(57)【要約】【課題】固有名詞や英単語等の単語の読み間違いの頻度を低減する。【解決手段】音声合成方法であって、テキストデータに対応する読上げ音声を、単語とその読みとを対応付けて記録した辞書データを用いて出力するテキスト読上げステップと、前記読上げ音声の出力に対する応答音声を入力して前記読上げ音声における単語の読み間違いを認識する読み間違い認識ステップと、前記テキストデータに含まれる単語の中から誤読単語を特定する誤読単語特定ステップと、前記誤読単語の正しい読みを前記応答音声から認識する読み方認識ステップと、前記正しい読みと関連するカテゴリを抽出する関連カテゴリ抽出ステップと、前記誤読単語と前記正しい読みと前記カテゴリとを関連付けた読み修正データを生成する読み修正データ生成ステップと、前記読み修正データを前記辞書データに記録して前記辞書データを更新する辞書データ更新ステップと、を含む。【選択図】図６
2020154103.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによる処理により、テキストデータに対応する読上げ音声を出力する音声合成方法であって、
前記テキストデータに対応する前記読上げ音声を、単語とその読みとを対応付けて記録した辞書データを用いた音声合成処理によって出力するテキスト読上げステップと、
前記読上げ音声の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声を入力して、前記読上げ音声における単語の読み間違いを認識する読み間違い認識ステップと、
前記読み間違い認識ステップにより読み間違いが認識された単語である誤読単語を、前記テキストデータに含まれる単語の中から特定する誤読単語特定ステップと、
前記テキストデータに対応した前記誤読単語の正しい読みを、前記第１応答音声又は前記第１応答音声の発声後に前記ユーザから発せられた第２応答音声から認識する読み方認識ステップと、
前記テキストデータに基づいて、前記読み方認識ステップにより認識された前記誤読単語の正しい読みと関連するカテゴリを抽出する関連カテゴリ抽出ステップと、
前記誤読単語と、前記読み方認識ステップにより認識された前記正しい読みと、前記関連カテゴリ抽出ステップにより抽出された前記カテゴリと、を関連付けた読み修正データを生成する読み修正データ生成ステップと、
前記読み修正データを前記辞書データに記録して前記辞書データを更新する辞書データ更新ステップと、
を含む音声合成方法。
【請求項２】
前記読み間違い認識ステップにおいて、前記第１応答音声から認識した単語の読み間違いを確認する誤読確認音声を出力して、前記誤読確認音声の出力に対して発せられた前記ユーザの前記第２応答音声を入力し、前記第２応答音声からも単語の読み間違いが認識されたときに、前記読上げ音声における単語の読み間違いの認識を確定する、
請求項１に記載の音声合成方法。
【請求項３】
前記読み方認識ステップにおいて、前記第１応答音声から認識した正しい読みの候補を含む読み確認音声を出力して、前記読み確認音声の出力に対して発せられた前記ユーザの第３応答音声を入力し、前記第３応答音声の内容に基づいて、前記正しい読みの候補が前記誤読単語の正しい読みであるか否かを判断する、
請求項１又は請求項２に記載の音声合成方法。
【請求項４】
前記テキスト読上げステップにおいて、前記テキストデータに、前記辞書データに前記カテゴリが関連付けられて記録された第１単語が含まれている場合には、前記第１単語と関連付けられたカテゴリを示す第２単語を、前記テキストデータから検索し、前記第２単語が抽出された場合には、前記第２単語が示すカテゴリに関連付けられた前記第１単語の読みを採用して、前記音声合成処理により前記テキストデータに対応する前記読上げ音声を出力する、
請求項１から請求項３のうちいずれか１項に記載の音声合成方法。
【請求項５】
テキストデータに対応する読上げ音声を出力する音声合成装置であって、
前記テキストデータに対応する前記読上げ音声を、単語とその読みとを対応付けて記録した辞書データを用いた音声合成処理によって出力するテキスト読上げ部と、
前記読上げ音声の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声を入力して、前記読上げ音声における単語の読み間違いを認識する読み間違い認識部と、
前記読み間違い認識部により読み間違いが認識された単語である誤読単語を、前記テキストデータに含まれる単語の中から特定する誤読単語特定部と、
前記テキストデータに対応した前記誤読単語の正しい読みを、前記第１応答音声又は前記第１応答音声の発声後に前記ユーザから発せられた第２応答音声から認識する読み方認識部と、
前記テキストデータに基づいて、前記読み方認識部により認識された前記誤読単語の正しい読みと関連するカテゴリを抽出する関連カテゴリ抽出部と、
前記誤読単語と、前記読み方認識部により認識された前記正しい読みと、前記関連カテゴリ抽出部により抽出された前記カテゴリと、を関連付けた読み修正データを生成する読み修正データ生成部と、
前記読み修正データを前記辞書データに記録して前記辞書データを更新する辞書データ更新部と、
を備える、音声合成装置。
【請求項６】
テキストデータに対応する読上げ音声を出力する音声合成システムであって、
前記テキストデータに対応する前記読上げ音声を、単語とその読みとを対応付けて記録した辞書データを用いた音声合成処理によって出力するテキスト読上げ部と、
前記読上げ音声の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声を入力して、前記読上げ音声における単語の読み間違いを認識する読み間違い認識部と、
前記読み間違い認識部により読み間違いが認識された単語である誤読単語を、前記テキストデータに含まれる単語の中から特定する誤読単語特定部と、
前記テキストデータに対応した前記誤読単語の正しい読みを、前記第１応答音声又は前記第１応答音声の発声後に前記ユーザから発せられた第２応答音声から認識する読み方認識部と、
前記テキストデータに基づいて、前記読み方認識部により認識された前記誤読単語の正しい読みと関連するカテゴリを抽出する関連カテゴリ抽出部と、
前記誤読単語と、前記読み方認識部により認識された前記正しい読みと、前記関連カテゴリ抽出部により抽出された前記カテゴリと、を関連付けた読み修正データを生成する読み修正データ生成部と、
前記読み修正データを前記辞書データに記録して前記辞書データを更新する辞書データ更新部と、
を備える、音声合成システム。
【請求項７】
コンピュータを備え、テキストデータに対応する読上げ音声を出力する音声合成装置の制御プログラムであって、
前記テキストデータに対応する前記読上げ音声を、単語とその読みとを対応付けて記録した辞書データを用いた音声合成処理によって出力するテキスト読上げ処理と、
前記読上げ音声の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声を入力して、前記読上げ音声における単語の読み間違いを認識する読み間違い認識処理と、
前記読み間違い認識処理により読み間違いが認識された単語である誤読単語を、前記テキストデータに含まれる単語の中から特定する誤読単語特定処理と、
前記テキストデータに対応した前記誤読単語の正しい読みを、前記第１応答音声又は前記第１応答音声の発声後に前記ユーザから発せられた第２応答音声から認識する読み方認識処理と、
前記テキストデータに基づいて、前記読み方認識処理により認識された前記誤読単語の正しい読みと関連するカテゴリを抽出する関連カテゴリ抽出処理と、
前記誤読単語と、前記読み方認識処理により認識された前記正しい読みと、前記関連カテゴリ抽出処理により抽出された前記カテゴリと、を関連付けた読み修正データを生成する読み修正データ生成処理と、
