アクセントの有効性

図3に，ATRの単語発話データベースAsetの，話者FTKの4モー ラ語普通名詞詞約1,700件のピッチ周波数の平均と分散を示す．図から，ピッ チ周波数の分散は小さく，モーラ位置が決まれば，ほぼピッチ周波数が決定で きることが分かる．また，図1と比較すると，4モーラ0 型に 良く似ていることがわかる．

Figure: モーラ情報とピッチ周波数の関係

4モーラ単語　約1,700件

Relationship between Mora and pitch

そこで，表1から音節素片が属する単語のアクセントを用いずに， 音節素片の前後環境・音節素片の単語中のモーラ位置・音節素片が属する単語 のモーラ数のみ利用して，普通名詞を合成した．その実験結果を表 7に示す．

Speech Synthesis without Accent

Table: アクセントを考慮しない合成音声

	了解度　正解率(%)			オピニオンスコア
	評価音節数: 1,750			評価単語数: 100
	FTK	FYN	平均	FTK	FYN	平均
アクセント利用	99.4	99.7	99.6	4.2	4.4	4.3
アクセント未使用	99.4	99.7	99.6	3.8	4.1	4.0

この表から，アクセントを利用せずに音声合成をおこ なった場合と，アクセントを使用して音声合成をおこなった場合を比較すると， 了解度には差がないが，オピニオン評価において低下していることがわかる．

この理由として以下の理由を考えている．通常，普通名詞は，0型の名詞が多 い．そのため，多くの単語が0型として作成される．このときは自然性の高い 音声が作成される．しかし2型や3型の合成において，0型の名詞を使用して合 成した場合，自然性が低下する．[9]．