２０７，Ｎｏ）、ステッ
プＳ２０８へ進む。

【００４９】該ステップＳ２０８では、その読みを持っ
た単語が単語辞書２０３中にないと判定された未登録語
に対して、長音化処理、或いは無声化処理、またはそれ
らの両方の処理を施す。

【００５０】長音化処理とは、“ｅｉ”、“ｏｕ”のよ
うな二重母音の場合に、それぞれ“ｅ−”、“ｏ−”に
置き換える処理をいう。この処理を施すことにより、例
えば、未登録語が「エイガ」の場合、その読みを持つ単
語が単語辞書２０３にはないと判定されても、「エー
ガ」と置き換えることによって単語辞書２０３から「映
画」等の単語が抽出できるようになる。

【００５１】また、上述した長音化が不可能な場合に
は、未登録語に対して無声化処理を行う。無声化とは、
本来有声音である母音が前後の音素環境などによって無
声音となることをいう。例えば、未登録語が「アキタ」
の場合にその読みを持つ単語が単語辞書２０３にはない
と判定されても、「アキタ」の「キ」を表す「ｋｉ」の
母音「ｉ」に対して無声化処理を行い、「アキ＠タ」と
置き換えることによって「秋田」等の単語が抽出できる
ようになる。尚、「キ＠」は「キ」の無声化音を表現す
る記号である。

【００５２】上述したような長音化や無声化の処理を行
うのは、一般に、実際に人間が発音する際には長音化や
無声化が施される単語については、予めその読みを長音
化または無声化して単語辞書２０３に登録しておく場合
が多いからである。

【００５３】更には、上述した長音化と無声化の両方の
処理が可能な未登録語に対しては、その未登録語に対し
て、該両方の処理を施し、該処理により得られる該未登
録語の新たな読みに対応する単語が単語辞書２０３中に
あるか否かを判定する。例えば、未登録語が「キキョ
ウ」の場合にその読みを持つ単語が単語辞書２０３には
ないと判定された場合、該「キキョウ」に対して長音
化、無声化の両方の処理を施して「キ＠キョー」と置き
換えることによって「帰郷」、「帰京」、「桔梗」など
の名詞を単語辞書２０３から抽出できるようになる。図
９は、単語辞書２０３の一部を示しており、「帰郷」、
「帰京」、「桔梗」の読みとしてそれぞれ「キ＠キョ
ー」が登録されている。

【００５４】前記ステップＳ２０８で、辞書再引き部２
０５は長音化処理、或いは無声化処理、またはそれら両
方の処理を施した後、該処理により得られた未登録語の
読みを持つ単語が単語辞書２０３中にあるか否か判定す
る（Ｓ２０９）。そして、該単語が単語辞書２０３中に
あれば（Ｓ２０９，Ｙｅｓ）、辞書再引き部２０５は単
語同定部２０２へ該単語の読み情報を出力し、ステップ
Ｓ２１０へ進む。一方、該単語が単語辞書２０３中にな
ければ（Ｓ２０７，Ｎｏ）、ステップＳ２１３へ進み、
単語同定部２０２がそれまでに得られた上記入力日本語
文章の読みと、アクセント、及びポーズなどの情報を基
に、上記ステップＳ２０１で入力された日本語文章を音
声合成するために必要となる情報を音声合成部２０６へ
出力する。

【００５５】以降のステップＳ２１０〜Ｓ２１４の処理
は、図４のＳ１０８〜Ｓ１１２の処理と同じであるので
詳細な説明は省略する。図１０は、本発明の第２の実施
例の構成を示すブロック図である。図１１のフローチャ
ートを参照しながら、第２の実施例の構成、及び動作を
以下に説明する。この第２の実施例では、未登録語が漢
字混じり単語の場合にも、その未登録語の読みとアクセ
ントの情報を求めて、該未登録語を音声出力することが
可能なものである。

【００５６】図１１のフローチャートのステップＳ３０
１〜Ｓ３０５の処理は、図４のステップＳ１０１〜Ｓ１
０５と同じであるので詳細な説明は省略する。ステップ
Ｓ３０６で、単語同定部３０２は未登録語がひらがな単
語、或いはカタカナ単語であると判定すれば（Ｓ３０
６，Ｙｅｓ）、ステップＳ３０８へ進む。一方、該未登
録語がひらがな単語、或いはカタカナ単語のいずれでも
なければ（Ｓ３０６，Ｎｏ）、該未登録語に漢字が含ま
れているものと判断して読み推定部３０７にその未登録
語を出力し、次のステップＳ３０７へ進む。