前記読み修正データを前記辞書データに記録して前記辞書データを更新する辞書データ更新処理と、
を、前記コンピュータに実行させる、制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声合成方法、音声合成装置、音声合成システム、及び音声合成装置の制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザと音声での対話を実行する音声合成装置において、種々の提案がなされている。
例えば、特許文献１に記載の対話型情報システムは、音声認識装置、音声合成装置、人型ロボット、マイクロフォン、及び合成された音声を発するスピーカを備えている。このシステムは、インターネットに接続してニュースを取り込むニュース収集手段と、取り込まれたニュースを保存するニュースデータベースと、一般的な会話に用いられる問い及び回答の集合を保存する一般会話データベースとを少なくとも含む会話データベースを備えている。
このシステムの会話エンジンは、音声認識装置により認識されたユーザの発話からキーワードを抽出し、キーワードによりニュースデータベース及び会話データベースの少なくとも一つを検索し、ヒットしたコンテンツを応答として出力する。したがって、人型ロボットが話すことができる内容が頻繁に更新されるので、話題が豊富になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１７１７１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載されたシステムのように、ニュースデータベースを検索し、ヒットしたコンテンツを音声で出力する場合には、固有名詞や英単語等の単語の読み間違いが発生する可能性がある。
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、固有名詞や英単語等の単語の読み間違いの頻度を低減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一の態様は、コンピュータによる処理により、テキストデータに対応する読上げ音声を出力する音声合成方法であって、前記テキストデータに対応する前記読上げ音声を、単語とその読みとを対応付けて記録した辞書データを用いた音声合成処理によって出力するテキスト読上げステップと、前記読上げ音声の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声を入力して、前記読上げ音声における単語の読み間違いを認識する読み間違い認識ステップと、前記読み間違い認識ステップにより読み間違いが認識された単語である誤読単語を、前記テキストデータに含まれる単語の中から特定する誤読単語特定ステップと、前記テキストデータに対応した前記誤読単語の正しい読みを、前記第１応答音声又は前記第１応答音声の発声後に前記ユーザから発せられた第２応答音声から認識する読み方認識ステップと、前記テキストデータに基づいて、前記読み方認識ステップにより認識された前記誤読単語の正しい読みと関連するカテゴリを抽出する関連カテゴリ抽出ステップと、前記誤読単語と、前記読み方認識ステップにより認識された前記正しい読みと、前記関連カテゴリ抽出ステップにより抽出された前記カテゴリと、を関連付けた読み修正データを生成する読み修正データ生成ステップと、前記読み修正データを前記辞書データに記録して前記辞書データを更新する辞書データ更新ステップと、を含む音声合成方法である。
本発明の他の態様によると、前記読み間違い認識ステップにおいて、前記第１応答音声から認識した単語の読み間違いを確認する誤読確認音声を出力して、前記誤読確認音声の出力に対して発せられた前記ユーザの前記第２応答音声を入力し、前記第２応答音声からも単語の読み間違いが認識されたときに、前記読上げ音声における単語の読み間違いの認識を確定する。
本発明の他の態様によると、前記読み方認識ステップにおいて、前記第１応答音声から認識した正しい読みの候補を含む読み確認音声を出力して、前記読み確認音声の出力に対して発せられた前記ユーザの第３応答音声を入力し、前記第３応答音声の内容に基づいて、前記正しい読みの候補が前記誤読単語の正しい読みであるか否かを判断する。
本発明の他の態様によると、前記テキスト読上げステップにおいて、前記テキストデータに、前記辞書データに前記カテゴリが関連付けられて記録された第１単語が含まれている場合には、前記第１単語と関連付けられたカテゴリを示す第２単語を、前記テキストデータから検索し、前記第２単語が抽出された場合には、前記第２単語が示すカテゴリに関連付けられた前記第１単語の読みを採用して、前記音声合成処理により前記テキストデータに対応する前記読上げ音声を出力する。
本発明の他の態様は、テキストデータに対応する読上げ音声を出力する音声合成装置であって、前記テキストデータに対応する前記読上げ音声を、単語とその読みとを対応付けて記録した辞書データを用いた音声合成処理によって出力するテキスト読上げ部と、前記読上げ音声の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声を入力して、前記読上げ音声における単語の読み間違いを認識する読み間違い認識部と、前記読み間違い認識部により読み間違いが認識された単語である誤読単語を、前記テキストデータに含まれる単語の中から特定する誤読単語特定部と、前記テキストデータに対応した前記誤読単語の正しい読みを、前記第１応答音声又は前記第１応答音声の発声後に前記ユーザから発せられた第２応答音声から認識する読み方認識部と、前記テキストデータに基づいて、前記読み方認識部により認識された前記誤読単語の正しい読みと関連するカテゴリを抽出する関連カテゴリ抽出部と、前記誤読単語と、前記読み方認識部により認識された前記正しい読みと、前記関連カテゴリ抽出部により抽出された前記カテゴリと、を関連付けた読み修正データを生成する読み修正データ生成部と、前記読み修正データを前記辞書データに記録して前記辞書データを更新する辞書データ更新部と、を備える、音声合成装置である。
本発明の他の態様は、テキストデータに対応する読上げ音声を出力する音声合成システムであって、前記テキストデータに対応する前記読上げ音声を、単語とその読みとを対応付けて記録した辞書データを用いた音声合成処理によって出力するテキスト読上げ部と、前記読上げ音声の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声を入力して、前記読上げ音声における単語の読み間違いを認識する読み間違い認識部と、前記読み間違い認識部により読み間違いが認識された単語である誤読単語を、前記テキストデータに含まれる単語の中から特定する誤読単語特定部と、前記テキストデータに対応した前記誤読単語の正しい読みを、前記第１応答音声又は前記第１応答音声の発声後に前記ユーザから発せられた第２応答音声から認識する読み方認識部と、前記テキストデータに基づいて、前記読み方認識部により認識された前記誤読単語の正しい読みと関連するカテゴリを抽出する関連カテゴリ抽出部と、前記誤読単語と、前記読み方認識部により認識された前記正しい読みと、前記関連カテゴリ抽出部により抽出された前記カテゴリと、を関連付けた読み修正データを生成する読み修正データ生成部と、前記読み修正データを前記辞書データに記録して前記辞書データを更新する辞書データ更新部と、を備える、音声合成システムである。
