(57)【要約】【課題】音声が複数の端末から集音されたものであっても、音声ごとに話者を好適に特定することができる話者特定システムを提供する。【解決手段】話者特定システム２は、複数の端末６と、集積装置１４とを備える。複数の端末６は、それぞれ話者４を割り当てられる。集積装置１４は、複数の端末６と接続される。端末６は、集音部８と、生成部１０とを含む。集音部８は、話者４の音声を集音する。生成部１０は、音声に基づいて音声情報を生成する。集積装置１４は、分類部１６と、特定部１８とを含む。分類部１６は、音声情報を、端末６ごとおよび端末６で集音された時刻ｔごとに分類する。特定部１８は、音声情報に含まれる音声を発話した話者４を、時刻ｔごとに特定する。【選択図】図１
2020166151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ話者を割り当てられる複数の端末と、
複数の前記端末と接続される集積装置と
を備え、
前記端末は、
前記話者の音声を集音する集音部と、
前記音声に基づいて音声情報を生成する生成部と
を含み、
前記集積装置は、
前記音声情報を、前記端末ごとおよび前記端末で集音された時刻ごとに分類する分類部と、
前記音声情報に含まれる前記音声を発話した前記話者を、前記時刻ごとに特定する特定部と
を含む、
話者特定システム。
【請求項２】
前記端末の生成部は、
前記音声と、前記音声を取得したときの前記時刻とを組み合わせて前記音声情報を生成し、
前記集積装置の前記分類部は、
前記音声情報を、前記端末ごとまたは前記端末で集音された前記時刻ごとに分類する、請求項１に記載の話者特定システム。
【請求項３】
前記音声情報は、前記音声の音量を含み、
前記特定部は、前記時刻ごとに、複数の前記音声情報のうち前記音量が最も大きい前記音声に基づいて前記話者を特定する、請求項１または請求項２に記載の話者特定システム。
【請求項４】
前記集積装置は、
前記音声の信号対雑音比を算出する算出部と、
前記音声をテキストに変換する変換部と
をさらに含み、
前記特定部は、前記時刻ごとに、複数の前記音声情報のなかから、前記信号対雑音比が最も大きい前記音声を選択し、
前記変換部は、前記音声を前記テキストに変換する、請求項１または請求項２に記載の話者特定システム。
【請求項５】
複数の前記話者は、第１の地域に所在する第１の話者と、第２の地域に所在する第２の話者とを含み、
前記複数の端末は、前記第１の話者が携帯する第１の端末と、前記第２の話者が携帯する第２の端末とを含み、
前記第１の端末は、第１の集音部と第１の生成部とを含み、前記第２の地域に設置されたスピーカーと接続され、
前記第１の集音部は、前記第１の話者の第１の音声を集音し、
前記第１の生成部は、前記第１の音声に基づいて第１の音声情報を生成し、
前記第２の端末は、第２の集音部と第２の生成部とを含み、
前記第２の集音部は、前記スピーカーが出力する第２の音声を集音し、
前記第２の生成部は、前記第２の音声に基づいて第２の音声情報を生成し、
特定部は、前記第１の音声情報から取得した前記第１の音声の音量と、前記第２の音声情報から取得した前記第２の音声の音量とを比較し、前記第１の音声の音量と前記第２の音声の音量との差が閾値を超えないとき、前記第１の話者を特定する、請求項１から請求項４に記載された話者特定システム。
【請求項６】
前記特定部は、前記第１の音量と前記第２の音量との差が閾値を超えるとき、前記第１の話者を特定しない、請求項５に記載された話者特定システム。
【請求項７】
前記集積装置は、前記音声の前記音量の変化、または前記音声の周波数の変化に基づいて、前記話者の心身状態を分析する分析部をさらに含む、請求項３から請求項６のいずれか１項に記載の話者特定システム。
【請求項８】
それぞれ話者を割り当てられ、集音した前記話者の音声に基づいて音声情報を生成する複数の端末と接続され、
前記音声情報を、前記端末ごとおよび前記端末で集音された時刻ごとに分類する分類部と、
前記音声情報に含まれる前記音声を発話した前記話者を、前記時刻ごとに特定する特定部と
を備える、集積装置。
【請求項９】
話者の音声を集音し、
前記音声に基づいて音声情報を生成し、
前記音声情報を、端末ごとおよび前記端末で集音された時刻ごとに分類し、
前記音声情報に含まれる前記音声を発話した前記話者を、前記時刻ごとに特定する、
話者特定方法。
【請求項１０】
前記音声と、前記音声を取得したときの前記時刻とを組み合わせて前記音声情報を生成し、
前記音声情報を、前記端末ごとまたは前記端末で集音された前記時刻ごとに分類する、請求項９に記載の話者特定方法。
【請求項１１】
前記時刻ごとに、複数の前記音声情報のうち音量が最も大きい前記音声に基づいて前記話者を特定する、請求項９または請求項１０に記載の話者特定方法。
【請求項１２】
前記音声の信号対雑音比を算出し、