【００５７】読み推定部３０７により行われる該ステッ
プＳ３０７の読みの推定処理を、図１２に示すフローチ
ャートを参照しながら以下に説明する。先ず、読み推定
部３０７は漢字が含まれている未登録語の中の漢字１文
字毎の読みを単漢字辞書３０４から引く（Ｓ４０１）。
例えば、未登録語が「打合せ」である場合に、それぞれ
の単漢字「打」、「合」の読みを単漢字辞書３０４から
引く。「打」の読みとして、音読み「ダ」と訓読み「ウ
ツ」が得られる。また、「合」の読みとして、音読み
「ゴウ」と訓読み「アウ」、「アワセル」、「アワス」
が得られる。図１３に単漢字辞書２０４に登録されてい
る上記単漢字「打」及び「合」に関する辞書情報の一部
を示す。

【００５８】同図に示す単漢字辞書２０４を検索するこ
とにより、最初の読み候補として、「打」の音読み
「ダ」、「合」の音読み「ゴウ」、及び最後の文字
「せ」との組み合わせである「ダゴウセ」が得られる。
更に、これに前記長音化処理を施すことによって「ダゴ
ーセ」が得られる。

【００５９】また、第２の読み候補として、「打」の音
読み「ダ」と「合」の訓読み「アウ」、「アワセル」、
「アワス」との組み合わせがあるが、「打合せ」の最後
の文字が「せ」であるので、単語辞書３０３の文法情報
を参照することによって、語幹が変化して「ダアワセ」
が得られる。

【００６０】更に、第３の読み候補として、「打」の訓
読み「ウツ」と「合」の音読み「ゴウ」との組み合わせ
があるが、「ウツ」の後ろの「ゴウ」との接続関係によ
って「ウツ」が「ウチ」に変化する。その結果、「ウチ
ゴウセ」となるが、更に長音化処理を施すことによって
「ウチゴーセ」となる。

【００６１】更に、また、第４の読み候補として、
「打」の訓読み「ウツ」と「合」の訓読み「アウ」、
「アワセル」、「アワス」との組み合わせがあるが、
「ウツ」が上記第３の読み候補の場合と同様にして「ウ
チ」に変化する。更に、「打合せ」の最後の文字が
「せ」であるので、単語辞書３０３の文法情報を参照す
ることによって語幹が変化して「アワセ」が得られる。
この結果、最終的に「ウチアワセ」が得られる。

【００６２】次に、読み推定部３０７は上記ステップＳ
４０１の処理で得られた単漢字の読みの組み合わせが複
数あるか否かを判定する。組み合わせが１つの場合（Ｓ
４０２，Ｎｏ）には、その組み合わせにより読みを決定
して読みの推定を終了する。また、組み合わせが複数あ
る場合（Ｓ４０２，Ｙｅｓ）には、次のステップＳ４０
３へ進む。

【００６３】次に、読み推定部３０７は単漢字辞書３０
４に格納されたルールを参照することによって読みを１
つに決定する（Ｓ４０３）。ルールとは、例えば、ある
文字は音読みされるより訓読みされることが多く、訓読
みされたときは後ろの文字も訓読みされることが多い
等、各文字毎に単漢字辞書３０４に格納されている不図
示の文法情報をいう。読み推定部３０７は、このルール
を参照することによって、前述した読み候補の場合には
第４の読み候補が最も可能性が高いと判断し、「打合
せ」の読みを最終的に「ウチアワセ」と決定する。そし
て、このように決定した未登録語の読みを辞書再引き部
３０５に出力する。

【００６４】辞書再引き部３０５は読み推定部３０７か
ら上記読みを入力すると、単語辞書３０３を検索し、そ
の読みを持つ単語が単語辞書３０３中にあるか否かを判
定する（Ｓ３０８）。前述した「打合せ」の場合、「ウ
チアワセ」の読みを持つ単語が単語辞書３０３中にあれ
ば、辞書再引き部３０５はその表記である「打ち合わ
せ」を未登録語「打合せ」の表記として決定し、その読
み情報を単語辞書３０３から読み出して単語同定部３０
２へ通知する。図１３は、読み情報として「ウチアワ
セ」が登録されている単語辞書３０３の例を示す図であ
る。この単語辞書３０３においては、上記「ウチアワ
セ」の読みに対応する表記として「打ち合わせ」が登録
されている。

