(57)【要約】【課題】複数の発話者間の関係性を利用して適切な対話を実現する。【解決手段】音声対話システム（１）は、複数人の会話内容を取得する取得手段（２０）と、複数人の会話内容及び複数人の画像認識結果の少なくとも一方に基づいて、複数人の関係性及び感情状態を推定する推定手段（３２０，３３０）と、複数人の関係性及び感情状態に基づいて、複数人の感情状態が良好であるほど高くなる評価値が所定値以上になる応答内容を生成する生成手段（３６０）と、応答内容を発話する発話手段（４０）とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数人の会話内容を取得する取得手段と、
前記複数人の会話内容及び前記複数人の画像認識結果の少なくとも一方に基づいて、前記複数人の関係性及び感情状態を推定する推定手段と、
前記複数人の関係性及び感情状態に基づいて、前記複数人の感情状態が良好であるほど高くなる評価値が所定値以上になる応答内容を生成する生成手段と、
前記応答内容を発話する発話手段と
を備えることを特徴とする音声対話システム。
【請求項２】
前記発話手段により前記応答内容が発話された後の前記複数人の関係性及び感情状態に基づいて、前記生成手段における前記応答内容を生成する応答生成モデルの学習を実行する学習手段を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の音声対話システム。
【請求項３】
前記生成手段は、前記応答内容の候補となる応答内容候補を複数生成する候補生成手段と、前記応答内容候補の中から１つを選択して前記応答内容として出力する候補選択手段とを有しており、
前記学習手段は、（ｉ）前記候補生成手段及び前記候補選択手段の両方、又は（ｉｉ）前記候補選択手段のみを対象とする学習により、前記応答生成モデルの学習を実行する
ことを特徴とする請求項２に記載の音声対話システム。
【請求項４】
前記学習手段は、ニューラルネットワークを含むことを特徴とする請求項２又は３に記載の音声対話システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザと音声による対話を行う音声対話システムの技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の発話者の会話内容から、発話者間の関係性を分析するものが知られている。例えば特許文献１では、発話者間の関係性分析し、同一の会話テーマと推定される発話を一連の発語群として特定するという技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−００９８２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
複数の発話者間に入って発話する音声対話システムには、複数の発話者間の関係性に応じた適切な会話内容を選択することが要求される。しかしながら、特許文献１には、複数の発話者間の関係性に応じた会話内容の制御については言及されていない。このため、複数の発話者間の関係性を分析できたとしても、その関係性を会話内容の制御に活用することができない。つまり、複数の発話者が存在する場合、状況に応じて適切な会話内容を選択できない可能性があるという技術的問題点が生ずる。
【０００５】
本発明は、例えば上記問題点に鑑みてなされたものであり、複数の発話者間の関係性を利用して適切な対話を実現することが可能な音声対話システ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】
【０００６】
本発明に係る音声対話システムの一態様では、複数人の会話内容を取得する取得手段と、
前記複数人の会話内容及び前記複数人の画像認識結果の少なくとも一方に基づいて、前記複数人の関係性及び感情状態を推定する推定手段と、前記複数人の関係性及び感情状態に基づいて、前記複数人の感情状態が良好であるほど高くなる評価値が所定値以上になる応答内容を生成する生成手段と、前記応答内容を発話する発話手段とを備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態に係る音声対話装置とユーザとの対話時の動作を示す概念図である。
【図２】本実施形態に係る音声対話装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本実施形態に係る音声対話装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図４】本実施形態に係る音声対話装置によるユーザの認証・分析結果を示す表である。