前記時刻ごとに、複数の前記音声情報のうち前記信号対雑音比が最も大きい前記音声に基づいて前記話者を特定する、請求項９または請求項１０に記載の話者特定方法。
【請求項１３】
複数の前記話者は、それぞれ異なる地域で発話する、請求項９から請求項１２のいずれか１項に記載の話者特定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、話者特定システム、集積装置、および話者特定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、携帯可能および／または着用可能の端末もしくはコンピューターとヘッドセット（もしくは、ヘッドホン）とを含む複数の装置が、無線リンクにより中央コンピューターもしくは複数のコンピューターと通信するシステムを開示する。ユーザーがシステムと通信するのを許容するために、ヘッドセットのような１つまたは複数の周辺装置もしくは周辺機器が、端末に結合される。ヘッドセットは、無線リンクによって端末に結合される。ヘッドセットは、ユーザー／作業者の頭に着用され、倉庫または他の施設を通して手を使わない操作および動きを許容する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００７−５０７１５８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に記載されたヘッドセットおよびシステムは、複数の話者が端末に割り当てられ、それぞれの話者が端末を通して音声を発している場合に、音声ごとに話者を特定することができないという課題がある。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、音声が複数の端末から集音されたものであっても、音声ごとに話者を好適に特定することができる話者特定システム、集積装置、および話者特定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一局面によれば、話者特定システムは、複数の端末と、集積装置とを備える。前記複数の端末は、それぞれ話者を割り当てられる。前記集積装置は、前記複数の端末と接続される。前記端末は、集音部と、生成部とを含む。前記集音部は、前記話者の音声を集音する。前記生成部は、前記音声に基づいて音声情報を生成する。前記集積装置は、分類部と、特定部とを含む。前記分類部は、前記音声情報を、前記端末ごとおよび前記端末で集音された時刻ごとに分類する。前記特定部は、前記音声情報に含まれる前記音声を発話した前記話者を、前記時刻ごとに特定する。
【０００７】
本発明の他の一局面によれば、集積装置は、それぞれ話者を割り当てられ、集音した前記話者の音声に基づいて音声情報を生成する複数の端末と接続される。前記集積装置は、分類部と、特定部とを備える。前記分類部は、前記音声情報を、前記端末ごとおよび前記端末で集音された時刻ごとに分類する。前記特定部は、前記音声情報に含まれる前記音声を発話した前記話者を、前記時刻ごとに特定する。
【０００８】
本発明のさらなる他の一局面によれば、話者特定方法は、話者の音声を集音し、前記音声に基づいて音声情報を生成し、前記音声情報を、端末ごとおよび前記端末で集音された時刻ごとに分類し、前記音声情報に含まれる前記音声を発話した前記話者を、前記時刻ごとに特定する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、音声が複数の端末から集音されたものであっても、音声ごとに話者を好適に特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の本実施形態に係る話者特定システムの典型例を示す図である。
【図２】本実施形態に係る話者特定システムの典型例において、音声情報を示す図である。
【図３】本実施形態に係る話者特定システムの典型例および第１具体例において、音声情報を示す図である。
【図４】本実施形態に係る話者特定システムの第２具体例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る話者特定システムの第２変形例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る話者特定システムの第２変形例を示す図である。
【図７】本実施形態に係る話者特定システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】本実施形態に係る話者特定システムの動作の他の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、図中、同一または相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。
【００１２】
（典型例）