【００６５】ステップＳ３０９〜Ｓ３１３の処理は、図
４のＳ１０８〜Ｓ１１２と同じであるので詳細な説明は
省略する。図１２のフローチャートに示されたステップ
Ｓ３０７の読みの推定処理の他の例を、図１５に示すフ
ローチャートを用いて以下に説明する。

【００６６】先ず、読み推定部３０７は、漢字が含まれ
ている未登録語に対して、漢字１文字毎の読みを単漢字
辞書３０４から引く（Ｓ５０１）。この処理は、図１１
のＳ４０１と同じであるので詳細な説明は省略する。

【００６７】次に、読みの組み合わせが複数あるか否か
を判定する。読みの組み合わせが複数ある場合（Ｓ５０
２，Ｙｅｓ）には次のステップＳ５０３へ進み、１つの
場合（Ｓ５０２，Ｎｏ）には処理を終了する。

【００６８】図１２のフローチャートを用いて説明した
「打合せ」の場合には、「ダゴーセ」、「ダアワセ」、
「ウチゴーセ」、「ウチアワセ」の４つの読み候補が得
られ、ステップＳ４０３ではそれらの中から単漢字辞書
３０４に格納されたルールを用いることによって、１つ
の候補を選択していた。

【００６９】図１５のステップＳ５０３においては、読
み候補の選択をユーザに委ねる点が図１１のフローチャ
ートに示す方法と異なっている。例えば、前述した「打
合せ」の４つの読み候補である「ダゴーセ」、「ダアワ
セ」、「ウチゴーセ」、「ウチアワセ」を不図示の表示
装置の画面に「読み候補」として表示する。ユーザは、
該「読み候補」の一覧表示中から正しい読み候補を選
び、その読み候補をキーボードやマウス等の外部入力装
置を介して選択入力する。

【００７０】該ユーザによる読み候補の選択入力が終了
すれば、読み推定部３０７はそのユーザにより入力され
た上記未登録語の読みを辞書再引き部３０５へ出力す
る。辞書再引き部３０５は上記読みを入力すると単語辞
書３０３を検索し、その読みを持つ単語が単語辞書３０
３中にあるか否かを判定する（Ｓ３０８）。例えば、ユ
ーザが「ウチアワセ」を選択したとすると、該「ウチア
ワセ」の読みを持つ単語が単語辞書３０３中にあれば、
辞書再引き部３０５は単語辞書３０３に登録されている
該単語の表記「打ち合わせ」を未登録語「打合せ」の表
記として決定し、その未登録語の前記「読み情報」を単
語辞書３０３から読み出して単語同定部３０２へ通知す
る。

【００７１】ステップＳ３０９〜Ｓ３１３の処理は、図
４のＳ１０８〜Ｓ１１２と同じであるので詳細な説明は
省略する。次に、上述のようにして求められた入力日本
語文章の読み、アクセント、及びポーズなどの情報から
該日本語文章の音声を合成する音声合成部２０６、３０
６の構成及び動作を説明する。

【００７２】図３の音声合成部２０６、及び図１０の音
声合成部３０６は、単語同定部２０２、或いは単語同定
部３０２からの読み情報とアクセント情報から音声を合
成するものであり、規則合成合成方式などにより音声合
成を行う。

【００７３】図１６は、ＰＡＲＣＯＲ形合成方式により
音声合成を行うＰＡＲＣＯＲ形合成装置から成る音声合
成部２０６、３０６の主要部を示す。同図に示すＰＡＲ
ＣＯＲ形合成装置は、音声合成するための情報として音
源振幅Ａ、音源周期Ｔ及びＰＡＲＣＯＲ係数を用いる。
音源振幅Ａによって音声の強さ（音量）が決まるが、本
発明の場合には特に関係しないので、詳細な説明は省略
する。また、音源周期Ｔによって音声の高さが決まり、
本実施例の場合には、アクセント情報によってその音源
周期Ｔが変更される。