本発明の他の態様は、コンピュータを備え、テキストデータに対応する読上げ音声を出力する音声合成装置の制御プログラムであって、前記テキストデータに対応する前記読上げ音声を、単語とその読みとを対応付けて記録した辞書データを用いた音声合成処理によって出力するテキスト読上げ処理と、前記読上げ音声の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声を入力して、前記読上げ音声における単語の読み間違いを認識する読み間違い認識処理と、前記読み間違い認識処理により読み間違いが認識された単語である誤読単語を、前記テキストデータに含まれる単語の中から特定する誤読単語特定処理と、前記テキストデータに対応した前記誤読単語の正しい読みを、前記第１応答音声又は前記第１応答音声の発声後に前記ユーザから発せられた第２応答音声から認識する読み方認識処理と、前記テキストデータに基づいて、前記読み方認識処理により認識された前記誤読単語の正しい読みと関連するカテゴリを抽出する関連カテゴリ抽出処理と、前記誤読単語と、前記読み方認識処理により認識された前記正しい読みと、前記関連カテゴリ抽出処理により抽出された前記カテゴリと、を関連付けた読み修正データを生成する読み修正データ生成処理と、前記読み修正データを前記辞書データに記録して前記辞書データを更新する辞書データ更新処理と、を前記コンピュータに実行させる、制御プログラムである。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、固有名詞や英単語等の単語の読み間違いの頻度を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】車両の車室の構成の一例を示す概略平面図。
【図２】ナビゲーション装置の構成の一例を示すブロック図。
【図３】ナビゲーション装置における音声の入出力の一例を示す図。
【図４】ナビゲーション装置における音声の入出力の他の一例を示す図。
【図５】辞書データの構造の一例を示す図。
【図６】読み修正処理の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
【０００９】
［１．音声合成装置の使用態様及び構成］
［１−１．車両の車室の構成］
図１は、音声合成装置の構成を含むナビゲーション装置１００を備えた車両Ｍの車室１０の構成の一例を示す概略平面図である。
車両Ｍが走行する場合の進行方向を符号ＤＲで示し、以下の説明では進行方向ＤＲを車両Ｍの前方とする。
【００１０】
車室１０には、シート２１、２３及び後部シート２５が設置されている。車両Ｍの乗車定員は５名であり、車両Ｍの乗員の着座位置をＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５で示している。シート２１は、運転席であり、シート２３は、助手席である。
ステアリングホイール１４は、運転者によって把持され、車両Ｍの進行方向を変更する場合に操作される。
【００１１】
車両Ｍには、ナビゲーション装置１００が備えられている。車室１０には、前部パネル１２が配置される。前部パネル１２は、車両Ｍに固定される車室１０の内装部材であり、ダッシュボード、インストゥルメントパネル、センターコンソール、及びこれらを支持する不図示のフレーム等を含む。
【００１２】
ナビゲーション装置１００は、フロントディスプレイ１０１、及びリアディスプレイ１０３、１０５を備える。フロントディスプレイ１０１は、前部パネル１２に配置される。また、リアディスプレイ１０３及びリアディスプレイ１０５の各々は、シート２１のヘッドレスト２１ａ及びシート２３のヘッドレスト２３ａに埋め込み設置される。
【００１３】
フロントディスプレイ１０１、リアディスプレイ１０３及びリアディスプレイ１０５の各々は、液晶表示パネル等の表示パネルで構成され、ナビゲーション装置１００に内蔵される処理部１３０の制御に従って、各種の画像や文字を表示する。フロントディスプレイ１０１は、運転者、及び助手席２３の乗員から視認可能な位置に設置される。
【００１４】
リアディスプレイ１０３は、着座位置Ｐ３及び着座位置Ｐ５に着座するの乗員から視認可能な位置に設置され、リアディスプレイ１０５は着座位置Ｐ４及び着座位置Ｐ５に着座する乗員から視認可能な位置に設置される。
【００１５】
ナビゲーション装置１００は、ディスプレイに表示する画像を制御すると共に、スピーカに出力させる音声を制御する。
具体的には、ナビゲーション装置１００は、フロントディスプレイ１０１、リアディスプレイ１０３及びリアディスプレイ１０５に、経路案内用の地図等を表示して、カーナビゲーションを実行する。ナビゲーション装置１００は、フロントディスプレイ１０１へのタッチ操作を検出するタッチセンサ１１７を備えている。このため、乗員は、フロントディスプレイ１０１にタッチすることでナビゲーション装置１００を操作できる。
【００１６】
車両Ｍの乗員は、フロントディスプレイ１０１へのタッチ操作により、ナビゲーション装置１００を操作し、使用できる。このため、以下の説明では、ナビゲーション装置１００を操作する乗員をナビゲーション装置１００のユーザと呼ぶ。
【００１７】
ナビゲーション装置１００は、１または複数のマイク１１３を備える。ナビゲーション装置１００が備えるマイク１１３の個数は制限されない。本実施形態では、ナビゲーション装置１００が２つのマイク１１３を備え、各マイク１１３がフロントディスプレイ１０１の左右に車両Ｍの後方を向いて配置される例を示す。
【００１８】
ナビゲーション装置１００は、１または複数のスピーカ１１５を備える。スピーカ１１５は、例えば、図１に示すように、車両Ｍのドアトリムなど、車室１０の側部に固定される。スピーカ１１５の位置及び個数は制限されない。
【００１９】
また、ナビゲーション装置１００は、マイク１１３によりユーザの音声を入力し、スピーカ１１５から合成音声を出力する。
ナビゲーション装置１００は、「音声合成装置」及び「音声合成システム」の一例に対応する。
【００２０】
本実施形態では、車両Ｍは四輪の乗用車であるが、本発明はこれに限定されない。車両Ｍは、運転者が操舵し、車両Ｍを駆動する駆動源が搭載された車両であればよい。駆動源は、エンジンであってもよいし、モータであっでもよい。車両Ｍが、例えばトラックのような貨物車でもよいし、車両Ｍが例えば二輪の乗用車でもよい。
【００２１】
本実施形態では、音声合成装置がナビゲーション装置１００の機能の一部として構成された例を示すが、本発明は、これに限定されない。音声合成装置が、パーソナルコンピュータ、タブレット型端末装置、スマートフォン等の機能の一部として構成してもよい。
【００２２】
［１−２．外部サーバとの通信］
図２は、ナビゲーション装置１００の構成の一例を示すブロック図である。
図２に示すように、ナビゲーション装置１００は、通信部１５７により、図示しないネットワークを介してサーバ装置２００と無線接続される。
【００２３】
ネットワークは、例えばインターネットである。ネットワークは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）でもよいし、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）でもよい。
【００２４】
サーバ装置２００は、種々の情報を記憶する。サーバ装置２００は、ナビゲーション装置１００からの要求に応じて、種々の情報をナビゲーション装置１００に送信する。サーバ装置２００は、例えば、ナビゲーション装置１００に対してニュースを示すテキストデータを送信する。
【００２５】
［１−３．ナビゲーション装置の制御系］
図２を参照して、ナビゲーション装置１００は、処理部１３０、記憶部１４０、及び音声処理回路１５１を備える。ナビゲーション装置１００は、車両Ｍに備えられた車速センサ１５３、ＧＰＳ１５５及び通信部１５７と接続されている。
【００２６】