図１を参照して、本実施形態に係る話者特定システム２の典型例について説明する。図１は、話者特定システム２の典型例を示す図である。
【００１３】
一例として、本実施形態では、図１に示すように、３人の話者４が、話者特定システム２を利用して、話しをしている。３人の話者４を、必要に応じて、話者４Ａ、話者４Ｂ、話者４Ｃと記載する。
【００１４】
話者特定システム２は、端末６と集積装置１４とを備える。
【００１５】
話者特定システム２は、複数の端末６を備える。複数の端末６は、必要に応じて、端末６Ａ、端末６Ｂ、および端末６Ｃと記載する。複数の端末６は、それぞれ話者４を割り当てられる。すなわち、端末６Ａには、話者４Ａが割り当てられる。端末６Ｂには、話者４Ｂが割り当てられる。端末６Ｃには、話者４Ｃが割り当てられる。端末６の一例は、イヤホンマイク、ヘッドフォンマイク、その他のウェラブル端末である。
【００１６】
端末６は、集音部８と生成部１０とを含む。すなわち、端末６Ａは、集音部８Ａと生成部１０Ａとを含む。端末６Ｂは、集音部８Ｂと生成部１０Ｂとを含む。端末６Ｃは、集音部８Ｃと生成部１０Ｃとを含む。
【００１７】
集音部８は、話者４の音声を集音する。集音部８の一例は、小型マイクロフォンである。生成部１０は、集音した音声に基づいて音声情報を生成する。生成部１０の音声情報については、図２で詳説する。生成部１０の一例は、ウェラブルの端末６に内蔵されたＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）チップである。
【００１８】
本実施形態では、発明の説明を簡明にするため、図１に示すように、話者４Ａと、話者４Ｂと、話者４Ｃとが、話者４Ａ、話者４Ｂ、話者４Ｃの順に等間隔で一列に並んでおり、話者４Ａ、話者４Ｂ、話者４Ｃ、話者４Ａ、話者４Ｂ、話者４Ｃ、・・・、の順に発話する。すなわち、時刻ｔ１では、話者４Ａのみが発話する。次の時刻ｔ２では、話者４Ｂのみが発話する。次の時刻ｔ３では、話者４Ｃのみが発話する。以下、同様に、時刻ｔ４、時刻ｔ５、時刻ｔ６、・・・、において、話者４Ａ、話者４Ｂ、話者４Ｃ、・・・、が順に発話する。
【００１９】
集積装置１４は、複数の端末６と接続される。すなわち、集積装置１４は、端末６Ａ、端末６Ｂ、または端末６Ｃと接続される。但し、端末６を３つとしたのは一例に過ぎない。集積装置１４は、２つ以下の端末６と接続されてもよいし、４つ以上の端末６と接続されてもよい。集積装置１４の一例は、ＩｏＴ−Ｈｕｂ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ−Ｈｕｂ）、またはクラウドサーバーである。
【００２０】
集積装置１４は、端末６と回線１２で接続される。回線１２は、一例として、衛星通信、インターネット回線などの無線通信回線、有線通信回線である。回線１２は、必要に応じて、回線１２Ａ、回線１２Ｂ、または回線１２Ｃと記載されることがある。すなわち、集積装置１４は、端末６Ａと回線１２Ａで接続される。集積装置１４は、端末６Ｂと回線１２Ｂで接続される。集積装置１４は、端末６Ｃと回線１２Ｃで接続される。
【００２１】
集積装置１４は、分類部１６と、特定部１８と、算出部２０と、変換部２２と、分析部２４とを含む。
【００２２】
分類部１６は、音声情報を、端末６ごとおよび端末６で集音された時刻ｔごとに分類する。特定部１８は、音声情報に含まれる音声を発話した話者４を、時刻ｔごとに特定する。算出部２０は、音声の信号対雑音比を算出する。変換部２２は、音声情報をテキストに変換する。分析部２４は、音声の音量の変化、または音声の周波数の変化に基づいて、話者４の心身状態を分析する。
【００２３】
次に、図１に加え、図２および図３を参照して、本実施形態に係る話者特定システム２を詳細に説明する。図２および図３は、本実施形態に係る話者特定システム２の典型例において、音声情報を示す図である。
【００２４】
図１に示すように、話者４は、所定の範囲内に、話者４Ａ、話者４Ｂ、および話者４Ｃの順番で一列に並んでいるので、例えば、話者４Ａが発した音声は、端末６Ａだけでなく、端末６Ｂおよび端末６Ｃにも同時に届く。話者４Ａの音声は、話者４Ａから最も近い端末６Ａの集音部８Ａに最大音量の音量３で集音される。また、話者４Ａの音声は、話者４Ａから端末６Ａの次に近い端末６Ｂの集音部８Ｂに音量２で集音される。さらに、話者４Ａの音声は、話者４Ａから最も遠い端末６Ｃの集音部８Ｃに音量１で集音される。
【００２５】
図２に示すように、端末６Ａに割り当てられた話者４Ａが発話すると、話者４Ａの音声は、端末６Ａの集音部８Ａに音量３で集音され、生成部１０Ａにより音声情報Ａ−１が生成される。同様に、話者４Ａの音声は、端末６Ｂの集音部８Ｂに音量２で集音され、生成部１０Ｂにより音声情報Ｂ−１が生成される。さらに、話者４Ａの音声は、端末６Ｃの集音部８Ｃに音量１で集音され、生成部１０Ｃにより音声情報Ｃ−１が生成される。
