JPH11327871A

JPH11327871A - 音声合成装置

Info

Publication number: JPH11327871A
Application number: JP10127185A
Authority: JP
Inventors: Kazuhide Oiko; 和秀老子
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1998-05-11
Filing date: 1998-05-11
Publication date: 1999-11-30

Abstract

(57)【要約】【課題】専門辞書が複数必要な様々な入力文章に対し
ても、音声合成の処理速度を低下させることなく、正確
に読み上げるようにする。【解決手段】複数の言語処理手段３Ａ〜３Ｎを基本辞
書の他に１つ以上の専門辞書を含む複数の言語辞書４Ａ
〜４Ｎをそれぞれ分担させるとともに並列して動作させ
て、言語処理選択手段５により、言語処理手段３Ａ〜３
Ｎの各出力結果を判別して１つの言語処理手段３Ａ〜３
Ｎの出力を選択する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、入力された日本語
漢字カナ混じり文から音声を合成して出力する音声合成
装置に関する。音声合成装置を利用して読み上げとする
文章は様々で、使用される環境によっては、入力される
文章に専門用語が多く含まれ、一般に使用される単語と
傾向が異なることがある。現在は、これらの文章を正し
く読み上げるために、専門用語の辞書を使用したり、ユ
ーザが編集できるユーザ辞書などを使用するなどして対
応している。

【０００２】このような専門辞書が複数必要な様々な入
力文章に対しても音声合成の処理速度を低下させること
なく、正確に読み上げることが必要である。

【０００３】

【従来の技術】従来の音声合成装置としては、例えば、
図２０に示すようなものがある。図２０において、１０
１はワードプロセッサなどの入力部であり、入力部１０
１から日本語の漢字カナ混じり文を入力する。言語処理
部１０２は、単一の基本辞書１０３を使用して入力した
漢字カナ混じり文を形態素解析などを行って表音文字列
に変換する。規則合成部１０４は、言語処理部１０２が
出力する表音文字列を音声素片１０５を参照して音声波
形に変換してスピーカ１０６に出力する。スピーカ１０
６は入力する音声波形から合成音声を出力する。

【０００４】また、他の従来例としては、図２１に示す
ように、一つの言語処理部１０２で複数の言語辞書、例
えば基本辞書１０３の他に専門用語辞書１０７や、ユー
ザ辞書１０８などを用いて言語処理を行っていた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の音声合成装置にあっては、音声合成装置を利
用して読み上げとする文章は様々で、使用される環境に
よっては、入力される文章に専門用語が多く含まれ、一
般に使用される単語と傾向が異なることがあり、これら
の文章を正しく読み上げるために、専門用語の辞書を使
用したり、ユーザが編集できるユーザ辞書などを使用す
るなどして対応している。専門用語辞書やユーザ辞書
は、一般に専門用語やユーザが登録した単語以外の単語
は登録されていないため、基本的な単語を持つ基本辞書
と併用する形で利用される。入力される文章の傾向が不
定な場合、正しく読み上げるために複数の専門辞書（例
えば地名辞書や医学用語辞書など）が必要となる。この
ため、入力される日本語文字列を表音文字列に変換する
言語処理部は、複数の言語辞書を参照することになり、
巨大な辞書を多数持った場合などには、言語辞書検索だ
けでも多くの処理時間が必要となり、言語処理部の処理
速度が著しく低下するという問題があった。

【０００６】本発明は、このような従来の問題に鑑みて
なされたものであって、偏った単語で構成される文章が
入力された場合でも、言語処理の処理速度を落とすこと
なく、正確に読み上げることができる音声合成装置を提
供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に、本発明は、図１のように構成する。請求項１の発明
は、入力する日本語の文章を言語処理して表音文字列と
し、表音文字列を音声波形に変換して合成音声を出力す
る音声合成装置において、基本辞書の他に１つ以上の専
門辞書を含む複数の言語辞書４Ａ〜４Ｎをそれぞれ分担
するとともに並列して動作する複数の言語処理手段３Ａ
〜３Ｎと、該言語処理手段３Ａ〜３Ｎの各出力結果を判
別して１つの言語処理手段３Ａ〜３Ｎの出力を選択する
言語処理選択手段５と、を備える。