ナビゲーション装置１００には、マイク１１３、スピーカ１１５、フロントディスプレイ１０１、リアディスプレイ１０３、１０５及びタッチセンサ１１７が接続される。これらの各部は、ナビゲーション装置１００を構成する回路基板に、コネクタ等を用いて接続されてもよい。また、ナビゲーション装置１００は、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）に適合する通信ネットワークにより、各部を接続して構成されてもよい。また、車両Ｍが搭載する不図示のＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）等の他の装置と、ナビゲーション装置１００を構成する各部とが、共通の通信ネットワークにより接続された構成であってもよい。
【００２７】
タッチセンサ１１７は、例えば静電容量式や感圧式のセンサであり、接触操作や押圧操作を検出する。タッチセンサ１１７は、フロントディスプレイ１０１に重畳して配置され、フロントディスプレイ１０１に対する接触操作や押圧操作を検出し、操作を検出した位置を示す信号を処理部１３０に出力する。
【００２８】
処理部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等のプロセッサを備えるコンピュータである。処理部１３０には、記憶部１４０が接続される。記憶部１４０は、処理部１３０が実行するコンピュータプログラムである制御プログラム、及び、処理部１３０によって処理される各種データを、処理部１３０によって読み取り可能に記憶する。
処理部１３０は、「コンピュータ」の一例に対応する。
【００２９】
処理部１３０及び記憶部１４０を構成するハードウェアは特定の態様に限定されない。例えば、処理部１３０は、単一のプロセッサで構成されてもよい。また、処理部１３０は、プロセッサと、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を統合したデバイスであってもよい。記憶部１４０は、プログラムやデータを不揮発的に記憶する不揮発性記憶装置で構成されてもよく、具体的には、ハードディスク等の磁気的記憶装置や、フラッシュＲＯＭ等の半導体記憶デバイスを備えてもよい。また、記憶部１４０は、処理部１３０が実行するプログラムやデータ等を一時的に記憶する揮発性記憶装置を備えてもよい。また、処理部１３０と記憶部１４０とは統合された１つのデバイスであってもよい。
【００３０】
処理部１３０は、機能要素又は機能ユニットとして、テキスト読み上げ部１３１、読み間違い認識部１３２、誤読単語特定部１３３、読み方認識部１３４、関連カテゴリ抽出部１３５、読み修正データ生成部１３６、辞書データ更新部１３７及び表示制御部１３８を備える。処理部１３０が備えるこれらの機能要素は、コンピュータである処理部１３０が、記憶部１４０に記憶される制御プログラムを実行することにより実現される。なお、処理部１３０が実行する制御プログラムは、コンピュータ読み取り可能な任意の記憶媒体に記憶させておくことができる。これに代えて、処理部１３０が備える上記機能要素の全部又は一部を、それぞれ一つ以上の電子回路部品を含むハードウェアにより構成することもできる。
【００３１】
処理部１３０は、記憶部１４０が記憶するプログラムを実行することにより、記憶部１４０が記憶するデータに基づいて、ナビゲーション装置１００の各部を制御する。処理部１３０は、音声処理回路１５１、車速センサ１５３、ＧＰＳ１５５及び通信部１５７を制御する。
【００３２】
音声処理回路１５１は、マイク１１３及びスピーカ１１５に接続される。音声処理回路１５１には、２つのマイク１１３のそれぞれから、マイク１１３が集音した音声に基づき電気信号が入力される。音声処理回路１５１は、各々のマイク１１３から入力される電気信号をデジタルデータに変換して、処理部１３０に出力する。
【００３３】
音声処理回路１５１は、処理部１３０の制御に従って、処理部１３０が出力するデジタル音声データに基づきスピーカ１１５に電気信号を出力し、スピーカ１１５から音声を出力させる。図２には複数のスピーカ１１５を単一のブロックとして示すが、音声処理回路１５１は、車室１０に設置された複数のスピーカ１１５を区別して音声を出力させてもよい。すなわち、音声処理回路１５１は、複数のスピーカ１１５を個別に駆動して、各スピーカ１１５から異なる音量レベルの音声や、異なる内容の音声を出力させてもよい。
【００３４】
車速センサ１５３は、車両Ｍが搭載するＥＣＵ等に接続され、車両Ｍの車速を示すデータを処理部１３０に出力する。
【００３５】
ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）１５５は、不図示のアンテナによりＧＰＳ信号を受信して、受信したＧＰＳ信号に基づき車両Ｍの位置を算出する処理ユニットである。ＧＰＳ１５５が算出する車両Ｍの位置を、現在位置とする。ＧＰＳ１５５は、車両Ｍの位置を示す位置データを生成し、処理部１３０に出力する。
【００３６】
通信部１５７は、携帯電話回線網、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信規格に準拠した無線通信を実行し、車両Ｍ以外の機器との間で各種データを送受信する。
【００３７】
記憶部１４０は、記憶部１４０の記憶領域を利用するデータベースとして、地図ＤＢ（データベース）１４１、経路ＤＢ１４２、音声認識ＤＢ１４３、対話ＤＢ１４４、辞書ＤＢ１４５及びカテゴリＤＢ１４６を格納する。
【００３８】
地図ＤＢ１４１及び経路ＤＢ１４２は、経路案内用のデータを格納したデータベースである。地図ＤＢ１４１は、地図データを格納する。経路ＤＢ１４２は、車両Ｍが走行可能な道路を示す情報、渋滞発生確率や渋滞発生状況を示す情報、交通規制に関する情報、道路周辺の施設に関する情報など、車両Ｍの経路を決定する場合に使用されるデータを格納する。
【００３９】
音声認識ＤＢ１４３は、音声処理回路１５１が出力する音声データをテキストデータに変換するための辞書データを含むデータベースである。
具体的には、音声認識ＤＢ１４３は、マイク１１３が集音した音声データを、単語とその読みとを対応付けて記録した辞書データを用いてテキストデータに変換する。「単語」とは、漢字を含む日本語の単語、及び英単語を含む。
【００４０】
対話ＤＢ１４４は、ナビゲーション装置１００のユーザが発話する音声を示す音声データに対応して、擬人化されたキャラクタを利用して対話型のユーザインターフェースを実現するためのデータを含むデータベースである。
対話ＤＢ１４４では、ユーザと対話する仮想の対話相手としてキャラクタが設定されている。以下の説明では、このキャラクタをエージェントと呼ぶ。対話ＤＢ１４４は、エージェントが発話する台詞の台詞データ、または台詞データを生成するためのデータを含む。台詞のデータは、エージェントの台詞の音声をスピーカ１１５から出力するための音声合成用データを含む。
【００４１】
辞書ＤＢ１４５は、テキストデータから、読上げ音声を生成するための辞書データを含む。辞書データには、単語とその読みとが対応付けて記録されている。辞書データについては、図５を参照して詳細に説明する。
「単語」とは、漢字を含む日本語の単語、及び英単語を含む。漢字を含む日本語の単語としては、特に複数の対象毎に異なる読みをもつ固有名詞が挙げられる。このような固有名詞は、使用される場面によって読み方が変わるため、読み間違いの頻度が普通名詞と比較して高い。
【００４２】
カテゴリＤＢ１４６は、テキストデータを示す識別情報と、そのカテゴリとを対応付けて記憶する。カテゴリは、テキストデータのテーマを示す。
カテゴリは、例えば、処理部１３０がテキストデータをサーバ装置２００から取得する際に、サーバ装置２００においてテキストデータが分類されていたカテゴリが取得される。そして、処理部１３０は、テキストデータを示す識別情報と、カテゴリとを対応付けてカテゴリＤＢ１４６に記憶する。