【００２６】
次に、図１に示すように、話者４Ｂが発した音声は、端末６Ｂだけでなく、端末６Ａおよび端末６Ｃにも同時に届く。話者４Ｂの音声は、話者４Ｂから最も近い端末６Ｂの集音部８Ｂに最大音量の音量３で集音される。また、話者４Ｂの音声は、話者４Ｂの両隣の端末６Ａの集音部８Ａ、および端末６Ｃの集音部８Ｃに音量２で集音される。
【００２７】
図２に示すように、端末６Ｂに割り当てられた話者４Ｂが発話すると、話者４Ｂの音声は、端末６Ｂの集音部８Ｂに音量３で集音され、生成部１０Ｂにより音声情報Ｂ−２が生成される。話者４Ｂの音声は、さらに、端末６Ａの集音部８Ａに集音され、生成部１０Ａにより音声情報Ａ−２が生成される。また、話者４Ｂの音声は、端末６Ｃの集音部８Ｃに集音され、生成部１０Ｃにより音声情報Ｃ−２が生成される。
【００２８】
次に、図１に示すように、話者４Ｃが発した音声は、端末６Ｃだけでなく、端末６Ａおよび端末６Ｂにも同時に届く。話者４Ｃの音声は、話者４Ｃから最も近い端末６Ｃの集音部８Ｃに最大音量の音量３で集音される。また、話者４Ｃの音声は、端末６Ｃの次に近い端末６Ｂの集音部８Ｂに音量２で集音される。さらに、話者４Ｃの音声は、話者４Ｃから最も遠い端末６Ａの集音部８Ａに音量１で集音される。
【００２９】
図２に示すように、端末６Ｃに割り当てられた話者４Ｃが発話すると、話者４Ｃの音声は、端末６Ｃの集音部８Ｃに最大音量の音量３で集音され、生成部１０Ｃにより音声情報Ｃ−３が生成される。同様に、話者４Ｃの音声は、端末６Ｂの集音部８Ｂに音量２で集音され、生成部１０Ｂにより音声情報Ｂ−３が生成される。さらに、話者４Ｃの音声は、端末６Ａの集音部８Ａに音量１で集音され、生成部１０Ａにより音声情報Ａ−３が生成される。
【００３０】
以下、同様に、時刻ｔ４、ｔ５、ｔ６、・・・、において、話者４Ａ、話者４Ｂ、話者４Ｃ、・・・、の順番で音声が集音され、音声情報が生成される。典型例においては、端末６の生成部１０が生成する音声情報には、時刻の情報はない。端末６の集音部８は、順に集音される話者４Ａ、話者４Ｂ、および話者４Ｃの音声を集音し、生成部１０は、集音した順に音声情報を生成する。
【００３１】
次に、図３を参照して、典型例における音声情報の分類を説明する。図３は、図２で説明した音声情報を模式的に示した図である。つまり、図３は、集積装置１４の分類部１６が分類した音声情報を示す。端末６の生成部１０が生成する音声情報には、時刻の情報はないが、集積装置１４の分類部１６が分類した音声情報は、端末６Ａ、端末６Ｂ、および端末６Ｃごとに分類され、さらに時刻ｔごとに時系列に並べて分類される。
【００３２】
図３は、横軸に時刻ｔをとり、縦軸に音量をとる。それぞれの音声情報は、図面作成の便宜上、矩形で示される。しかし、音声情報の実態は、例えば、音声情報Ａ−１に示すように、所定の時間幅をもった時刻ｔにおける最大音量が最大振幅になる音波である。
【００３３】
図３に示すように、時刻ｔ１において、話者４Ａが発話した音声は、端末６Ａの集音部８Ａと、端末６Ｂの集音部８Ｂと、端末６Ｃの集音部８Ｃとで集音される。
【００３４】
時刻ｔ１において、端末６Ａの集音部８Ａで集音された音声は、生成部１０Ａで音声情報Ａ−１として生成される。時刻ｔ１において、端末６Ｂの集音部８Ｂで集音された音声は、生成部１０Ｂで音声情報Ｂ−１として生成される。時刻ｔ１において、端末６Ｃの集音部８Ｃで集音された音声は、生成部１０Ｃで音声情報Ｃ−１として生成される。
【００３５】
分類部１６は、生成部１０において、時刻ｔ１で生成された音声情報Ａ−１、音声情報Ｂ−１、および音声情報Ｃ−１を、端末６Ａ、端末６Ｂ、および端末６Ｃごとに分類する。
【００３６】
さらに、分類部１６は、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５、ｔ６、・・・、の順に、それぞれの時刻ｔにおける音声情報を、端末６Ａ、端末６Ｂ、および端末６Ｃごとに分類する。
【００３７】
次に、引き続き、図３を参照して、典型例における音声情報の特定を説明する。
【００３８】
集積装置１４の特定部１８（図１）は、音声情報に含まれる音声を発話した話者４を、時刻ｔごとに特定する。すなわち、図３に示すように、時刻ｔ１において点線で囲まれた音声情報Ａ−１、音声情報Ｂ−１、および音声情報Ｃ−１は、いずれも話者４Ａから発話された音声から生成された音声情報である。特定部１８は、音声情報Ａ−１、音声情報Ｂ−１、および音声情報Ｃ−１のなかから、話者４Ａの音声を特定するのに最も適切な音声情報を選択する。具体的には、特定部１８は、最も音量の大きい音声情報を選択してもよい。また、特定部１８は、最もノイズの少ない音声情報を選択してもよい。
【００３９】