【０００８】請求項２の発明は、請求項１記載の音声合
成装置において、前記言語処理選択手段５は、前記各言
語処理手段３Ａ〜３Ｎの処理の出力順を判別して処理出
力が最も早い言語処理手段３Ａ〜３Ｎの出力を選択す
る。請求項３の発明は、請求項１記載の音声合成装置に
おいて、前記各言語処理手段３Ａ〜３Ｎに、形態素解析
において単語間結合の強さを算出する単語間結合算出手
段を設け、前記言語処理選択手段５は、前記単語間結合
算出手段の算出結果を判別して単語間の結合が最も強い
形態素解析結果の言語処理手段の出力を選択する。

【０００９】請求項４の発明は、請求項１記載の音声合
成装置において、前記各言語処理手段３Ａ〜３Ｎに、形
態素解析において未知語率を算出する未知語率算出手段
を設け、前記言語処理選択手段５は、前記未知語率算出
手段の算出結果を判別して、未知語率が最も低い形態素
解析結果の言語処理手段の出力を選択する。

【００１０】請求項５の発明は、請求項１記載の音声合
成装置において、前記各言語処理手段３Ａ〜３Ｎに、形
態素解析において単語間結合の強さを算出する単語間結
合算出手段と、形態素解析において未知語率を算出する
未知語率算出手段と、を設け、前記言語処理選択手段５
は、処理の出力順、単語間結合の強さ、および未知語率
の各選択要因に比重を設定して、点数化し、総合点の最
も高かった言語処理手段３Ａ〜３Ｎの出力を選択する。

【００１１】このような構成を備えた本発明によれば、
複数の言語処理手段３Ａ〜３Ｎを基本辞書の他に１つ以
上の専門辞書を含む複数の言語辞書４Ａ〜４Ｎをそれぞ
れ分担させるとともに並列して動作させて、言語処理手
段３Ａ〜３Ｎの各出力結果を判別して１つの言語処理手
段３Ａ〜３Ｎの出力を選択するので、すなわち、各言語
処理手段３Ａ〜３Ｎの処理の出力順を判別して処理出力
が最も早い言語処理手段３Ａ〜３Ｎの出力を選択するか
または単語間結合算出手段の算出結果を判別して単語間
の結合が最も形態素解析結果の言語処理手段３Ａ〜３Ｎ
の出力を選択するかまたは未知語率算出手段の算出結果
を判別して、未知語率が最も低い形態素解析結果の言語
処理手段３Ａ〜３Ｎの出力を選択するかまたは処理の出
力順、単語間結合の強さ、および未知語率の各選択要因
に比重を設定して、点数化し、総合点の最も高かった言
語処理手段３Ａ〜３Ｎの出力を選択するので、専門辞書
が複数必要な様々な入力文章に対して、音声合成の処理
速度を低下させることなく、正確に読み上げることがで
きる。また、単一の言語処理部を使用する場合に比べて
処理速度を向上させることができる。

【００１２】

【発明の実施の形態】図２は本発明の第１の実施形態を
示すブロック図である。図２において、１は入力部であ
り、入力部１は、例えばワードプロセッサなどからな
り、日本語の漢字カナ混じり文を入力する。入力部１に
対して複数の言語処理タスク部２Ａ〜２Ｎが並列に設け
られる。言語処理タスク部２Ａ〜２Ｎは、並列して動作
する言語処理手段としての言語処理部３Ａ〜３Ｎと、言
語処理部３Ａ〜３Ｎが分担して用いる言語辞書４Ａ〜４
Ｎにより構成される。言語処理部３Ａ〜３Ｎは、入力す
る日本語漢字カナ混じり文をそれぞれ分担する言語辞書
４Ａ〜４Ｎを用いて表音文字列に変換する。

【００１３】言語辞書４Ａ〜４Ｎの構成例を図３に示
す。言語辞書４Ａは、例えば、図３（Ａ）に示すよう
に、基本辞書、単漢字辞書、ユーザ辞書、地名辞書、人
名辞書などにより構成される。言語辞書４Ｂは、例えば
図３（Ｂ）に示すように、基本辞書、単漢字辞書、医学
用語辞書、薬学用語辞書などにより構成される。言語辞
書４Ｎは、例えば図３（Ｃ）に示すように、基本辞書、
単漢字辞書、経済用語辞書、経営用語辞書などにより構
成される。