【００４３】
カテゴリは、種々の分類がされている。カテゴリは、例えば、政治、経済、文化、スポーツ及び科学のような大分野カテゴリを含む。また、カテゴリは、大分野カテゴリに含まれる小分野カテゴリを含んでいる。例えば、大分野カテゴリであるスポーツは、野球、サッカー、テニス、及び卓球のような小分野カテゴリを含む。
また、カテゴリは、日本、中国、及び韓国のような国名と、アジア、ヨーロッパ、アフリカのような地域名とを示す地域カテゴリを含む。
更に、カテゴリは、ハロウィーン、クリスマス、正月、及び節分のような毎年行われるイベントと、ワールドカップ、オリンピック、パラリンピックのような数年に一度開催されるイベントとを示すイベントカテゴリを含む。
【００４４】
テキスト読み上げ部１３１は、テキストデータに対応する読上げ音声を、単語とその読みとを対応付けて記録した辞書データを用いた音声合成処理によって出力する。辞書データは、辞書ＤＢ１４５に格納される。
【００４５】
読み間違い認識部１３２は、読上げ音声の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声を入力して、読上げ音声における単語の読み間違いを認識する。
なお、読み間違い認識部１３２は、ユーザから発せられた第１応答音声をマイク１１３及び音声処理回路１５１を介して受け付ける。
【００４６】
また、読み間違い認識部１３２は、第１応答音声から認識した単語の読み間違いを確認する誤読確認音声を出力する。そして、読み間違い認識部１３２は、誤読確認音声の出力に対して発せられたユーザの第２応答音声を入力する。また、読み間違い認識部１３２は、第２応答音声からも単語の読み間違いが認識されたときに、読上げ音声における単語の読み間違いの認識を確定する。
読み間違い認識部１３２は、ユーザから発せられた第２応答音声をマイク１１３及び音声処理回路１５１を介して受け付ける。
【００４７】
誤読単語特定部１３３は、読み間違い認識部１３２により読み間違いが認識された単語である誤読単語を、テキストデータに含まれる単語の中から特定する。
【００４８】
読み方認識部１３４は、テキストデータに対応した誤読単語の正しい読みの候補を、第１応答音声又は第１応答音声の発声後にユーザから発せられた第２応答音声から認識する。第１応答音声及び第２応答音声は、読み間違い認識部１３２によって受け付けられる。
【００４９】
また、読み方認識部１３４は、第１応答音声から認識した正しい読みの候補を含む読み確認音声を出力して、読み確認音声の出力に対して発せられたユーザの第３応答音声を入力する。そして、読み間違い認識部１３２は、第３応答音声の内容に基づいて、正しい読みの候補が誤読単語の正しい読みであるか否かを判断する。換言すれば、読み間違い認識部１３２は、第３応答音声の内容に基づいて、誤読単語の正しい読みを確定する。
読み方認識部１３４は、ユーザから発せられた第３応答音声をマイク１１３及び音声処理回路１５１を介して受け付ける。
【００５０】
関連カテゴリ抽出部１３５は、テキストデータに基づいて、読み方認識部１３４により認識された誤読単語の正しい読みと関連するカテゴリを抽出する。例えば、関連カテゴリ抽出部１３５は、テキストデータに対応するカテゴリをカテゴリＤＢ１４６から読み出すことによって、誤読単語の正しい読みと関連するカテゴリを決定する。
【００５１】
読み修正データ生成部１３６は、誤読単語特定部１３３により特定された誤読単語と、読み方認識部１３４により認識された正しい読みと、カテゴリ抽出部１３５により抽出されたカテゴリと、を関連付けた読み修正データを生成する。
【００５２】
辞書データ更新部１３７は、読み修正データを辞書データに記録して辞書データを更新する。
【００５３】
また、テキスト読み上げ部１３１は、テキストデータに、辞書データにカテゴリが関連付けられて記録された第１単語が含まれている場合には、以下の処理を実行する。なお、第１単語は、誤読単語の一例に対応する。
すなわち、テキスト読み上げ部１３１は、第１単語に関連付けられたカテゴリを示す第２単語を、テキストデータから検索する。そして、第２単語が抽出された場合には、テキスト読み上げ部１３１は、第２単語が示すカテゴリに関連付けられた第１単語の読みを採用して、音声合成処理によりテキストデータに対応する読上げ音声を出力する。
例えば、第１単語が日本語の漢字で構成される固有名詞である場合には、第１単語の表記は、日本語の漢字の文字列を示す。
また、例えば、第１単語が英単語である場合には、第１単語の表記は、英語のアルファベットの文字列を示す。
【００５４】
表示制御部１３８は、フロントディスプレイ１０１、リアディスプレイ１０３及びリアディスプレイ１０５に表示する画像を制御する。具体的には、表示制御部１３８は、ナビゲーション処理で、ユーザの操作により指定された目的地と、車両Ｍの現在位置とに基づき、車両Ｍが進行する経路を決定する。更に、表示制御部１３８は、車両Ｍの現在位置を含む地域の地図と、決定した車両Ｍの経路と、を示すナビゲーション画面を、フロントディスプレイ１０１、リアディスプレイ１０３、１０５に表示する。
【００５５】
［１−４．音声の入出力処理］
図３及び図４の各々は、ナビゲーション装置１００における音声の入出力の一例を示す図である。図３及び図４の各々において、左側にユーザの発話を示し、右側にエージェントの発話を示している。ユーザの発話は、ユーザによって発せられ、マイク１１３を介して処理部１３０に入力される音声を示す。エージェントの発話は、処理部１３０の指示に従って、スピーカ１１５から出力される音声を示す。
また、ユーザの発話、及びエージェントの発話は、図３及び図４の各々において、上側から下側に進行する。すなわち、時間Ｔを示す軸は、下向きである。
【００５６】
図６は、読み修正処理の一例を示すフローチャートである。「読み修正処理」とは、ユーザによって発せられた音声に基づいて、辞書データを更新する処理を示す。
図６に示したフローチャートに従い、ナビゲーション装置１００により実行される読み修正処理について、図３に示した音声の入出力例を参照して説明する。図３は、テキストデータ「韓国の平昌で冬季パラリンピックが開幕したんだけど。」を音声合成処理によって出力した場合の読み修正処理を例示している。
【００５７】
図６のステップＳ１０１で、テキスト読み上げ部１３１は、テキストデータ「韓国の平昌で冬季パラリンピックが開幕したんだけど。」を、辞書ＤＢ１４５の辞書データを用いた音声合成処理により変換した読上げ音声Ｖ１である「かんこくのへいしょうで  とうきぱらりんぴっくが  かいまくしたんだけど」を、スピーカ１１５から出力する。続くステップＳ１０２〜Ｓ１０６は、読み間違い認識部１３２による処理である。
ステップＳ１０２で、読み間違い認識部１３２は、読上げ音声Ｖ１の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声Ｖ２を入力したか否かを判定する。
第１応答音声Ｖ２を入力していない場合（ステップＳ１０２；ＮＯ）には、処理がステップＳ１０１に戻る。読み間違い認識部１３２は、ユーザの発話である第１応答音声Ｖ２を入力した場合（ステップＳ１０２；ＹＥＳ）には、ステップＳ１０３に処理を進める。図３の例では、ユーザの発話「へいしょうじゃなくてぴょんちゃんだよ」が、第１応答音声Ｖ２として入力される。
【００５８】
ステップＳ１０３で、読み間違い認識部１３２は、第１応答音声Ｖ２をテキストデータに変換して読み上げ音声Ｖ１における単語の読み間違いを認識する。図３の例では、読み間違い認識部１３２は、読み「へいしょう」が読み間違いであることを認識する。
