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公開番号2023075425
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-05-31
出願番号2021188324
出願日2021-11-19
発明の名称言語処理装置、学習装置及びそれらのプログラム
出願人日本放送協会,一般財団法人NHKエンジニアリングシステム
代理人弁理士法人磯野国際特許商標事務所
主分類G10L 13/08 20130101AFI20230524BHJP(楽器;音響)
要約【課題】アクセント辞書と学習ベースの言語処理部とを併用できる言語処理装置を提供する。
【解決手段】言語処理装置1は、アクセント辞書10を用いて、固有名詞を指示記号で囲われた読み仮名及び韻律記号に変換する固有名詞変換部11と、指示記号で囲われた部分を除き、漢字仮名交じり文を中間言語データに変換するように学習した第1ニューラルネットワークを用いて、漢字仮名交じり文を中間言語データに変換する言語処理部12と、アクセント結合するように学習した第2ニューラルネットワークを用いて、中間言語データのアクセント結合を行うアクセント結合部13とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
漢字仮名交じり文を読み仮名及び韻律記号で記述された中間言語データに変換する言語処理装置であって、
固有名詞毎に前記読み仮名及び前記韻律記号が予め登録されたアクセント辞書を用いて、前記漢字仮名交じり文に含まれる固有名詞を、所定の指示記号で囲われた前記読み仮名及び前記韻律記号に変換する固有名詞変換部と、
前記指示記号で囲われた部分を除き、前記漢字仮名交じり文を前記中間言語データに変換するように学習した第１ニューラルネットワークを用いて、前記固有名詞変換部で変換された漢字仮名交じり文を前記中間言語データに変換する言語処理部と、
連続する２つのアクセント句をアクセント結合するように学習した第２ニューラルネットワークを用いて、前記言語処理部が変換した中間言語データのアクセント結合を行うアクセント結合部と、
を備えることを特徴とする言語処理装置。
続きを表示（約 660 文字）【請求項２】
前記第１ニューラルネットワークは、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒであることを特徴とする請求項１に記載の言語処理装置。
【請求項３】
前記第２ニューラルネットワークは、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒであることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の言語処理装置。
【請求項４】
漢字仮名交じり文を読み仮名及び韻律記号で記述された中間言語データに変換するためのニューラルネットワークを学習する学習装置であって、
所定の指示記号で囲われた部分を除き、前記漢字仮名交じり文を前記中間言語データに変換するように第１ニューラルネットワークを学習する言語処理部と、
前記中間言語データで連続する２つのアクセント句をアクセント結合するように第２ニューラルネットワークを学習するアクセント結合部と、
を備えることを特徴とする学習装置。
【請求項５】
前記第１ニューラルネットワークは、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒであることを特徴とする請求項４に記載の学習装置。
【請求項６】
前記第２ニューラルネットワークは、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒであることを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の学習装置。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１から請求項３の何れか一項に記載の言語処理装置として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、請求項４から請求項６の何れか一項に記載の学習装置として機能させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声合成用の言語処理装置、学習装置及びそれらのプログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、読み仮名及び韻律記号で記述された中間言語データを用いる、Ｓｅｑｕｅｎｃｅ－ｔｏ－Ｓｅｑｕｅｎｃｅ方式の日本語音声合成手法が提案されている。この発明において、読み仮名と韻律記号を漢字仮名交じり文から変換する言語処理部は、解析的手法で実現されている（例えば、非特許文献１）。この従来技術は、解析的手法のため、自動及び手動を含めて学習データを用いた機械学習による学習法を適用できない。そこで、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを用いた学習ベースの言語処理部を実現する手法が提案されている（例えば、非特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－３４８８３号公報
【非特許文献】
【０００４】
“OPEN JTalk”、［online］、［令和３年１１月２日検索］、インターネット＜URL：http://open-jtalk.sourceforge.net/＞
懸川直人，原直，阿部匡伸，井島勇祐，“Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを用いた日本語テキストからの読み仮名・韻律記号列推定”，日本音響学会秋季研究発表会，３－２－１７，ｐｐ．８２９－８３２，Ｓｅｐ．２０２０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献２に記載の手法では、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒが、漢字仮名交じり文を読み仮名及び韻律記号に１対１で変換するため、漢字仮名交じり文に含まれる固有名詞の変換にアクセント辞書を利用できず、誤変換を招くという問題がある。
【０００６】
図９を参照し、従来技術の問題点を具体的に説明する。
図９の例では、「今日の新潟県胎内市の天気予報です。」という漢字仮名交じり文を、「キョ！ウノ＃ニ＾イガタケ！ン＃タ！イウチ＃シ＾ノ＃テ＾ンキヨ！ホウ＃デ！ス＝」という中間言語データに変換している。なお、図９では、中間言語データにおいて、説明に関係する部分を破線で図示した。例えば、気象情報では、「胎内」などの地名は重要な単語なので、アクセント辞書を用いて、「胎内」という地名を「タ！イナイ」という読み仮名及び韻律記号に正確に変換しなければならない。しかし、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを用いた言語処理部では、「胎内」という地名を「タ！イウチ」という読み仮名及び韻律記号に誤変換してしまうことがある。このような中間言語データの誤変換は、事後的に修正するのに非常に手間がかかる点と、自動化による修正を前提としないシステムを用いる場合に読み間違いの原因となる点とが問題となる。
【０００７】
そこで、本発明は、アクセント辞書と、学習ベースの言語処理部とを併用できる言語処理装置、学習装置及びそれらのプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題を解決するため、本発明に係る言語処理装置は、漢字仮名交じり文を読み仮名及び韻律記号で記述された中間言語データに変換する言語処理装置であって、固有名詞変換部と、言語処理部と、アクセント結合部とを備える構成とした。
【０００９】
かかる構成によれば、固有名詞変換部は、固有名詞毎に読み仮名及び韻律記号が予め登録されたアクセント辞書を用いて、漢字仮名交じり文に含まれる固有名詞を、所定の指示記号で囲われた読み仮名及び韻律記号に変換する。
また、言語処理部は、指示記号で囲われた部分を除き、漢字仮名交じり文を中間言語データに変換するように学習した第１ニューラルネットワークを用いて、固有名詞変換部で変換された漢字仮名交じり文を中間言語データに変換する。
そして、アクセント結合部は、連続する２つのアクセント句をアクセント結合するように学習した第２ニューラルネットワークを用いて、言語処理部が変換した中間言語データのアクセント結合を行う。
【００１０】
また、前記課題を解決するため、本発明に係る学習装置は、漢字仮名交じり文を読み仮名及び韻律記号で記述された中間言語データに変換するためのニューラルネットワークを学習する学習装置であって、言語処理部と、アクセント結合部とを備える構成とした。
（【００１１】以降は省略されています）

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