また、図３に示すように、時刻ｔ２において点線で囲まれた音声情報Ａ−２、音声情報Ｂ−２、および音声情報Ｃ−２は、いずれも話者４Ｂから発話された音声から生成された音声情報である。特定部１８は、音声情報Ａ−２、音声情報Ｂ−２、および音声情報Ｃ−２のなかから、話者４Ｂの音声を特定するのに最も適切な音声情報を選択する。
【００４０】
同様に、図３に示すように、時刻ｔ３において点線で囲まれた音声情報Ａ−３、音声情報Ｂ−３、および音声情報Ｃ−３は、いずれも話者４Ｃから発話された音声から生成された音声情報である。特定部１８は、音声情報Ａ−３、音声情報Ｂ−３、および音声情報Ｃ−３のなかから、話者４Ｃの音声を特定するのに最も適切な音声情報を選択する。
【００４１】
本実施形態によれば、話者特定システム２は、音声が複数の端末６から集音されたものであっても、音量の大きさやノイズの少なさに基づいて、音声ごとに話者４を好適に特定することができる。
【００４２】
（第１具体例）
次に、引き続き、図３を参照して、本実施形態に係る話者特定システム２の第１具体例について説明する。
【００４３】
先述した典型例において、端末６の生成部１０が生成する音声情報には、時刻の情報はない。具体例では、端末６の生成部１０は、音声と、音声を取得したときの時刻ｔとを組み合わせて音声情報を生成する。集積装置１４の分類部１６は、音声情報を、端末６ごとまたは端末６で集音された時刻ｔごとに分類する。
【００４４】
すなわち、図３に示すように、時刻ｔ１において、端末６Ａに割り当てられた話者４Ａが発話すると、話者４Ａの音声は、端末６Ａの集音部８Ａに音量３で集音され、生成部１０Ａにより音声情報Ａ−１が生成される。同様に、時刻ｔ１において、話者４Ａの音声は、端末６Ｂの集音部８Ｂに音量２で集音され、生成部１０Ｂにより音声情報Ｂ−１が生成される。さらに、時刻ｔ１において、話者４Ａの音声は、端末６Ｃの集音部８Ｃに音量１で集音され、生成部１０Ｃにより音声情報Ｃ−１が生成される。
【００４５】
次に、時刻ｔ２において、端末６Ｂに割り当てられた話者４Ｂが発話すると、話者４Ｂの音声は、端末６Ｂの集音部８Ｂに音量３で集音され、生成部１０Ｂにより音声情報Ｂ−２が生成される。話者４Ｂの音声は、さらに、時刻ｔ２において、端末６Ａの集音部８Ａに集音され、生成部１０Ａにより音声情報Ａ−２が生成される。また、話者４Ｂの音声は、時刻ｔ２において、端末６Ｃの集音部８Ｃに集音され、生成部１０Ｃにより音声情報Ｃ−２が生成される。
【００４６】
さらに、時刻ｔ３において、端末６Ｃに割り当てられた話者４Ｃが発話すると、話者４Ｃの音声は、端末６Ｃの集音部８Ｃに最大音量の音量３で集音され、生成部１０Ｃにより音声情報Ｃ−３が生成される。同様に、時刻ｔ３において、話者４Ｃの音声は、端末６Ｂの集音部８Ｂに音量２で集音され、生成部１０Ｂにより音声情報Ｂ−３が生成される。さらに、時刻ｔ３において、話者４Ｃの音声は、端末６Ａの集音部８Ａに音量１で集音され、生成部１０Ａにより音声情報Ａ−３が生成される。
【００４７】
分類部１６は、生成部１０において、時刻ｔ１で生成された音声情報Ａ−１、音声情報Ｂ−１、および音声情報Ｃ−１を、端末６Ａ、端末６Ｂ、および端末６Ｃごとに分類する。
【００４８】
さらに、分類部１６は、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５、ｔ６、・・・、の順に、それぞれの時刻ｔにおける音声情報を、端末６Ａ、端末６Ｂ、および端末６Ｃごとに分類する。
【００４９】
集積装置１４の特定部１８（図１）は、音声情報に含まれる音声を発話した話者４を、時刻ｔごとに特定する。すなわち、図３に示すように、時刻ｔ１において点線で囲まれた音声情報Ａ−１、音声情報Ｂ−１、および音声情報Ｃ−１は、いずれも話者４Ａから発話された音声から生成された音声情報である。特定部１８は、音声情報Ａ−１、音声情報Ｂ−１、および音声情報Ｃ−１のなかから、話者４Ａの音声を特定するのに最も適切な音声情報を選択する。
【００５０】
本実施形態によれば、音声に、その音声が集音された時刻ｔが付されて音声情報となる。従って、複数の端末６から送信され、同一の時刻ｔの情報が付された音声情報は、同一の話者４から発話された音声であることが明確になる。その結果、話者特定システム２は、音声ごとに話者４をさらに好適に特定することができる。
【００５１】
（第２具体例）
次に、図４を参照して、本実施形態に係る話者特定システム２の第２具体例について説明する。図４は、話者特定システム２の第２具体例を示す図であり、第２具体例における、集積装置１４の特定部１８による話者４の特定を示す。
【００５２】
第２具体例では、音声情報は、音声の音量を含み、特定部１８は、時刻ｔごとに、複数の音声情報のうち音量が最も大きい音声に基づいて話者４を特定する。
【００５３】