【００７４】ＰＡＲＣＯＲ係数は、偏自己相関関数法を
用いて求めることが可能であり、仮に１フレームを２０
ｍｓ（１秒に５０フレーム）とし、ＰＡＲＣＯＲ係数の
数が１０、各係数が１０ビットで表すことができるとす
ると、１０×１０×５０＝５０００ｂｐｓの情報量で１
秒間の音声を再生することができる。“あ”、“い”、
“う”、“え”、“お”といった母音の音声を再生する
場合、ＰＡＲＣＯＲ係数はそれぞれ異なるものが必要と
なるため、各々の係数を予め不図示のメモリに格納して
おき必要に応じて読み出す。

【００７５】図１６のインパルス発生器５０１は、音源
周期Ｔのパルスを発生させ、増幅器５０３９に入力す
る。増幅器５０３９は、入力されたパルスを音源振幅Ａ
に増幅して、減算器５０３７に出力する。インパルス発
生器５０１は、主として母音を再生する際に選択され
る。インパルス発生器５０１は、例えば、音源周期Ｔが
２５０Ｈｚ、サンプル周期を８ｋＨｚの場合、図１７に
示すようにパルス幅が１２５μｓ、周期が４ｍｓのパル
スが発生する。パルスの振幅は音源振幅Ａによって定ま
る。音声のアクセントの制御は、音源周期Ｔを変更する
ことによって行われる。例えば、アクセントを高くする
のであれば音源周期Ｔを高い値にし、アクセントを低く
するのであれば音源周期Ｔを低い値に設定する。このよ
うにして、音声にアクセントの高低を付けることが可能
になる。

【００７６】図１６の白色雑音発生器５０２で生成され
るパルスは、ランダムに発生する雑音であり、主として
子音を再生する際に選択される。白色雑音発生器５０２
が選択されると、白色雑音発生器５０２で生成されたパ
ルスは増幅器５０３９で上記音源振幅Ａに対応する値に
増幅されて減算器５０３７に入力される。

【００７７】また、フィルタ部５０３は、一般に声道フ
ィルタと呼ばれるものであり、音声スペクトルを持った
信号を生成する。フィルタ部５０３は、複数の乗算器５
０３１、加算器５０３３、及びデータを１サンプル周期
の時間遅らすカスケード接続された複数の遅延回路５０
３５から構成される。遅延回路５０３５の出力は次段の
遅延回路５０３５に入力され、次段の遅延回路５０３５
は前段の遅延回路５０３５よりも１サンプル周期ずつ遅
れたデータを保持する。また、各遅延回路５０３５の出
力はそれぞれ対応する乗算器５０３１に入力され、各乗
算器５０３１は、該入力値と当該ＰＡＲＣＯＲ係数（偏
自己相関係数）α1,α2,α3,---,αp とを乗算し、その
乗算結果を対応する加算器５０３３に出力する。例え
ば、“あ”の音声を生成するのであれば母音のＰＡＲＣ
ＯＲ係数α1,α2,α3,---,αp （−１＜αｉ＜１：ｉ＝
１，２，３，--- ，ｐ）の中から“あ”に相当するもの
が１フレーム（２０ｍｓ）おきに前記メモリから読み出
されて乗算器５０３１に順次入力され、“あ”に相当す
る音声スペクトルを有する信号が減算器５０３７によっ
て生成され、これがローパスフィルタＬＰＦ５０４を通
して音声となって外部に出力される。子音の場合も同様
な処理が行われる。従って、単語の読み情報から選択さ
れたＰＡＲＣＯＲ係数が、所定の時間の間２０ｍｓ毎に
更新されて音声スペクトルが出力され、この処理を文章
の単語の読み情報を順次読み込んで繰り返すことによっ
て、音声が再生される。

【００７８】本実施例では、単語同定部２０２、３０２
から出力された読み、アクセント、及びポーズなどの情
報が音声合成部２０６、３０６に入力されると、該音声
合成部２０６、３０６は、該読みを基にメモリからその
読みに対応したＰＡＲＣＯＲ係数を順次読み出し、フィ
ルタ部５０３のα１，α２，α３，--- ，αｐを順次更
新する。同時に、音声合成部２０６、３０６は、上記読
みに対応するアクセントによって音源周期Ｔを決め順次
変更することによって、当該アクセントを持った音声信
号を生成する。