ステップＳ１０４で、読み間違い認識部１３２は、第１応答音声Ｖ２から認識した単語の読み間違いを確認する誤読確認音声Ｖ３を出力する。図３の例では、「え  まちがえた」という音声が、誤読確認音声Ｖ３として出力される。
ステップＳ１０５で、読み間違い認識部１３２は、誤読確認音声Ｖ３の出力に対してユーザから発せられる第２応答音声Ｖ４を入力したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。第２応答音声Ｖ４を入力していないと読み間違い認識部１３２が判定した場合（ステップＳ１０５；ＮＯ）には、処理が待機状態になる。
【００５９】
第２応答音声Ｖ４を入力したと読み間違い認識部１３２が判定した場合（ステップＳ１０５；ＹＥＳ）には、読み間違い認識部１３２は、読上げ音声Ｖ１における単語の読み間違いが有るという判定を確定する（ステップＳ１０６）。図３の例では、ユーザの発話「ぴょんちゃんだよ」が、第２応答音声Ｖ４として入力される。続くステップＳ１０７〜Ｓ１１０は、読み方認識部１３４による処理である。
ステップＳ１０７で、読み方認識部１３４は、テキストデータに対応した誤読単語の正しい読みの候補を、第１応答音声Ｖ２又は第１応答音声Ｖ２の発声後にユーザから発せられた第２応答音声Ｖ４から認識する。図３の例では、「ぴょんちゃん」が誤読単語の正しい読みの候補として認識される。
ステップＳ１０８で、読み方認識部１３４は、第１応答音声Ｖ２から認識した正しい読みの候補を含む読み確認音声Ｖ５を出力する。図３の例では、「かんこくのぴょんちゃんだね」という音声が、読み確認音声Ｖ５として出力される。
【００６０】
ステップＳ１０９で、読み方認識部１３４は、読み確認音声Ｖ５の出力に対してユーザから発せられる第３応答音声Ｖ６を入力したか否かを判定する。第３応答音声Ｖ６を入力していないと読み方認識部１３４が判定した場合（ステップＳ１０９；ＮＯ）には、処理が待機状態になる。第３応答音声Ｖ６を入力したと読み方認識部１３４が判定した場合（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）には、読み方認識部１３４は、第３応答音声Ｖ６の内容に基づいて、誤読単語の正しい読みを確定する（ステップＳ１１０）。図３の例では、ユーザの発話「うん」が、第３応答音声Ｖ６として入力され、読み方認識部１３４は、誤読単語の正しい読みを「ぴょんちゃん」に確定する。続くステップＳ１１１は、誤読単語特定部１３３による処理である。
ステップＳ１１１で、誤読単語特定部１３３は、誤読単語をテキストデータに含まれる単語の中から特定する（ステップＳ１１１）。図３の例では、「平昌」が誤読単語として特定される。続くステップＳ１１２は、関連カテゴリ抽出部１３５による処理である。
【００６１】
ステップＳ１１２で、関連カテゴリ抽出部１３５は、テキストデータに基づいて、誤読単語の正しい読みと関連するカテゴリを決定する。図３の例では、「スポーツ、韓国、冬季パラリンピック」がカテゴリとして決定される。続くステップＳ１１３は、読み修正データ生成部１３６による処理である。
ステップＳ１１３で、読み修正データ生成部１３６は、誤読単語と、正しい読みと、カテゴリと、を関連付けた読み修正データを生成する。続くステップＳ１１４は、辞書データ更新部１３７による処理である。
ステップＳ１１４で、辞書データ更新部１３７は、読み修正データを辞書データに記録して辞書データを更新する（ステップＳ１１４）。図３の例では、「スポーツ、韓国、冬季パラリンピック」を単語「平昌」の読み「ぴょんちゃん」に対応するカテゴリとして辞書データに記録される。その後、処理がステップＳ１０１に戻る。
【００６２】
なお、図３に示す読上げ音声Ｖ７は、テキストデータ「韓国の平昌で冬季パラリンピックが開幕したんだけど。」を、辞書データ更新部１３７により更新された辞書データを用いてテキスト読み上げ部１３１が音声合成処理により変換した読上げ音声である。読上げ音声Ｖ７として、「かんこくのぴょんちゃんで  とうきぱらりんぴっくが  かいまくしたんだけど」が出力される。すなわち、テキスト読み上げ部１３１は、単語「平昌」の読みを、例えば「韓国」というカテゴリに対応する読みである「ぴょんちゃん」に決定する。
その結果、「平昌」の読みを「へいしょう」とする読み間違いが回避されている。
【００６３】
ステップＳ１０１は、「テキスト読上げステップ」の一例に対応し、ステップＳ１０２−Ｓ１０６は、「読み間違い認識ステップ」の一例に対応する。ステップＳ１０７−Ｓ１１０は、「読み方認識ステップ」の一例に対応し、ステップＳ１１１は、「誤読単語特定ステップ」の一例に対応する。ステップＳ１１２は、「関連カテゴリ抽出ステップ」の一例に対応する。ステップＳ１１３は、「読み修正データ生成ステップ」の一例に対応する。ステップＳ１１４は、「辞書データ更新ステップ」の一例に対応する。
【００６４】
図６に示したフローチャートに従い、ナビゲーション装置１００により実行される読み修正処理について、図４に示した音声の入出力例を参照して説明する。図４は、テキストデータ「錦織はウィンブルドンで初のベスト８に進出したんだけど。」を音声合成処理によって出力した場合の読み修正処理を例示している。
【００６５】
図６のステップＳ１０１で、テキスト読み上げ部１３１は、テキストデータ「錦織はウィンブルドンで初のベスト８に進出したんだけど。」を、辞書ＤＢ１４５の辞書データを用いた音声合成処理により変換した読上げ音声Ｖ１である「にしきおりは  うぃんぶるどんで  はつのべすとえいとに  しんしゅつしたんだけど」を、スピーカ１１５から出力する。続くステップＳ１０２〜Ｓ１０６は、読み間違い認識部１３２による処理である。
ステップＳ１０２で、読み間違い認識部１３２は、読上げ音声Ｖ１の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声Ｖ２を入力したか否かを判定する。
第１応答音声Ｖ２を入力していない場合（ステップＳ１０２；ＮＯ）には、処理がステップＳ１０１に戻る。読み間違い認識部１３２は、ユーザの発話である第１応答音声Ｖ２を入力した場合（ステップＳ１０２；ＹＥＳ）には、ステップＳ１０３に処理を進める。図４の例では、ユーザの発話「え  にしきおり  にしこりだよ」が、第１応答音声Ｖ２として入力される。
【００６６】
ステップＳ１０３で、読み間違い認識部１３２は、第１応答音声Ｖ２をテキストデータに変換して読み上げ音声Ｖ１における単語の読み間違いを認識する。図４の例では、読み間違い認識部１３２は、読み「にしきおり」が読み間違いであることを認識する。
ステップＳ１０４で、読み間違い認識部１３２は、第１応答音声Ｖ２から認識した単語Ｗの読み間違いを確認する誤読確認音声Ｖ３を出力する。図４の例では、「まちがえた」という音声が、誤読確認音声Ｖ３として出力される。
ステップＳ１０５で、読み間違い認識部１３２は、誤読確認音声Ｖ３の出力に対してユーザから発せられる第２応答音声Ｖ４を入力したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。第２応答音声Ｖ４を入力していないと読み間違い認識部１３２が判定した場合（ステップＳ１０５；ＮＯ）には、処理が待機状態になる。
【００６７】
第２応答音声Ｖ４を入力したと読み間違い認識部１３２が判定した場合（ステップＳ１０５；ＹＥＳ）には、読み間違い認識部１３２は、読上げ音声Ｖ１における単語の読み間違いが有るという判定を確定する（ステップＳ１０６）。図４の例では、ユーザの発話「そう  にしこりだよ」が、第２応答音声Ｖ４として入力される。続くステップＳ１０７〜Ｓ１１０は、読み方認識部１３４による処理である。
ステップＳ１０７で、読み方認識部１３４は、テキストデータに対応した誤読単語の正しい読みの候補を、第１応答音声Ｖ２又は第１応答音声Ｖ２の発声後にユーザから発せられた第２応答音声Ｖ４から認識する。図４の例では、「にしこり」が誤読単語の正しい読みの候補として認識される。