【００１４】専門用語辞書やユーザ辞書は、一般に専門
用語やユーザが登録した単語以外の単語は登録されてい
ないため基本的な単語をもつ基本辞書、単漢字辞書と併
用する形で利用される。入力される日本語漢字カナ混じ
り文の使用単語の傾向が不定な場合、正しく読み上げる
ために、複数の専門用語辞書（例えば、地名辞書、人名
辞書、医学用語辞書、薬学用語辞書、経済用語辞書、経
営用語辞書など）が必要となり、複数の言語辞書４Ａ〜
４Ｎを使用する。これらの言語辞書４Ａ〜４Ｎを分担し
て使用する言語処理部３Ａ〜３Ｎを並列して動作させる
ようにしている。

【００１５】図２において、各言語処理部３Ａ〜３Ｎの
出力側には言語処理選択手段としての言語処理選択部５
が設けられる。言語処理選択部５は、図４に示すよう
に、出力順判別手段としての出力順判別部６と選択手段
としての選択部７より構成される。出力順判別部６は、
各言語処理部３Ａ〜３Ｎの処理出力順を判別する。すな
わち、出力順判別部は、処理が最も早かった言語処理部
３Ａ〜３Ｎを判別する。選択部７は、出力順判別結果に
より処理が最も早かった言語処理部３Ａ〜３Ｎの出力を
選択する。

【００１６】言語処理選択部５で選択されて出力された
表音文字列は、規則合成部８に入力する。規則合成部８
は、音声素片９を参照して音素や音節などの音声要素を
連続して音声波形を合成し、スピーカからなる出力部１
０に音声波形を送る。出力部１０は、入力する音声波形
から合成音声を出力する。図５は各言語処理部３Ａ〜３
Ｎの構成例を示す図である。

【００１７】図５において、各言語処理部３Ａ〜３Ｎ
は、前処理部１１、形態素解析部１２、後処理部１３、
および構成解析処理部１４により構成されている。前処
理部１１は、形態素解析の前に前処理とし
て「。」「、」「？」「！」を用いて解析単位を抽出
し、また、数字の区切り記号「，」の削除を行う。形態
素解析部１２は、抽出された解析単位の入力文字列を形
態素解析するもので、言語辞書４Ａ〜４Ｎを照合して、
可能性のある全ての単語・形態素を抽出して、形態素ラ
ティス（単語ラティス）を作成し、その後種々の規範を
適用して最適の単語・形態素列を探索する。この場合、
形態素ラティス（単語ラティス）を作成するとき、未知
語を抽出する。単語ラティスを作成した後に単語の接続
関係を求め、評価値を最大とする単語を選択し、全ての
可能な単語の組み合わせのうち、評価関数が最大となる
単語列を最適解として選択する。

【００１８】図６に形態素解析の例を示す。「ナシを食
べた。」を解析単位として抽出し、言語辞書４Ａ〜４Ｎ
を参照して、形態素（単語）を抽出する。「ナ」は１
個、「シ」は１個、「を」は２個、「食」は５個、
「べ」は３個、「た」は４個の形態素ラティスを作成す
る。接続線ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅなどで示す形態素の接続
関係を求め、評価値を最大とする形態素を選択し、最上
段の形態素列を最適解とする。図６の例では、「ナ」
「シ」が未知語、「を」は格助詞、「食」は動詞語幹ハ
行下一段、「べ」は動詞活用語尾ハ行下一段、「た」は
助動詞終止形が選択される。

【００１９】図５に戻って、後処理部１３は、形態素解
析が終った後にいくつかの後処理を行うもので、字句解
析処理、数詞処理、カタカナ文字未知語、英字未知語な
どの処理、転成名詞処理、連語処理を行う。構文解析処
理部１４は、文節間の係受け処理を行う。普通の文章か
ら、自然なプロソディを持つ合成音声を得るためには、
人間の無意識的な「文構造を理解した上での息継ぎ」を
まねる必要がある。このため、日本語の文法性質に着目
した構文解析法が開発されている。

【００２０】正確な構文解析をするためには、文章の意
味解析を必要とする。ここでは、意味解析まではせず、
隣接する文節の文法属性のみに着目することによって構
文解析を行っている。すなわち、指示解析処理部１４
は、単語同定結果から文節境界を定め、文節の種類を定
めて、文節間の関係を求める。