集積装置１４は、複数の端末６から音声情報を収集する。端末６はそれぞれ話者４の口元近傍に設けられることが多いので、複数の端末６から収集された同一時刻ｔの音声情報のうち、最大音量の音声を送信してきた端末６が、特定したい話者４の端末６であることが推測できる。特定部１８は、複数の端末６から集音された音声のうち、同一時刻ｔにおいて最も大きい音量の音声を選択し、その音声を送信してきた端末６に割り当てられた話者４を特定する。
【００５４】
具体的には、図４の時刻ｔ１において収集された音声情報のうち、音声情報Ａ−１の音量３が最も大きい。特定部１８は、音量の最も大きい音声情報Ａ−１を選択し、音声情報Ａ−１に含まれる情報から、音声情報Ａ−１が端末６Ａから送られてきたことを検知し、端末６Ａを特定すると共に、話者４Ａを特定する。
【００５５】
次に、図４の時刻ｔ２において収集された音声情報のうち、音声情報Ｂ−２の音量３が最も大きい。特定部１８は、音量の最も大きい音声情報Ｂ−２を選択し、音声情報Ｂ−２に含まれる書誌情報から、音声情報Ｂ−２が端末６Ｂから送られてきたことを検知し、端末６Ｂを特定すると共に、話者４Ｂを特定する。
【００５６】
さらに、図４の時刻ｔ３において収集された音声情報のうち、音声情報Ｃ−３の音量３が最も大きい。特定部１８は、音量の最も大きい音声情報Ｃ−３を選択し、音声情報Ｃ−３に含まれる書誌情報から、音声情報Ｃ−３が端末６Ｃから送られてきたことを検知し、端末６Ｃを特定すると共に、話者４Ｃを特定する。
【００５７】
以下、同様に、時刻ｔ４、時刻ｔ５、時刻ｔ６、・・・、のそれぞれにおいて、音量の最も大きい音声情報Ａ−４、音声情報Ｂ−５、音声情報Ｃ−６、・・・、を選択し、それぞれの音声情報を送信した端末６を特定すると共に、話者４を特定する。
【００５８】
本実施形態によれば、明確に自他識別できる情報である音量に基づいて音声を選択することにより、時刻ｔごとに分類した音声ごとに、話者４をさらに好適に特定することができる。
【００５９】
（第３具体例）
次に、本実施形態に係る話者特定システム２の第３具体例を、図１を参照して説明する。第３具体例では、話者特定システム２の集積装置１４は、ハブ装置２６と、サーバー装置２８とを含む。集積装置１４は、すでに説明した通り、分類部１６と、特定部１８と、算出部２０と、変換部２２と、分析部２４とを含むが、いずれがハブ装置２６に含まれ、いずれがサーバー装置２８に含まれるかは、適宜、設計により決定され得る。
【００６０】
一例として、ハブ装置２６は、分類部１６と、特定部１８とを含む。この場合サーバー装置２８が、算出部２０と、変換部２２と、分析部２４とを含んでもよい。
【００６１】
ハブ装置２６は、集音した話者４の音声に基づいて音声情報を生成する複数の端末６と接続される。複数の端末６は、それぞれ話者４を割り当てられる。分類部１６は、音声情報を、端末６ごとおよび端末６で集音された時刻ｔごとに分類する。特定部１８は、音声情報に含まれる音声を発話した話者４を、時刻ｔごとに特定する。分類部１６および特定部１８の動作、およびハブ装置２６を動作させたことにより生じ得る効果は、典型例で説明した内容と重複するので、省略する。
【００６２】
（第１変形例）
次に、本実施形態に係る話者特定システム２の第１変形例について説明する。第１変形例では、集積装置１４は、音声の信号対雑音比を算出する算出部２０と、音声をテキストに変換する変換部２２とをさらに含む。特定部１８は、時刻ｔごとに、複数の音声情報のなかから、信号対雑音比が最も大きい音声を選択して、音声をテキストに変換する。
【００６３】
集積装置１４が複数の端末６から集音された音声を識別する際、最も音量の大きい音声情報を送信してきた端末６から話者４が特定できても、最も音量の大きい音声情報にノイズが多く含まれている場合がある。
【００６４】
そのため、その音声情報を利用すると、音声からテキスト変換や声紋認識などへの利用が好適に行えない場合がある。特定部１８は、話者４を特定した後の音声解析、音声利用に好適な、信号対雑音比が最も大きい、すなわち、ノイズの最も少ない音声を選択する。
【００６５】
本実施形態によれば、話者４が特定された後、テキスト変換や声紋認識などの利用に好適な音声を選択することができる。
【００６６】
（第２変形例）
次に、図５および図６を参照して、第２変形例を説明する。図５および図６は、本実施形態に係る話者特定システム２の第２変形例を示す図である。
【００６７】
第２変形例では、複数の話者４は、第１の地域に所在する話者４Ａと、第２の地域に所在する話者４Ｂとを含み、複数の端末６は、話者４Ａが携帯する端末６Ａと、話者４Ｂが携帯する端末６Ｂとを含み、端末６Ａは、集音部８Ａと生成部１０Ａとを含み、第２の地域に設置されたスピーカー３０と接続され、集音部８Ａは、話者４Ａの第１の音声を集音し、生成部１０Ａは、第１の音声に基づいて第１の音声情報を生成し、端末６Ｂは、集音部８Ｂと生成部１０Ｂとを含み、集音部８Ｂは、スピーカー３０が出力する第２の音声を集音し、生成部１０Ｂは、第２の音声に基づいて第２の音声情報を生成し、特定部１８は、第１の音声情報から取得した第１の音声の音量と、第２の音声情報から取得した第２の音声の音量とを比較し、第１の音声の音量と第２の音声の音量との差が閾値Ｔｈを超えないとき、話者４Ａを特定する。
