本研究では木に基づくクラスタリングを利用するために，まずHTK[4]を 用いて，前後音素環境，モーラ情報，アクセント情報を考慮した音節モデルの作 成を行う．次にその音節モデルに対して，木に基づくクラスタリングにより音響 的特徴が類似した音節情報に状態分けを行う．しかし音響的特徴による分類 だけでは，選択出来る音節が多数存在するので，本研究では更に状態分けされた 複数の音節情報に対して，言語的な情報の緩和条件を用いて音節情報を選択する． 最後に選択された音節情報の中からランダムに１つを選択し，それらを接続する ことで合成音声を作成する．
なお本研究におけるクラスタリングの''緩和条件''とは，指定された言 語情報以外が一致する条件を指す．''緩和条件''の例を図10に 示す．
図10には，音節情報q-to0403001+kと代替可能な音節情報として ，7つの音節情報が示されている．このグループに対して，緩和条件としてモー ラ数の緩和を行うとq-to0503001+kが，緩和条件として前音素の緩和を行うと i-to0403001+kがそれぞれ抽出出来る．
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