ステップＳ１０８で、読み方認識部１３４は、第１応答音声Ｖ２から認識した正しい読みの候補を含む読み確認音声Ｖ５を出力する。図４の例では、「にしこりだよね」という音声が、読み確認音声Ｖ５として出力される。
【００６８】
ステップＳ１０９で、読み方認識部１３４は、読み確認音声Ｖ５の出力に対してユーザから発せられる第３応答音声Ｖ６を入力したか否かを判定する。第３応答音声Ｖ６を入力していないと読み方認識部１３４が判定した場合（ステップＳ１０９；ＮＯ）には、処理が待機状態になる。第３応答音声Ｖ６を入力したと読み方認識部１３４が判定した場合（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）には、読み方認識部１３４は、第３応答音声Ｖ６の内容に基づいて、誤読単語の正しい読みを確定する（ステップＳ１１０）。図４の例では、ユーザの発話「うん」が、第３応答音声Ｖ６として入力され、読み方認識部１３４は、誤読単語の正しい読みを「にしこり」に確定する。続くステップＳ１１１は、誤読単語特定部１３３による処理である。
ステップＳ１１１で、誤読単語特定部１３３は、誤読単語をテキストデータに含まれる単語の中から特定する（ステップＳ１１１）。図４の例では、「錦織」が誤読単語として特定される。続くステップＳ１１２は、関連カテゴリ抽出部１３５による処理である。
【００６９】
ステップＳ１１２で、関連カテゴリ抽出部１３５は、テキストデータに基づいて、誤読単語の正しい読みと関連するカテゴリを決定する。図４の例では、「スポーツ、テニス、英国、ウィンブルドン」がカテゴリとして決定される。続くステップＳ１１３は、読み修正データ生成部１３６による処理である。
ステップＳ１１３で、読み修正データ生成部１３６は、誤読単語と、正しい読みと、カテゴリと、を関連付けた読み修正データを生成する。続くステップＳ１１４は、辞書データ更新部１３７による処理である。
ステップＳ１１４で、辞書データ更新部１３７は、読み修正データを辞書データに記録して辞書データを更新する（ステップＳ１１４）。図４の例では、「スポーツ、テニス、英国、ウィンブルドン」を単語「錦織」の読み「にしこり」に対応するカテゴリとして辞書データに記録される。その後、処理がステップＳ１０１に戻る。
【００７０】
なお、図４に示す読上げ音声Ｖ７は、テキストデータ「錦織はウィンブルドンで初のベスト８に進出したんだけど。」を、辞書データ更新部１３７により更新された辞書データを用いてテキスト読み上げ部１３１が音声合成処理により変換した読上げ音声である。読上げ音声Ｖ７は、「にしこりは  うぃんぶるどんで  はつのべすとえいとに  しんしゅつしたんだけど」と出力する。すなわち、テキスト読み上げ部１３１は、例えば「ウィンブルドン」というカテゴリに対応する「にしこり」を単語「錦織」の読みに決定する。
その結果、「錦織」の読みを「にしきおり」とする読み間違いが回避されている。
【００７１】
［１−５．辞書データの構造］
図５は、辞書データＤＤの構造の一例を示す図である。
辞書データＤＤは、単語ＷとカテゴリＣＴと読みＲＤとが対応付けられている。本実施形態では、読みＲＤが、第１読みＲＤ１と第２読みＲＤ２とを含み、カテゴリＣＴは、第１カテゴリＣＴ１と、第２カテゴリＣＴ２とを含む。第１カテゴリＣＴ１は、第１読みＲＤ１に対応するカテゴリＣＴを示し、第２カテゴリＣＴ２は、第２読みＲＤ２に対応するカテゴリＣＴを示す。
【００７２】
例えば、単語Ｗが「平昌」である場合には、第１読みＲＤ１が「ぴょんちゃん」であり、第２読みＲＤ２は、「へいしょう」である。第１カテゴリＣＴ１としては、「スポーツ、韓国、冬季パラリンピック」が記憶されている。第１カテゴリＣＴ１は、例えば、図３に示す例において、辞書データ更新部１３７によって辞書データＤＤに書き込まれる。
【００７３】
例えば、単語Ｗが「錦織」である場合には、第１読みＲＤ１が「にしこり」であり、第２読みＲＤ２は、「にしきおり」である。第１カテゴリＣＴ１としては、「スポーツ、テニス、英国、ウィンブルドン」が記憶されている。第１カテゴリＣＴ１は、例えば、図４に示す例において、辞書データ更新部１３７によって辞書データＤＤに書き込まれる。第１カテゴリＣＴ１は、テニス選手「錦織圭」の名字の読み「にしこり」に対応する。第２カテゴリＣＴ２としては、「音楽、オペラ、日本」が記憶されている。すなわち、第２カテゴリＣＴ２は、テノール歌手「錦織健」の名字の読み「にしきおり」に対応する。
【００７４】
このように、読みＲＤとカテゴリＣＴとが対応付けて辞書データＤＤに記憶されるため、テキスト読み上げ部１３１は、例えばテキストデータが示す文脈に基づいて、単語Ｗに対応するカテゴリＣＴを決定し、単語Ｗの読みＲＤを決定できる。したがって、固有名詞や英単語等の単語Ｗの読み間違いの頻度を低減できる。
【００７５】
［２．他の実施形態］
なお、本発明は上記実施形態の構成に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能である。
【００７６】
例えば、上記実施形態では、テキストデータが、サーバ装置２００から取得したニュースを示す場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。テキストデータが、単語を含む文章であればよい。「単語」とは、漢字を含む日本語の単語、及び英単語を含む。例えば、テキストデータが、小説の一部でもよいし、ウェブページの一部であってもよい。
【００７７】
また、上記実施形態では、関連カテゴリ抽出部１３５は、誤読単語の正しい読みと関連するカテゴリを、カテゴリＤＢ１４６から読み出すことによってカテゴリを決定するが、本発明はこれに限定されない。関連カテゴリ抽出部１３５は、テキストデータに基づいてカテゴリＣＴを決定すればよい。関連カテゴリ抽出部１３５は、例えば、テキストデータに含まれる名詞に基づいてカテゴリＣＴを決定してもよい。
【００７８】
また、上記実施形態では、音声合成装置がナビゲーション装置１００の機能の一部として構成された例を示すが、本発明は、これに限定されない。音声合成装置が、パーソナルコンピュータ、タブレット型端末装置、スマートフォン等の機能の一部として構成してもよい。
【００７９】
また、上記実施形態では、音声合成システムがナビゲーション装置１００の機能の一部として構成された例を示すが、本発明は、これに限定されない。音声合成システムが、例えば、ナビゲーション装置１００の機能の一部と、サーバ装置２００の機能の一部とで構成されてもよい。
【００８０】
また、上記実施形態では、「単語」とは、漢字を含む日本語の単語、及び英単語の例で説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、「単語」とは、アクセントの違いも含む。すなわち、図５に示す読みＲＤは、アクセント情報等の韻律情報を含む概念である。
例えば、天候の「雨」と、食べ物の「飴」では、ひらがな表記では「あめ」と同一の表記になるが、両者のひらがな表記を区別可能なように読みＲＤを辞書データＤＤとして記憶する。例えば、読みＲＤを、ひらがな表記と韻律情報とで構成する。なお、韻律情報は、ひらがな表記を構成する各文字に対応付けた韻律を示す情報である。
【００８１】
［３．まとめ］