【００６８】
例えば、図５に示すように、複数の話者４Ａ、４Ｂ、および４Ｃが、それぞれ東京と大阪とに分かれて所在し、テレビ会議を行っている。東京では、話者４Ａが発話した音声が、端末６Ａの集音部８Ａにより集音され、生成部１０Ａで音声情報が生成されて、集積装置１４の特定部１８に送信される。
【００６９】
図６に示すように、大阪では、東京の話者４Ａが発話した音声が、話者４Ａが携帯する端末６Ａの集音部８Ａに集音され、生成部１０Ａで音声情報が生成された後、衛星通信やインターネット回線の通信遅延Ｔをもって、大阪に設置されたスピーカー３０から出力される。
【００７０】
大阪に設置されたスピーカー３０から出力された音声は、話者４Ｂが携帯する端末６Ｂの集音部８Ｂで集音され、生成部１０Ｂで音声情報に生成され、集積装置１４の特定部１８に送信される。同様に、話者４Ｃが携帯する端末６Ｃの集音部８Ｃで集音され、生成部１０Ｃで音声情報に生成され、集積装置１４の特定部１８に送信される。
【００７１】
つまり、東京の話者４Ａが発話した音声は、東京の端末６Ａで集音された音声と、大阪に設置されたスピーカー３０を通して、大阪の端末６Ｂ、６Ｃで集音された音声とが、集積装置１４の特定部１８に入力される。
【００７２】
この場合、スピーカー３０の音量は、その場の広狭、室内か野外かなどの状況に応じて大きく変更できるので、東京の端末６Ａで集音された話者４Ａの音声の音量と、大阪に設置されたスピーカー３０で出力される音声の音量とが大きく異なる場合がある。
【００７３】
そこで、特定部１８は、東京の端末６Ａで集音された話者４Ａに関する第１の音声情報から取得した第１の音声の音量と、大阪に設置されたスピーカー３０から出力されただい２の音声の音量とを比較する。特定部１８は、東京で取得した第１の音声の音量と、大阪で取得した第２の音声の音量との差が閾値Ｔｈを超えないとき、話者４Ａを特定する。
【００７４】
すなわち、図６に示すように、東京で発話された話者４Ａの音声の音量が３であり、大阪でスピーカー３０から出力された東京の話者４Ａの音声の音量も３でほぼ同じ場合、特定部１８は、東京の端末６Ａで集音された音声の音量が３となり、大阪の端末６Ｂで集音された音声の音量が２となり、大阪の端末６Ｃで集音された音声の音量が１となって、前述した典型例や具体例で説明した方法により話者特定できると判定し、話者特定システム２により話者４Ａを特定する。
【００７５】
本実施形態によれば、音声が複数の地域に所在する端末６から集音されたものであっても、その音声を発話した話者４を好適に特定することができる。
【００７６】
さらに、第２変形例では、特定部１８は、第１の音声の音量と第２の音声の音量との差が閾値Ｔｈを超えるとき、話者４Ａを特定しない。
【００７７】
第１の音声の音量と第２の音声の音量との差が閾値Ｔｈを超えるとき、すなわち、東京で発話された話者４Ａの音声の音量と、大阪でスピーカー３０から出力された東京の話者４Ａの音声の音量とが大きく相違する場合、特定部１８は、東京の端末６Ａで集音された音声と、大阪の端末６Ｂおよび６Ｃで集音された音声とでは、音量の関係が図１で説明した関係を満たさない。従って、特定部１８は、前述した典型例や具体例で説明した方法により話者特定できないと判定し、話者特定システム２による話者特定を行わない。
【００７８】
例えば、大阪に設置されたスピーカーの音量が大きい音量に設定されていたとする。図６に示すように、東京で発話された話者４Ａの音声の音量が３であっても、大阪でスピーカー３０から出力された東京の話者４Ａの音声の音量が８であることがある。特定部１８は、東京の端末６Ａで集音された音声の音量が３であり、大阪の端末６Ｂで集音された音声の音量が７であり、大阪の端末６Ｃで集音された音声の音量が６となる。この場合、特定部１８は、前述した典型例や具体例で説明した方法では、話者特定できないと判定し、話者特定システム２により話者４Ａを特定しない。
【００７９】
本実施形態によれば、音声が複数の地域に所在する端末６から集音されたものであっても、その音声を発話した話者４をさらに好適に特定することができる。
【００８０】
（第３変形例）
次に、本実施形態の第３変形例について説明する。第３変形例では、集積装置１４は、分析部２４をさらに含む。分析部２４は、音声の音量の変化、または音声の周波数の変化に基づいて、話者４の心身状態を分析する。
【００８１】