【００７９】音声合成部２０６、３０６は、上記ＰＡＲ
ＣＯＲ合成装置方式にも、ＬＳＰ（線スペクトル対）方
式、波形編集（波形合成）方式、またはホルマント合成
方式等を用いた音声合成装置により構成するようにして
も良い。

【００８０】このように、本実施例では、多様な表記で
表現された日本語文章中において未登録単語として検出
される単語の発生頻度を減らすことができるので、該日
本語文章を聞き手が正確にその内容を理解できるように
音声合成することが可能になる。

【００８１】また、上記第１及び第２実施例は、例え
ば、日本語文書の読み上げ装置などのような日本語テキ
ストの音声合成装置に適用されるものであるが、本発明
は、これに限定されることなく、例えば、日本語処理、
機械翻訳、またはかな漢字変換等のように日本語文章を
正しく解析する必要がある全てのシステムに適用可能な
ものである。

【００８２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば日
本語文章を単語辞書を用いて解析中に未登録語が検出さ
れた場合でも、該未登録語の読みを用いて単語辞書、ま
たは単漢字辞書を検索することによって、多様な表記で
表現された日本語文章を解析する際、未登録語として処
理される単語の数を減らすことが可能になる。また、こ
れにより多様な表記で表現された日本語文章の読みを正
しく解析して該日本語文章を正しい読み、及び自然なア
クセントで音声合成することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理を説明する図（その１）である。

【図２】本発明の原理を説明する図（その２）である。

【図３】第１実施例の全体構成を示すブロック図であ
る。

【図４】第１実施例の動作を説明するフローチャートで
ある。

【図５】未登録語がある場合の単語ラティスの一例を示
す図である。

【図６】単語辞書の一部を示す図（その１）である。

【図７】単語が追加された場合の単語ラティスを示す図
である。

【図８】第１実施例の他の動作例を説明するフローチャ
ートである。

【図９】単語辞書の一部を示す図（その２）である。

【図１０】第２実施例の全体構成を示すブロック図であ
る。

【図１１】第２実施例の動作を説明するフローチャート
である。

【図１２】読み推定部の動作を説明するフローチャート
である。

【図１３】単漢字辞書の一部を示す図である。

【図１４】単語辞書の一部を示す図（その３）である。

【図１５】読み推定部の動作の他の例を説明するフロー
チャートである。

【図１６】音声合成部の一構成例を示す図である。

【図１７】インパルス発生器で生成されるパルスの一例
を示す図である。

【図１８】従来の音声合成における日本語解析方式の全
体構成を示す図である。

【図１９】従来の単語の同定方法を説明する図である。

【図２０】文章のアクセントの一例を示す図である。

【符号の説明】

１０１ 第１の単語同定手段 １０２ 第２の単語同定手段 １０３ 単語辞書 １０４ 音声合成手段 １０５ 読み推定手段 １０６ 単漢字辞書 ２０１、３０１ 前処理部 ２０２、２０２ 単語同定部 ２０３、３０３ 単語辞書 ２０４、３０４ 単漢字辞書 ２０５、３０５ 辞書再引き部 ２０６、３０６ 音声合成部 ３０７ 読み推定部