【００２１】図７は本発明の第１の実施形態の動作を説
明するフローチャートである。図７において、まず、ス
テップＳ１で入力部１より日本語漢字カナ混じり文を入
力する。次に、ステップＳ２で入力部１より入力した日
本語漢字カナ混じり文を複数の言語処理部３Ａ〜３Ｎで
並列して処理し、表音文字列に変換して出力する。この
場合、言語処理部３Ａは、図３（Ａ）に示す言語辞書４
Ａを用いて言語処理を行い、言語処理部３Ｂは、図３
（Ｂ）に示す言語辞書４Ｂを用いて言語処理を行い、言
語処理部３Ｎは図３（Ｃ）に示す言語辞書４Ｎを用いて
言語処理を行う。すなわち、各言語処理部３Ａ〜３Ｎ
は、基本辞書、単漢字辞書に加えて１つ以上の内容の異
なる専門用語辞書を用いて言語処理を行う。

【００２２】各言語処理部３Ａ〜３Ｎにおいては、図５
に示すように、前処理部１１で解析単位を抽出し、形態
素解析部１２で形態素解析を行う。図６に示すように、
入力部１から例えば「ナシを食べた。」という日本語漢
字カナ混じり文が入力した場合には、前処理部１１で
「ナシを食べた。」を解析単位として抽出し、形態素解
析部１２で各言語辞書４Ａ〜４Ｎを参照して、すべての
形態素（単語）を抽出し、形態素ラティスを作成する。
図６においては、「ナ」「シ」は１個、「を」は２個、
「食」は５個、「べ」は３個、「た」は４個の形態素ラ
ティスが作成される。ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅなどで示すよ
うな形態素間の接続関係を求め、各接続関係の評価値を
最大とする形態素を選択する。

【００２３】こうして、図６の最上段の未知語の
「ナ」、未知語の「シ」、格助詞の「を」、動詞語幹ハ
行下一段の「食」、動詞活用語尾ハ行下一段の「べ」、
助動詞終止形の「た」が最適解として選択される。形態
素解析が行われた後に字句解析処理、数詞処理、未知語
処理などの後処理が行われる。後処理が終了すると、文
節境界を定め、文節の種類を定めて、文節間の関係を求
める構文解析処理が行われる。こうして、複数の言語処
理部３Ａ〜３Ｎを並列に動作させて、入力した日本語漢
字カナ混じり文をそれぞれ表音文字列に変換する。

【００２４】次に、ステップＳ３で各言語処理部３Ａ〜
３Ｎが出力する処理出力順を出力順判別部６で判別す
る。すなわち、複数の言語処理部３Ａ〜３Ｎを並列動作
させて処理させた処理結果が最も早く得られた言語処理
部３Ａ〜３Ｎを判別する。次に、ステップＳ４で処理結
合が最も早く得られた言語処理部３Ａ〜３Ｎの出力を選
択して、表音文字列を出力する。

【００２５】次に、ステップＳ５で規則合成部８により
音声素片９を参照して選択した音声文字列を規則合成し
て音声波形に変換する。次に、ステップＳ６で出力部１
０のスピーカから合成音声を出力する。このように、入
力する漢字カナ混じり文を複数の言語処理部３Ａ〜３Ｎ
で並列して処理し、処理結果が最も早いものを選択する
ため、専門辞書が複数必要な種々な入力文章に対して、
音声合成の処理速度を低下させることなく、正確に読み
上げることができる。また、単一の言語処理部を使用す
る場合に比べて処理速度を向上させることができる。

【００２６】図８は本発明の第２の実施形態に係る言語
処理部を示す図である。図８において、形態素解析部１
２内には単語間結合算出手段としての単語間結合算出部
１２Ａが設けられている。その他の構成は、図５と同様
になっている。単語間結合算出部１２Ａは、単語間の結
び付きの強さを数値化したものを単語間で加算して合計
値を算出する。

【００２７】例えば、図９に示すように、未知語「ナ」
と未知語「シ」の結び付きは「３」、未知語「シ」と格
助詞「を」との結び付きは「３」、未知語「シ」と未知
語「を」との結び付きは「４」、格助詞「を」と動詞語
幹ワ行五段の「食」との結び付きは「５」のように数値
が与えられている。最上段の単語列の算出値は、「３＋
３＋３＋３＋３＋３＝１８」であり、他の単語列に比べ
て算出値は小さく、単語間の結び付きが最も強い。各言
語処理部３Ａ〜３Ｎは入力する日本語漢字カナ混じり文
を並列に処理して、形態素解析結果として単語間結び付
きの強さを算出して出力する。