【図５】本実施形態に係る音声対話装置によって生成される応答内容候補の一例を示す表である。
【図６】本実施形態に係る音声対話装置による学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本実施形態に係る音声対話装置による学習処理で用いられる学習データの一例を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して音声対話システムの実施形態について説明する。以下では、音声対話システムの一例として、人型の音声対話装置を挙げて説明する
【０００９】
＜対話時の動作概要＞
まず、本実施形態に係る音声対話装置の対話時の動作概要について、図１を参照して簡単に説明する。図１は、本実施形態に係る音声対話装置とユーザとの対話時の動作を示す概念図である。
【００１０】
図１に示すように、本実施形態に係る音声対話装置１は、ユーザ５００との音声対話を行うことが可能に構成されている。なお、図１には、説明の便宜上１人のユーザ５００が示されているが、本実施形態に係る音声対話装置１は、複数のユーザ５００との対話を行うことが可能である。
【００１１】
音声対話装置１は、対話路においてユーザ５００の発話内容及び人物情報を取得する。発話内容はテキスト化され、音声対話装置１が備える応答生成モデル３６１に入力される。また、人物情報は、例えばユーザ５００を認証するための認証情報として応答生成モデル３６１に入力される。応答生成モデルでは、入力されたユーザ５００の発話内容及び認証情報に基づいて、適切な応答内容が生成される。音声対話装置１は、このようにして生成された応答内容を発話して、ユーザ５００との音声対話を行う。
【００１２】
また、音声対話装置１は、応答内容（即ち、音声対話装置１による発話）に対するユーザの評価を取得して、適切な応答内容を学習することが可能に構成されている。
＜装置構成＞
次に、本実施形態に係る音声対話装置１の具体的な構成について、図２を参照して説明する。図２は、本実施形態に係る音声対話装置の構成を示すブロック図である。
【００１３】
図２に示すように、本実施形態に係る音声対話装置１は、撮影部１０、発話受付部２０、評価受付部３０、音声出力部４０、制御部１００、第１深層学習部２１０、第２深層学習部２２０、対話グループ認証部３１０、関係性同定部３２０、感情推定部３３０、人物認証・分析部３４０、テキスト変換部３５０、及び応答生成・学習部３６０を備えて構成されている。
【００１４】
撮影部１０は、装置周辺の状況を撮像可能なカメラ１１を含んでおり、対話対象であるユーザ５００に関する視覚的情報（例えば、表情や視線の向き等）を取得することが可能に構成されている。撮影部１０で撮像された画像データは、制御部１００に出力される構成となっている。
【００１５】
発話受付部２０は、装置周辺の音声を取得可能なマイク２１を含んでおり、ユーザ５００の発話内容を受け付けることが可能に構成されている。発声受付部２０で受け付けられた発話内容は、制御部１００に出力される構成となっている。発話受付部２０は、後述する付記における「取得手段」の一具体例である。
【００１６】
評価受付部３０は、ユーザ５００による操作が可能なボタン１１を含んでおり、音声認識装置１による応答内容に対するユーザ５００の評価（即ち、応答内容の善し悪しを示す情報）を受け付けることが可能に構成されている。評価受付部３０で受け付けられたユーザ５００の評価は、制御部１００に出力される構成となっている。なお、評価受付部３０は、ボタン１１の操作以外でユーザ５００の評価を受け付けてもよい。例えば、評価受付部３０は、撮影部１０で撮像したユーザ５００の画像や、発話受付部２０で取得したユーザの発話内容に基づいて、ユーザ５００の評価を受け付けてもよい。
【００１７】
音声出力部４０は、音声を出力可能なスピーカ２１を含んでおり、制御部１００を介して入力される応答内容に応じた音声を、ユーザ５００に対して出力（即ち、発話）することが可能に構成されている。音声出力部４０は、後述する付記における「発話手段」の一具体例である。
【００１８】
制御部１００は、音声対話装置１の各部を制御するコントロールユニットである。具体的には、制御部１００は、撮影部１０、発話受付部２０、評価受付部３０、音声出力部４０、第１深層学習部２１０、第２深層学習部２２０、対話グループ認証部３１０、関係性同定部３２０、感情推定部３３０、人物認証・分析部３４０、テキスト変換部３５０、及び応答生成・学習部３６０の各々の動作の制御、及び各々の間での各種情報の授受を実行可能に構成されている。
【００１９】