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された日本語文章の中から、単語辞
   書を検索しても同定できない単語を未登録語として検出
   する第１の単語同定手段と、 前記第１の単語同定手段で検出された未登録語の読みを
   用いて前記単語辞書を検索して、該未登録語を音声合成
   するために必要な情報を求める第２の単語同定手段と、 を有することを特徴とする日本語解析装置。
2. 【請求項２】 前記第２の単語同定手段は、前記第１の
   単語同定手段で検出された未登録語の読みを用いて前記
   単語辞書を検索して、該未登録語に関する前記日本語文
   章を解析するために必要となる情報を求める辞書再引き
   手段と、 該辞書再引き手段から入力される情報を基に、前記日本
   語文章を解析して前記未登録語を音声合成するために必
   要となる情報を求める解析手段と、 を有することを特徴とする請求項１記載の日本語解析装
   置。
3. 【請求項３】 前記第１の単語同定手段で検出された未
   登録語はひらがな単語であること、 を特徴とする請求項１、または２記載の日本語解析装
   置。
4. 【請求項４】 前記単語同定手段で検出された未登録語
   はカタカナ単語であること、 を特徴とする請求項１、または２記載の日本語解析装
   置。
5. 【請求項５】 前記第２の単語同定手段は、前記第１の
   単語同定手段で検出された未登録語の読みを長音化して
   前記単語辞書を引くこと、 を特徴とする請求項３、または４記載の日本語解析装
   置。
6. 【請求項６】 前記第２の単語同定手段は、前記第１の
   単語同定手段で検出された未登録語の読みを無声化して
   前記単語辞書を引くこと、 を特徴とする請求項３、または４記載の日本語解析装
   置。
7. 【請求項７】 入力された日本語文章の中から、単語辞
   書を検索しても同定できない単語を未登録語として検出
   する第１の単語同定手段と、 該第１の単語同定手段で検出された未登録語の読みを推
   定する読み推定手段と、 前記読み推定手段で推定された未登録語の読みを用いて
   前記単語辞書を検索して、該未登録語を音声合成するた
   めに必要な情報を求める第２の単語同定手段と、 を有することを特徴とする日本語解析装置。
8. 【請求項８】 前記第２の単語同定手段は、前記読み推
   定手段で推定された未登録語の読みを用いて前記単語辞
   書を検索して、該未登録語に関する前記日本語文章を解
   析するために必要な情報を求める辞書再引き手段と、 該辞書再引き手段から入力される情報を基に、前記日本
   語文章を解析して前記未登録語を音声合成するために必
   要となる情報を求める解析手段と、 を有することを特徴とする請求項７記載の日本語文章解
   析装置。
9. 【請求項９】 前記第１の単語同定手段で検出された未
   登録語は漢字混じり単語であり、 前記読み推定手段は単漢字辞書を用いて前記漢字混じり
   単語の読みを推定すること、 を特徴とする請求項７、または８記載の日本語解析装
   置。
10. 【請求項１０】 前記読み推定手段は、単漢字辞書を用
    いて前記漢字混じり単語の中の単漢字毎に音読み、また
    は訓読みを抽出し、該抽出された単漢字毎の音読み、ま
    たは訓読みを組み合わせて複数の読み候補を作成し、前
    記単漢字辞書に格納された前記単漢字のルールを用いて
    前記複数の読み候補の中から１つの読みを決定するこ
    と、 を特徴とする請求項９記載の日本語解析装置。
11. 【請求項１１】 前記第１の単語同定手段で検出された
    未登録語は漢字混じり単語であり、 前記読み推定手段は、単漢字辞書を用いて前記漢字混じ
    り単語の中の単漢字毎に音読み、または訓読みを抽出
    し、該抽出された単漢字毎の音読み、または訓読みを組
    み合わせて複数の読み候補を作成し、表示画面に該複数
    の読み候補を表示して操作者にそれらの読み候補の中か
    ら１つの読みを選択させること、 を特徴とする請求項７、または８記載の日本語解析装
    置。
12. 【請求項１２】 入力された日本語文章を複数の単語で
    区切り、単語辞書を参照して該日本語文章を構成する単
    語を同定する際、前記複数の単語の中から、前記単語辞
    書を検索しても同定できない単語を未登録語として検出
    する第１の単語同定手段と、 前記第１の単語同定手段で検出された未登録語の読みと
    同じ読みを有する単語を前記単語辞書から検索して、該
    未登録語を音声合成するために必要な情報を求める第２
    の単語同定手段と、 前記第２の単語同定手段で得られた情報に基づいて、前
    記未登録語の音声を合成する音声合成手段と、 を有することを特徴とする日本語テキスト音声合成装
    置。
13. 【請求項１３】 入力された日本語文章を複数の単語で
    区切り、単語辞書を参照して該日本語文章を構成する単
    語を同定する際、前記複数の単語の中から、前記単語辞
    書を検索しても同定できない単語を未登録語として検出
    する第１の単語同定手段と、 前記第１の単語同定手段で検出された未登録語の読みを
    推定する読み推定手段と、 前記読み推定手段で推定された未登録語の読みと同じ読
    みを有する単語を前記単語辞書から検索して、該未登録
    語を音声合成するために必要な情報を求める第２の単語
    同定手段と、 前記第２の単語同定手段で得られた情報に基づいて、前
    記未登録語の音声を合成する音声合成手段と、 を有することを特徴とする日本語テキスト音声合成装
    置。