【００２８】図１０は言語処理選択部５Ａの構成例を示
す図である。図１０において、言語処理選択部５Ａは、
単語間結合判別手段としての単語間結合判別部６Ａと選
択手段としての選択部７により構成されている。単語間
結合判別部６Ａは単語間結合算出部１２Ａで算出した算
出値から単語間の結び付きが最も強い形態解析結果を出
力した言語処理部３Ａ〜３Ｎを判別する。選択部７は、
単語間結合判別部６Ａの判別結果により単語間の結び付
きが最も強い形態素解析結果の言語処理部３Ａ〜３Ｎの
出力を選択する。

【００２９】図１１は本発明の第２の実施形態の動作を
説明するフローチャートである。図１１において、図７
のステップＳ２およびステップＳ３の代りにステップＳ
２ＡおよびステップＳ３Ａが設けられ、その他のステッ
プＳ１，４〜６は同様になっている。ステップＳ２Ａで
は、複数の言語処理部３Ａ〜３Ｎを並列して動作させ、
形態素解析結果を出力するとき、単語間の結び付きの強
さを単語間で加算し、合計値を算出してそれぞれ出力す
る。ステップＳ３Ａでは、単語間の結び付きが最も強い
形態素解析結果を出力した言語処理部３Ａ〜３Ｎを判別
する。ステップＳ４で判別結果に基づいて単語間の結び
付きが最も強い言語処理部３Ａ〜３Ｎの出力を選択し、
表音文字列として出力する。

【００３０】本実施形態においても、専門辞書が複数必
要な種々な入力文章に対して、音声合成の処理速度を低
下させることなく、正確に読み上げることができる。ま
た、単一の言語処理部を使用する場合に比べて処理速度
を向上させることができる。図１２は本発明の第３の実
施形態に係る言語処理部を示す図である。図１２におい
て、形態素解析部１２に未知語率算出手段としての未知
語率算出部１２Ｂが設けられている。その他の構成は図
５と同様になっている。未知語率算出部１２Ｂは、文章
を構成する単語（形態素）の未知語率を算出する。

【００３１】未知語率算出部１２Ｂは、図１３に示すよ
うに、形態素解析の結果、選択された単語列（形態素
列）に未知語として抽出された単語（形態素）がいくつ
存在するかによって未知語率を求める。図１３におい
て、「ナ」と「シ」は未知語であり、「を」、「食」、
「べ」、「た」、「。」は既知語である。したがって、
未知語率は（２／７）×１００＝２８％となる。

【００３２】図１４は言語処理選択部５Ｂの構成例を示
す図である。図１４において、言語処理選択部５Ｂは、
未知語率判別手段としての未知語率判別部６Ｂと選択手
段としての選択部７により構成されている。未知語率判
別部６Ｂは、形態素解析部１２の未知語率算出部１２Ｂ
で算出した各言語処理部３Ａ〜３Ｎの未知語率を判別す
る。すなわち、未知語率の最も低い言語処理部３Ａ〜３
Ｎを判別する。選択部７は、未知語率判別部６Ｂの判別
結果により未知語率が最も低い言語処理部３Ａ〜３Ｎの
出力を選択して表音文字列を出力する。

【００３３】図１５は本発明の第３の実施形態の動作を
説明するフローチャートである。図１５において、図７
のステップＳ２およびステップＳ３の代りにステップＳ
２ＢおよびステップＳ３Ｂが設けられている。他のステ
ップＳ１，４〜６は図７と同様になっている。ステップ
Ｓ２Ｂでは複数の言語処理部３Ａ〜３Ｎを入力する文章
について並列して処理させ、形態素解析の結果として未
知語率を算出して出力する。

【００３４】ステップＳ３Ｂでは形態素解析の結果とし
て各言語処理部３Ａ〜３Ｎから出力される未知語率から
単語の未知語率が最も低かった言語処理部３Ａ〜３Ｎを
判別し、ステップＳ４で未知語率が最も低かった言語処
理部３Ａ〜３Ｎの出力を選択して表音文字列を出力す
る。本実施形態においても、専門辞書が複数必要な様々
な入力文章に対して、音声合成の処理速度を低下させる
ことなく、正確に読み上げることができる。また、単一
の言語処理部を使用する場合に比べて処理速度を向上さ
せることができる。