第１深層学習部２１０は、ニューラルネットワークを含んで構成されており、画像及び映像に関するデータを用いた学習を実行可能に構成されている。第２深層学習部２２０は、ニューラルネットワークを含んで構成されており、音声・自然言語に関するデータを用いた学習を実行可能に構成されている。
【００２０】
対話グループ認証部３１０は、撮影部１０によって撮像された画像データ及び発話受付部２０によって受け付けられた発話内容（即ち、音声データ）に基づいて、現在対話を行っている複数のユーザ５００を“対話グループ”として認証する。
【００２１】
関係性同定部３２０は、対話グループ認証部３１０によって認証された対話グループに含まれる複数のユーザ５００の互いの関係性を同定する。関係性同定部３２０は、対話における一時的な関係性（例えば、喧嘩、安堵等）、及び人物同士の長期的な関係性（例えば、親子、兄弟、夫婦等）を同定する。
【００２２】
感情推定部３３０は、撮影部１０によって撮像された画像データ及び発話受付部２０によって受け付けられた発話内容に基づいて、現在対話を行っているユーザ５００の感情状態（例えば、喜び、怒り、驚き、悲しみ等）を推定する。
【００２３】
人物認証・分析部３４０は、撮影部１０によって撮像された画像データ及び発話受付部２０によって受け付けられた発話内容に基づいて、人物認証モデル３４１によるユーザ５００の認証を行う。また、人物認証・分析部３４０は、人物認証モデル３４１により認証されたユーザ５００を、人物データベース３４２に記憶されたデータと照合する。人物認証・分析部３４０は更に、ユーザ５００の視線の向き等から、ユーザ５００の発話対象（即ち、誰が誰に向かって発話したのか）を分析する。
【００２４】
テキスト変換部３５０は、発話受付部２０によって受け付けられた発話内容を、テキスト変換モデル３５１によりテキストに変換する。
【００２５】
応答生成・学習部３６０は、テキスト変換部３５０によってテキスト化されたユーザ５００の発話内容、関係性同定部３２０で同定された複数のユーザ５００の関係性、及び感情推定部３３０で推定されたユーザ５００の感情状態に基づいて、ユーザ５００に対する応答内容を生成する。具体的には、応答生成・学習部３６０は、応答生成モデル３６１を用いて応答内容を生成する。また、応答生成・学習部３６０は、評価受付部３０で受け付けられたユーザ５００の評価に基づいて、応答生成モデル３６１の学習処理を実行する。
【００２６】
＜対話動作の流れ＞
次に、本実施形態に係る音声対話装置１による対話動作の流れについて、図３を参照して説明する。図３は、本実施形態に係る音声対話装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【００２７】
図３に示すように、本実施形態に係る音声対話装置１の動作時には、まず発話受付部２０がユーザ５００の発話内容を取得する（ステップＳ１０１）。また、発話内容取得と並行して、撮影部１０がユーザ５００の画像データを取得する（ステップＳ１０２）。
【００２８】
続いて、対話グループ認証部３１０及び人物認証・分析部３４０が、ユーザ５００の認証及び分析を実行する（ステップＳ１０３）。その後、感情推定部３３０がユーザ５００の感情状態を推定する（ステップＳ１０４）。また、関係性同定部３２０が、複数のユーザ５００間の関係性を同定する（ステップＳ１０５）。
【００２９】
ここで、上述したステップＳ１０１からステップＳ１０５の処理の流れについて、図４を参照して具体的に説明する。図４は本実施形態に係る音声対話装置によるユーザの認証・分析結果を示す表である。なお、以下の例では、未知のユーザ５００である、ユーザＡ、ユーザＢ、及びユーザＣが対話をしているものとする。
【００３０】
まず、撮影部１０及び発声受付部２０からの情報を用いて、下記のような会話が行われたことを認識できたとする。
ユーザＡ「パパ、今日は仕事なの？遊びに行くって約束したのにー」
ユーザＣ「わがままいわないの」
【００３１】
この場合、まず対話グループ認証部３１０が、ユーザＡ、ユーザＢ、及びユーザＣの３人を対話グループとして認証する。そして、人物認証・分析部３４０が、発話内容及び画像データを用いて、ユーザＡ、ユーザＢ、及びユーザＣの各々に関する認証及び分析を行う。人物認証・分析部３４０は、認証及び分析の結果として、人物データベースとの照合結果、人物分析情報、視線の対象をそれぞれ出力する。
【００３２】