一般に、話者４は、怒りを感じている時、音声の音量が大きくなる場合があり、また音声のキーが高くなる場合がある。また、話者４は、落ち着いている時、音声の音量が小さくなる場合があり、また音声のキーが低くなる場合がある。分析部２４は、端末６から取得した音声情報を分析して、音声情報に含まれる音声の音量の変化、または、音声の周波数の変化を分析する。従って、話者特定システム２は、話者４の声紋分析、発言のテキスト変換、話者４のストレス分析、話者４の感情分析などの用途に利用することができる。
【００８２】
本実施形態によれば、話者特定システム２を、話者４の心身状態を分析する用途に用いることができる。
【００８３】
次に、図７を参照して、話者特定システム２の話者特定方法の一例を説明する。図７は、話者特定システム２の動作の一例を示すフローチャートである。図７に示すように、処理はステップＳ１０からステップＳ１８を含む。端末６および集積装置１４は、ステップＳ１０からステップＳ１８の処理を実行する。具体的には次の通りである。
【００８４】
図７に示すように、まず、ステップＳ１０において、端末６は、話者４の音声を集音する。処理は、ステップＳ１２に進む。
【００８５】
ステップＳ１２において、端末６は、音声に基づいて、音声情報を生成する。処理は、ステップＳ１４に進む。
【００８６】
ステップＳ１４において、集積装置１４は、音声情報を端末６ごと、または時刻ｔごとに分類する。処理は、ステップＳ１６に進む。
【００８７】
ステップＳ１６において、集積装置１４は、時刻ｔごとに、音量に基づいて端末６の話者４を特定する。処理は、ステップＳ１８に進む。
【００８８】
ステップＳ１８において、集積装置１４は、音声の音量の変化、または周波数の変化に基づいて、話者４の心身状態を分析する。そして、処理は終了する。
【００８９】
次に、図８を参照して、話者特定システム２の動作の他の一例を説明する。図８は、話者特定システム２の動作の他の一例を示すフローチャートである。図８に示すように、処理はステップＳ２０からステップＳ３０を含む。端末６および集積装置１４は、ステップＳ２０からステップＳ３０の処理を実行する。具体的には次の通りである。
【００９０】
図８に示すように、まず、ステップＳ２０において、端末６は、話者４の音声を集音する。処理は、ステップＳ２２に進む。
【００９１】
ステップＳ２２において、端末６は、音声に基づいて、音声情報を生成する。処理は、ステップＳ２４に進む。
【００９２】
ステップＳ２４において、集積装置１４は、音声情報を端末６ごと、または時刻ｔごとに分類する。処理は、ステップＳ２６に進む。
【００９３】
ステップＳ２６において、集積装置１４は、音声の信号対雑音比を算出する。処理は、ステップＳ２８に進む。
【００９４】
ステップＳ２８において、集積装置１４は、時刻ｔごとに、音声の信号対雑音比に基づいて、音声を選択する。
【００９５】
ステップＳ３０において、集積装置１４は、選択した音声に基づいて、音声をテキストデータに変換する。そして、処理は終了する。
【００９６】
以上、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明した。但し、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。また、上記の各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明の形成が可能である。例えば、本実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる本実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の個数等は、図面作成の都合上から実際とは異なる。また、上記の実施形態で示す各構成要素の形状等は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の構成から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００９７】
本発明は、話者特定システムの分野に利用可能である。
【符号の説明】
【００９８】
２          話者特定システム
４          話者
６          端末
８          集音部
１０        生成部
１２        回線
１４        集積装置
１６        分類部
１８        特定部
２０        算出部
２２        変換部
２４        分析部
【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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【図７】
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【図８】
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