【００３５】図１６は本発明の第４の実施形態に係る言
語処理を示す図である。図１６において、図５の形態素
解析部１２に単語間結合算出手段としての単語間結合算
出部１２Ａおよび未知語率算出手段としての未知語率算
出部１２Ｂが設けられている。その他の構成は図５と同
様になっている。単語間結合算出部１２Ａは、単語間の
結び付きの強さを算出する。例えば、図１７に示すよう
に、単語間結合算出部１２Ａは、単語間の結び付きの強
さを示す数値を加算して合計値を出力する。

【００３６】最上段の単語列（形態素列）の場合には、
「３＋３＋３＋３＋３＋３＝１８」となる。また、例え
ば最上段の単語列に対して、「を」を未知語とした単語
列の場合は、「３＋４＋３＋３＋３＋３＝１９」とな
る。合計して得られた算出値が最も小さい最上段の単語
列が単語間の結び付きが最も強いことを示す。未知語率
算出部１２Ｂは、形態素解析の結果、選択された単語列
に未知語として抽出された単語がいくつあるかによって
未知語率を求める。図１７において、最上段の単語列の
場合には、未知語率は（２／７）×１００＝２８％とな
り、最上段の単語列に対して「を」を未知語とした単語
列の場合には、未知語率は（３／７）×１００＝４３％
となる。

【００３７】図１８は言語処理選択部５Ｃの構成例を示
す図である。図１８において、言語処理選択部５Ｃは、
出力順判別手段としての出力順判別部６、単語間結合判
別手段としての単語間結合判別部６Ａ、未知語率判別手
段としての未知語率判別部６Ｂ、比重設定手段としての
比重設定部６Ｃ、および選択手段としての選択部７によ
り構成される。

【００３８】出力順判別部６は、各言語処理部３Ａ〜３
Ｎの処理出力の出力順を判別する。単語間結合判別部６
Ａは各言語処理部３Ａ〜３Ｎの単語間の結び付きの強さ
を判別する。未知語率判別部６Ｂは各言語処理部３Ａ〜
３Ｎの単語の未知語率を判別する。比重設定部６Ｃは、
これらの３つの選択要因に比重を設定し、点数化して出
力する。選択部７は、比重を設定して点数化された総合
点が最も高かった言語処理部３Ａ〜３Ｎの出力を選択す
る。

【００３９】図１９は本発明の第４の実施形態の動作を
説明するフローチャートである。図１９において、図７
のステップＳ２およびステップＳ３の代りにステップＳ
２ＣおよびステップＳ３Ｃを設けた。その他のステップ
Ｓ１，４〜６は図７と同様である。ステップＳ２Ｃで
は、複数の言語処理部３Ａ〜３Ｎを入力する日本語漢字
カナ混じり文について並列して処理させ、形態素解析の
結果として単語間の結び付きの強さを算出して出力する
とともに、単語の未知語率を算出して出力する。

【００４０】ステップＳ３Ｃでは、各言語処理部３Ａ〜
３Ｎの処理出力の出力順、単語間の結び付きの強さ、単
語の未知語率を判別し、これらの選択要因に比重を設定
して数値化し、総合点を出力する。ステップＳ４で総合
点が最も高かった言語処理部３Ａ〜３Ｎの出力を選択し
て、表音文字列を出力する。本実施形態においても、専
門辞書が複数必要な様々な入力文章に対して、音声合成
の処理速度を低下させることなく、正確に読み上げるこ
とができる。また、単一の言語処理部を使用する場合に
比べて処理速度を向上させることができる。