図４に示す例では、ユーザＡに関する認証・分析結果として、人物データベースとの照合結果が“未登録”、人物分析情報が“女性、〜１０代”、視線の対象が“ユーザＢ”という情報が取得されている。ユーザＢに関する認証・分析結果として、人物データベースとの照合結果が“未登録”、人物分析情報が“男性、３０代”、視線の対象が“ユーザＡ”、感情状態が“悲しみ”という情報が取得されている。ユーザＣに関する認証・分析結果として、人物データベースとの照合結果が“未登録”、人物分析情報が“女性、３０代”、視線の対象が“ユーザＡ”、感情状態が“驚き”という情報が取得されている。
【００３３】
続いて、感情状態推定部３３０が、発話内容及び画像データを用いて、ユーザＡ、ユーザＢ、及びユーザＣの感情状態を推定する。図４に示す例では、ユーザＡの感情状態が“怒り”、ユーザＢの感情状態が“悲しみ”、ユーザＣの感情状態が“驚き”と推定されている。
【００３４】
続いて、関係性同定部３２０が、ユーザＡ、ユーザＢ、及びユーザＣの関係性を同定する。ここでは、ユーザＡがユーザＢに視線を向けて「パパ」と発話しているため、ユーザＡとユーザＢとの間に“親子”という関係性があることを同定できる。また、状況の類推から、ユーザＡとユーザＣとの間にも“親子”という関係性があることを同定できる。また、ユーザＡ及びＣの発話内容や感情状態から、短期的な関係性が“喧嘩”であると同定できる。このようにして同定されたユーザ５００間の関係性については、人物認証・分析部３４０の人物データベース３４２に登録される。
【００３５】
図３に戻り、ユーザ５００の感情状態の推定、及びユーザ５００間の関係性の同定が完了すると、続いて、応答生成モデル３６１が、複数の応答内容候補を生成する（ステップＳ１０６）。具体的には、応答生成モデル３６１は、現在のユーザ５００の感情状態及び関係性に基づいて、発話するのが適切であろうと予測される複数の応答内容候補を生成する。応答生成モデル３６１は更に、複数の応答内容候補の中から、最も適切であろうと予測されるものを応答内容として決定する（ステップＳ１０７）。応答内容が決定されると、音声出力部４０は、決定された応答内容を音声として出力（即ち、発話）する。
【００３６】
ここで、応答内容候補の生成及び応答内容の決定について、図５を参照して具体的に説明する。図５は、本実施形態に係る音声対話装置によって生成される応答内容候補の一例を示す表である。なお、ここでの応答内容候補は、図４に示したユーザＡ、ユーザＢ、及びユーザＣの会話に対するものである。
【００３７】
図５に示すように、応答生成モデル３６１は３つの応答内容候補を生成する。なお、応答内容候補には、その各々に対応する「予想評価値」というパラメータが算出されている。予想評価値は、その応答内容候補を採用して発話を行った場合に、ユーザＡ、ユーザＢ、及びユーザＣの感情状態及び関係性が良好になると予想されるほど高くなる値であり、−１．０〜１．０の範囲で算出される。なお、応答内容候補の生成及び予想評価値の算出には、これまで応答生成モデル３６１に蓄積された各種情報（詳しくは、後述する「学習処理」を参照）が利用される。
【００３８】
図５の例では、「パパ、お仕事頑張ってね」という応答内容候補の予想評価値は“０．２”、「じゃあ、お父さんの代わりに僕と遊ぼうよ」という応答内容候補の予想評価値は“０．６”、「僕も遊びに行きたい」という応答内容候補の予想評価値は“−０．３”となっている。この場合、応答生成モデル３６１は、生成した複数の応答内容候補の中から、最も予想評価値が高い応答内容候補を、実際に発話する応答内容として決定する。この場合、予想評価値０．６の「じゃあ、お父さんの代わりに僕と遊ぼうよ」が応答内容として決定されることになる。或いは、応答生成モデル３６１は、予想評価値が所定値以上になっている応答内容候補の中から、ランダムに応答内容を決定してもよい。例えば、所定値が“０．２”である場合には、予想評価値０．２の「パパ、お仕事頑張ってね」又は予想評価値０．６の「じゃあ、お父さんの代わりに僕と遊ぼうよ」のいずれかが応答内容として決定されることになる。
【００３９】
再び図３に戻り、応答内容に応じた発話を行った後には、評価受付部３０が、その応答内容に対する評価を受け付ける（ステップＳ１０９）。そして、受け付けられた評価を用いて、応答生成モデル３６１に対する学習処理を行い（ステップＳ１１０）、一連の処理は終了する。
【００４０】
＜学習動作の流れ＞
次に、本実施形態に係る音声対話装置１による応答生成モデルの学習動作（即ち、図３のステップＳ１１０の処理内容）について、図６を参照して詳しく説明する。図６は、本実施形態に係る音声対話装置による学習処理の流れを示すフローチャートである。
【００４１】
図６に示すように、応答生成モデル３６１の学習動作時には、まず学習に用いる教師データの読み込みを実行する（ステップＳ２０１）。なお、教師データは、音声対話装置１が発話した応答内容と、それに対するユーザ５００の評価とを関連付けたデータである。
