ピッチ周波数（モーラ数とモーラ位置）

単語のピッチパターンはアクセント型によらず語頭で上昇したのち語尾に向かっ て下降する成分とアクセントの位置に対応して上昇・下降する成分の和として 近似できる[7]．日本語の単語アクセントは「低高高高低」のよ うに各音節ごとの高低で表わされるため，各音節のピッチ周波数は単語のモー ラ数とアクセント型，および音節の単語内における位置で表現できると仮定で きる．したがって$M$ モーラ語であれば理論上 $M+1$ 通りのアクセント型が 存在する．

しかし，合成単語の対象が「地名」「姓名」のような固有名詞の場合，アクセ ント型の出現に偏りがある．実際に 4$\sim$6 モーラの地名を同一話者が発声 した音声から100件ずつランダムに選んで検聴したところ，ほとんどのアクセ ント型は $M-2$ 型，もしくは $0$ 型であった．

さらに，これらの単語音声のピッチ周波数をXwaves+ [9]を用いて 調査した．図1に単一話者が発声した地名 4モーラ語 1,500件 のピッチ周波数の平均値と分散を示す．同様に5モーラ語 2,800件の結果を図 2に，6モーラ語 2,200件の結果を図3に示す．

図: 4モーラ語1,500件の$f_0$の平均と分散

Means and deviation of $f_0$ for 1,500 word (4 mora)

図: 5モーラ語2,800件の$f_0$の平均と分散

Means and deviation of $f_0$ for 2,800 word (5 mora)

図: 6モーラ語2,200件の$f_0$の平均と分散

Means and deviation of $f_0$ for 2,200 word (6 mora)

これらの図において，時間軸はモーラ数で正規化したのち計算した．図中の■ はピッチ周波数の平均値を，縦棒の長さは分散を示している．この結果から， モーラ数が同じ場合，ピッチ周波数の分散は非常に小さく，アクセント型を意 識しなくて良いと考えた．従って，4$\sim$6 モーラの地名の場合には，各音 節のピッチ周波数は単語のモーラ数と音節のモーラ位置で表現できると仮定し た．