【００４１】

【発明の効果】以上説明してきたように、本発明によれ
ば、複数の言語処理手段を基本辞書の他に１つ以上の専
門辞書を含む複数の言語辞書をそれぞれ分担させるとと
もに並列して動作させて、言語処理手段の各出力結果を
判別して１つの言語処理手段の出力を選択するため、す
なわち、各言語処理手段の処理の出力順を判別して処理
出力が最も早い言語処理手段の出力を選択するかまたは
単語間結合算出手段の算出結果を判別して単語間の結合
が最も強い形態素解析結果の言語処理手段の出力を選択
するかまたは未知語率算出手段の算出結果を判別して、
未知語率が最も低い形態素解析結果の言語処理手段の出
力を選択するかまたは処理の出力順、単語間結合の強
さ、および未知語率の各選択要因に比重を設定して、点
数化し、総合点の最も高かった言語処理手段の出力を選
択するため、専門辞書が複数必要な様々な入力文章に対
して、音声合成の処理速度を低下させることなく、正確
に読み上げることができる。また、単一の言語処理部を
使用する場合に比べて処理速度を向上させることができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理説明図

【図２】本発明の第１の実施形態を示すブロック図

【図３】言語辞書の構成例を示す図

【図４】言語処理選択部の構成例を示す図

【図５】言語処理部の構成例を示す図

【図６】形態素解析の例を示す図

【図７】第１の実施形態の動作を説明するフローチャー
ト

【図８】本発明の第２の実施形態に係る言語処理部を示
す図

【図９】単語間結合の強さの説明図

【図１０】第２の実施形態の言語処理選択部を示す図

【図１１】第２の実施形態の動作を説明するフローチャ
ート

【図１２】本発明の第３の実施形態に係る言語処理部を
示す図

【図１３】未知語率の説明図

【図１４】第３の実施形態の言語処理選択部を示す図

【図１５】第３の実施形態の動作を説明するフローチャ
ート

【図１６】本発明の第４の実施形態に係る言語処理部を
示す図

【図１７】単語間結合の強さおよび未知語率の説明図

【図１８】第４の実施形態の言語処理選択部を示す図

【図１９】第４の実施形態の動作を説明するフローチャ
ート

【図２０】従来例を示す図

【図２１】他の従来例を示す図

【符号の説明】

１：入力部２Ａ〜２Ｎ：言語処理タスク部３Ａ〜３Ｎ：言語処理部（言語処理手段）４Ａ〜４Ｎ：言語辞書５，５Ａ，５Ｂ，５Ｃ：言語処理選択部（言語処理選択
手段）６：出力順判別部６Ａ：単語間結合判別部６Ｂ：未知語率判別部６Ｃ：比重設定部７：選択部８：規則合成部９：音声素片１０：出力部１１：前処理部１２：形態素解析部１２Ａ：単語間結合算出部（単語間結合算出手段）１２Ｂ：未知語率算出部（未知語率算出手段）１３：後処理部１４：構文解析処理部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力する日本語の文章を言語処理して表音
文字列とし、表音文字列を音声波形に変換して合成音声
を出力する音声合成装置において、基本辞書の他に１つ以上の専門辞書を含む複数の言語辞
書をそれぞれ分担するとともに並列して動作する複数の
言語処理手段と、該言語処理手段の各出力結果を判別して１つの言語処理
手段の出力を選択する言語処理選択手段と、を備えたこ
とを特徴とする音声合成装置。
【請求項２】請求項１記載の音声合成装置において、前記言語処理選択手段は、前記各言語処理手段の処理の
出力順を判別して処理出力が最も早い言語処理手段の出
力を選択することを特徴とする音声合成装置。
【請求項３】請求項１記載の音声合成装置において、前記各言語処理手段に、形態素解析において単語間結合
の強さを算出する単語間結合算出手段を設け、前記言語
処理選択手段は、前記単語間結合算出手段の算出結果を
判別して単語間の結合が最も強い形態素解析結果の言語
処理手段の出力を選択することを特徴とする音声合成装
置。
【請求項４】請求項１記載の音声合成装置において、前記各言語処理手段に、形態素解析において未知語率を
算出する未知語率算出手段を設け、前記言語処理選択手段は、前記未知語率算出手段の算出
結果を判別して、未知語率が最も低い形態素解析結果の
言語処理手段の出力を選択することを特徴とする音声合
成装置。
【請求項５】請求項１記載の音声合成装置において、前記各言語処理手段に、形態素解析において単語間結合
の強さを算出する単語間結合算出手段と、形態素解析において未知語率を算出する未知語率算出手
段と、を設け、前記言語処理選択手段は、処理の出力順、単語間結合の
強さ、および未知語率の各選択要因に比重を設定して、
点数化し、総合点の最も高かった言語処理手段の出力を
選択することを特徴とする音声合成装置。