【００４２】
続いて、学習を行うニューラルネットワークのネットワーク展開を実行し（ステップＳ２０２）、教師データをニューラルネットワークに入力する（ステップＳ２０３）。ニューラルネットワークは、入力された教師データを用いたバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）演算を実行することで、応答生成モデル３６１の学習を進める（ステップＳ２０４）。具体的には、より高いユーザ５００からの評価を得られるように、予想候補値そのものが高い応答内容候補や、予想候補値の精度が高い応答内容候補を生成できるようにするための学習を行う。また、応答内容候補の生成に関する学習に加えて又は代えて、複数の応答内容候補の中から、より適切な応答内容を決定（即ち、選択）できるようにするための学習を行ってもよい。
【００４３】
続いて、バックプロパゲーション演算を所定回数実行したか否かを判定する（ステップＳ２０５）。ここでの所定回数は、適切な学習を実行するために予め設定される演算回数であり、例えば学習不全或いは過学習を防止できるような値として設定される。
【００４４】
バックプロパゲーション演算を所定回数実行していないと判定された場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）、再びステップＳ２０３の処理を実行する。即ち、教師データの入力と、バックプロパゲーション演算とが繰り返し実行されることで、学習が継続される。一方、バックプロパゲーション演算を所定回数実行していないと判定された場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）、学習を終了し、これまでの学習結果として得られた最新の応答生成モデル３６１を保存する。言い換えれば、応答生成モデル３６１を最新のものにアップデートする。以上により、一連の学習動作は終了する。
【００４５】
次に、上述した応答生成モデル３６１の学習動作について、図７を参照してより具体的に説明する。図７は、本実施形態に係る音声対話装置による学習処理で用いられる学習データの一例を示す表である。
【００４６】
図７に示すように、入力テキスト（即ち、ユーザの発話内容）として、ユーザＡによる「パパ、今日は仕事なの？遊びに行くって約束したのにー」という発話、及びユーザＣによる「わがままいわないの」という発話が認識された場合に、音声対話装置１は、出力テキスト（即ち、音声対話装置１の発話内容）として「じゃあ、お父さんの代わりに僕と遊ぼうよ」という応答内容を選択している。その結果、ユーザＡとユーザＣの関係性である“喧嘩”が解消されている。また、ユーザ５００からの評価もポジティブとなっている。よって、ここでの「じゃあ、お父さんの代わりに僕と遊ぼうよ」という応答内容は、今回のようなケースで評価を高める応答内容であるとして学習に利用される。
【００４７】
その後、入力テキストとして、ユーザＡによる「何して遊ぶ」という発話が認識された場合に、音声対話装置１は、出力テキストとして「○○ちゃんの好きなしりとりをしよう」という応答内容を選択している。その結果、ユーザＡの感情状態は“喜び”に変化している。また、ユーザ５００からの評価もポジティブとなっている。よって、ここでの「○○ちゃんの好きなしりとりをしよう」という応答内容は、今回のようなケースで評価を高める応答内容であるとして学習に利用される。
【００４８】
更にその後、入力テキストとして、ユーザＣによる「｛音声対話装置｝がいてくれてよかったね」という発話が認識された場合に、音声対話装置１は、出力テキストとして「褒めてもらえると嬉しいな」という応答内容を選択している。この場合も、ユーザ５００からの評価もポジティブとなっている。よって、ここでの「褒めてもらえると嬉しいな」という応答内容は、今回のようなケースで評価を高める応答内容であるとして学習に利用される。
【００４９】
なお、上述した例は、ユーザ５００の関係性や感情状態が良好になり、ユーザ５００の評価がポジティブになったケースのみであったが、ユーザ５００の関係性や感情状態が悪化したり、ユーザ５００の評価がネガティブになったりするケースでは、その際の応答内容が、評価を低下させるものであるとして学習に利用されればよい。
【００５０】
＜技術的効果＞
次に、本実施形態に係る音声対話装置１によって得られる技術的効果について説明する。
【００５１】