以上説明したように、本実施形態のナビゲーション装置１００の音声合成方法は、テキストデータに対応する読上げ音声Ｖ１を、単語Ｗとその読みＲＤとを対応付けて記録した辞書データＤＤを用いた音声合成処理によって出力するテキスト読上げステップと、読上げ音声Ｖ１の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声Ｖ２を入力して、読上げ音声Ｖ１における単語Ｗの読み間違いを認識する読み間違い認識ステップと、読み間違い認識ステップにより読み間違いが認識された単語Ｗである誤読単語を、テキストデータに含まれる単語Ｗの中から特定する誤読単語特定ステップと、テキストデータに対応した誤読単語の正しい読みの候補を、第１応答音声Ｖ２又は第１応答音声Ｖ２の発声後にユーザから発せられた第２応答音声Ｖ４から認識する読み方認識ステップと、テキストデータに基づいて、前記読み方認識ステップにより認識された誤読単語の正しい読みＲＤと関連するカテゴリＣＴを抽出する関連カテゴリ抽出ステップと、誤読単語と、読み方認識ステップにより認識された正しい読みＲＤと、関連カテゴリ抽出ステップにより抽出されたカテゴリＣＴと、を関連付けた読み修正データを生成する読み修正データ生成ステップと、読み修正データを辞書データＤＤに記録して辞書データＤＤを更新する辞書データ更新ステップと、を含む。
【００８２】
また、本実施形態のナビゲーション装置１００は、テキストデータに対応する読上げ音声Ｖ１を、単語Ｗとその読みＲＤとを対応付けて記録した辞書データＤＤを用いた音声合成処理によって出力するテキスト読上げ部１３１と、読上げ音声Ｖ１の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声Ｖ２を入力して、読上げ音声Ｖ１における単語Ｗの読み間違いを認識する読み間違い認識部１３２と、読み間違い認識部１３２により読み間違いが認識された単語Ｗである誤読単語を、テキストデータに含まれる単語Ｗの中から特定する誤読単語特定部１３３と、テキストデータに対応した誤読単語の正しい読みの候補を、第１応答音声Ｖ２又は第１応答音声Ｖ２の発声後にユーザから発せられた第２応答音声Ｖ４から認識する読み方認識部１３４と、テキストデータに基づいて、読み方認識部１３４により認識された誤読単語の正しい読みＲＤと関連するカテゴリＣＴを抽出する関連カテゴリ抽出部１３５と、誤読単語と、読み方認識部１３４により認識された正しい読みＲＤと、関連カテゴリ抽出部１３５により抽出されたカテゴリＣＴと、を関連付けた読み修正データを生成する読み修正データ生成部１３６と、読み修正データを辞書データＤＤに記録して辞書データＤＤを更新する辞書データ更新部１３７と、を備える。
【００８３】
また、ナビゲーション装置１００の制御プログラムは、テキストデータに対応する読上げ音声Ｖ１を、単語Ｗとその読みＲＤとを対応付けて記録した辞書データＤＤを用いた音声合成処理によって出力するテキスト読上げ処理と、読上げ音声Ｖ１の出力に対してユーザから発せられた第１応答音声Ｖ２を入力して、読上げ音声Ｖ１における単語Ｗの読み間違いを認識する読み間違い認識処理と、読み間違い認識処理により読み間違いが認識された単語Ｗである誤読単語を、テキストデータに含まれる単語Ｗの中から特定する誤読単語特定処理と、テキストデータに対応した誤読単語の正しい読みの候補を、第１応答音声Ｖ２又は第１応答音声Ｖ２の発声後にユーザから発せられた第２応答音声Ｖ４から認識する読み方認識処理と、テキストデータに基づいて、読み方認識処理により認識された誤読単語の正しい読みＲＤと関連するカテゴリＣＴを抽出する関連カテゴリ抽出処理と、誤読単語と、読み方認識処理により認識された正しい読みＲＤと、関連カテゴリ抽出処理により抽出されたカテゴリＣＴと、を関連付けた読み修正データを生成する読み修正データ生成処理と、読み修正データを辞書データＤＤに記録して辞書データＤＤを更新する辞書データ更新処理と、をコンピュータとしての処理部１３０に実行機能させる。
【００８４】
ナビゲーション装置１００の音声合成方法、ナビゲーション装置１００、及びナビゲーション装置１００の制御プログラムによれば、誤読単語と、誤読単語の正しい読みＲＤと、カテゴリＣＴと、を関連付けた読み修正データを辞書データＤＤに記録して辞書データＤＤが更新される。
よって、辞書データＤＤの読みＲＤに、読みＲＤと関連するカテゴリＣＴが追記される。したがって、音声合成処理において、カテゴリＣＴに基づいて、単語Ｗの読みＲＤを決定できる。その結果、固有名詞や英単語等の読み間違いの頻度を低減できる。
【００８５】
また、ナビゲーション装置１００の音声合成方法は、読み間違い認識ステップにおいて、第１応答音声Ｖ２から認識した単語Ｗの読み間違いを確認する誤読確認音声Ｖ３を出力し、誤読確認音声Ｖ３の出力に対して発せられたユーザの第２応答音声Ｖ４を入力し、第２応答音声Ｖ４からも単語Ｗの読み間違いが認識されたときに、読上げ音声Ｖ１における単語Ｗの読み間違いの認識を確定する構成を備えてもよい。
この構成によれば、単語Ｗの読み間違いを確認する誤読確認音声Ｖ３を出力し、誤読確認音声Ｖ３の出力に対して発せられたユーザの第２応答音声Ｖ４からも単語Ｗの読み間違いが認識されたときに、読上げ音声Ｖ１における単語Ｗの読み間違いの認識を確定する。よって、単語Ｗの読み間違いを正確に認識できる。したがって、辞書データＤＤを的確に更新できる。
【００８６】
また、ナビゲーション装置１００の音声合成方法は、読み方認識ステップにおいて、第１応答音声Ｖ２から認識した正しい読みの候補を含む読み確認音声Ｖ５を出力して、読み確認音声Ｖ５の出力に対して発せられたユーザの第３応答音声Ｖ６を入力し、第３応答音声Ｖ６の内容に基づいて、正しい読みの候補が誤読単語の正しい読みＲＤであるか否かを判断する構成を備えてもよい。
この構成によれば、正しい読みの候補を含む読み確認音声Ｖ５を出力して、読み確認音声Ｖ５の出力に対して発せられたユーザの第３応答音声Ｖ６の内容に基づいて、正しい読みの候補が誤読単語の正しい読みＲＤであるか否かを判断する。よって、誤読単語の正しい読みＲＤを正確に判断できる。したがって、辞書データＤＤを的確に更新できる。
【００８７】
また、ナビゲーション装置１００の音声合成方法は、テキスト読み上げステップにおいて、テキストデータに、辞書データＤＤにカテゴリＣＴが関連付けられて記録された第１単語が含まれている場合には、第１単語に関連付けられたカテゴリＣＴを示す第２単語を、テキストデータから検索し、第２単語が抽出された場合には、第２単語が示すカテゴリＣＴに関連付けられた第１単語の読みＲＤを採用して、音声合成処理によりテキストデータに対応する読上げ音声Ｖ１を出力する構成を備えてもよい。
この構成によれば、第２単語の読み間違いを抑制できる。したがって、固有名詞や英単語等の読み間違いの頻度を低減できる。
【符号の説明】
【００８８】
１００…ナビゲーション装置（音声合成装置、音声合成システム）、１０１…フロントディスプレイ、１０３、１０５…リアディスプレイ、１１０…ディスプレイユニット、１１３…マイク、１１５…スピーカ、１１７…タッチセンサ、１３０…処理部（コンピュータ）、１３１…テキスト読み上げ部、１３２…読み間違い認識部、１３３…誤読単語特定部、１３４…読み方認識部、１３５…関連カテゴリ抽出部、１３６…読み修正データ生成部、１３７…辞書データ更新部、１３８…表示制御部、１４０…記憶部、１４１…地図ＤＢ、１４２…経路ＤＢ、１４３…音声認識ＤＢ、１４４…対話ＤＢ、１４５…辞書ＤＢ、１４６…カテゴリＤＢ、１５１…音声処理回路、１５３…車速センサ、１５５…ＧＰＳ、１５７…通信部、ＣＴ…カテゴリ、ＣＴ１…第１カテゴリ、ＣＴ２…第２カテゴリ、ＤＤ…辞書データ、ＤＲ…進行方向、Ｍ…車両、Ｐ１〜Ｐ５…着座位置、ＲＤ…読み、ＲＤ１…第１読み、ＲＤ２…第２読み、Ｖ１…読上げ音声、Ｖ２…第１応答音声、Ｖ３…誤読確認音声、Ｖ４…第２応答音声、Ｖ５…読み確認音声、Ｖ６…第３応答音声、Ｗ…単語。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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