図１から図７を参照して説明したように、本実施形態に係る音声対話装置１によれば、対話しているユーザ５００の関係性及び感情状態に応じて、応答内容が生成される。よって、ユーザ５００の関係性及び感情状態を考慮せずに応答内容を生成する場合と比較して、より適切なユーザ５００との対話を実現することができる。即ち、ユーザ５００の関係性及び感情状態を良好なものに変化させる、或いは良好なまま維持するような対話を実現することができる。
【００５２】
また、本実施形態に係る音声対話装置１は、応答後のユーザ５００の評価に基づいて、応答内容を生成する応答生成モデル３６１の学習が実行される。よって、学習が進むごとに（言い換えれば、ユーザ５００との対話を繰り返すごとに）、より適切な応答内容が生成されるようになる。
【００５３】
＜付記＞
以上説明した実施形態から導き出される発明の各種態様を以下に説明する。
【００５４】
（付記１）
付記１に記載の音声対話システムは、複数人の会話内容を取得する取得手段と、前記複数人の会話内容及び前記複数人の画像認識結果の少なくとも一方に基づいて、前記複数人の関係性及び感情状態を推定する推定手段と、前記複数人の関係性及び感情状態に基づいて、前記複数人の感情状態が良好であるほど高くなる評価値が所定値以上になる応答内容を生成する生成手段と、前記応答内容を発話する発話手段とを備える。
【００５５】
付記１に記載の音声対話システムによれば、複数人の会話内容及び画像認識結果の少なくとも一方に基づいて、複数人の関係性（例えば、場が和やか、険悪、静か等の「短期的関係性」や、友人、夫婦、兄弟、親子等の「社会的関係性」を含む）及び感情状態（例えば、喜び、悲しみ、怒り等）が推定される。そして、音声対話システムによって発話される応答内容は、推定した複数人の関係性及び感情状態に基づいて、評価値が所定値以上になるように生成される。よって、複数人の関係性及び感情状態に応じた適切な対話（具体的には、複数人の感情状態を良好に保つ、或いは良好な状態へと変化させるような対話）を行うことが可能である。
【００５６】
（付記２）
付記２に記載の音声対話システムは、前記発話手段により前記応答内容が発話された後の前記複数人の関係性及び感情状態に基づいて、前記生成手段における前記応答内容を生成する応答生成モデルの学習を実行する学習手段を更に備える。
【００５７】
付記２に記載の音声対話システムによれば、応答内容を発話した後の複数人の関係性及び感情状態に基づく学習が実行されるため、以降の対話において、より適切な応答内容を生成することが可能となる。
【００５８】
（付記３）
付記３に記載の音声対話システムでは、前記生成手段は、前記応答内容の候補となる応答内容候補を複数生成する候補生成手段と、前記応答内容候補の中から１つを選択して前記応答内容として出力する候補選択手段とを有しており、前記学習手段は、（ｉ）前記候補生成手段及び前記候補選択手段の両方、又は（ｉｉ）前記候補選択手段のみを対象とする学習により、前記応答生成モデルの学習を実行する。
【００５９】
付記３に記載の音声対話システムによれば、候補生成手段及び候補選択手段の両方、又は候補選択手段のみが学習されることにより、適切な応答モデルの学習を実現することができる。
【００６０】
（付記４）
付記４に記載の音声対話システムでは、前記学習手段は、ニューラルネットワークを含む。
【００６１】
付記４に記載の音声対話システムによれば、ニューラルネットワークを用いることで、ルールベース等では実現できないような、より適切な学習を実行することができる。
【００６２】
本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う音声対話システムもまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００６３】
１  音声対話装置
１０  撮影部
１１  カメラ
２０  発話受付部
２１  マイク
３０  評価受付部
３１  ボタン
４０  音声出力部
４１  スピーカ
１００  制御部
２１０  第１深層学習部
２２０  第２深層学習部
３１０  対話グループ認証部
３２０  関係性同定部
３３０  感情推定部
３４０  人物認証・分析部
３５０  テキスト変換部
３６０  応答生成・学習部
５００  ユーザ
【図１】
2020024293.tif 000003
【図２】
2020024293.tif 000004
【図３】
2020024293.tif 000005
【図４】
2020024293.tif 000006
【図５】
2020024293.tif 000007
【図６】
2020024293.tif 000008
【図７】
2020024293.tif 000009