(57)【要約】【課題】音声の認識精度を向上することが可能な音声認識装置を提供する。【解決手段】音声認識装置１０は、複数の音声認識手段を切り替えるためのユーザ３０の操作を受け付ける切り替えスイッチ１２と、ユーザ３０が発する音声を取得するマイクロフォン１１と、複数の音声認識手段のうち、受け付けられた操作によって定められる音声認識手段を選択的に用いて、取得された音声を認識し、認識結果に応じて情報処理を行う情報処理部１３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】
複数の音声認識手段を切り替えるためのユーザの操作を受け付ける第一操作受付部と、
ユーザが発する音声を取得する音声取得部と、
前記複数の音声認識手段のうち、受け付けられた前記操作によって定められる音声認識手段を選択的に用いて、取得された前記音声を認識し、認識結果に応じて情報処理を行う情報処理部とを備える
音声認識装置。
【請求項２】
前記第一操作受付部は、発話の仕方を選択する前記ユーザの操作を受け付ける
請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記第一操作受付部は、発話速度を選択する前記ユーザの操作を受け付ける
請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記第一操作受付部は、前記音声の取得環境を選択する前記ユーザの操作を受け付ける
請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記第一操作受付部は、前記音声認識装置が設置された空間における残響音の程度を選択する前記ユーザの操作を受け付ける
請求項４に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記複数の音声認識手段のそれぞれは、取得された前記音声の特徴量を入力として認識結果を出力する機械学習モデルであり、
前記情報処理部は、複数の前記機械学習モデルのうち、受け付けられた前記操作によって定められる機械学習モデルを選択的に用いて、取得された前記音声を認識する
請求項１〜５のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項７】
記複数の音声認識手段のそれぞれは、取得された前記音声の特徴量の照合に用いられる特徴量データベースであり、
前記情報処理部は、複数の前記特徴量データベースのうち、受け付けられた前記操作によって定められる特徴量データベースを選択的に用いて、取得された前記音声を認識する
請求項１〜５のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項８】
前記音声は、機器を制御するために前記ユーザが発する音声であり、
前記情報処理部は、前記情報処理として、前記機器を制御するための制御信号を出力する
請求項１〜７のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項９】
さらに、前記ユーザが手動で前記機器を制御するための操作を受け付ける第二操作受付部を備える
請求項８に記載の音声認識装置。
【請求項１０】
さらに、前記音声取得部、前記第一操作受付部、及び、前記情報処理部を一体的に保持する本体部であって、少なくとも一部が壁に埋め込まれる本体部を備える
請求項１〜９のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項１１】
複数の音声認識手段を切り替えるためのユーザの操作を受け付ける第一操作受付部と、
前記ユーザが発する音声を取得する音声取得部と、
前記複数の音声認識手段のうち、受け付けられた前記操作によって定められる音声認識手段を選択的に用いて、取得された前記音声を認識し、認識結果に応じて情報処理を行う情報処理部とを備える
音声認識システム。
【請求項１２】
複数の音声認識手段を切り替えるためのユーザの操作を受け付け、
前記ユーザが発する音声を取得し、
前記複数の音声認識手段のうち、受け付けられた前記操作によって定められる音声認識手段を選択的に用いて、取得された前記音声を認識し、認識結果に応じて情報処理を行う
音声認識方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の音声認識方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置、音声認識システム、及び、音声認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声認識技術は一般的なものとなっている。例えば、ユーザの音声を認識して音楽を出力したり、機器を制御したりすることができるスマートスピーカが知られている。音声認識に関連する技術として、特許文献１には、文境界識別器を用いずに、音声認識結果を文ごとに分割することができる音声認識装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−５８５０７号公報
【特許文献２】特表２００２−５３５７０８号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】北尾倫彦著、「教育心理学研究」、1969年10月、7巻4号p.1-5,76「ひらがな文と漢字まじり文の読みやすさの比較研究」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
音声認識技術においては、音声の認識精度の向上が課題となる。
【０００６】
本発明は、音声の認識精度を向上することが可能な音声認識装置、音声認識システム、及び、音声認識方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る音声認識装置は、複数の音声認識手段を切り替えるためのユーザの操作を受け付ける第一操作受付部と、ユーザが発する音声を取得する音声取得部と、前記複数の音声認識手段のうち、受け付けられた前記操作によって定められる音声認識手段を選択的に用いて、取得された前記音声を認識し、認識結果に応じて情報処理を行う情報処理部とを備える。
【０００８】
本発明の一態様に係る音声認識システムは、複数の音声認識手段を切り替えるためのユーザの操作を受け付ける第一操作受付部と、前記ユーザが発する音声を取得する音声取得部と、前記複数の音声認識手段のうち、受け付けられた前記操作によって定められる音声認識手段を選択的に用いて、取得された前記音声を認識し、認識結果に応じて情報処理を行う情報処理部とを備える。
【０００９】
本発明の一態様に係る音声認識方法は、複数の音声認識手段を切り替えるためのユーザの操作を受け付け、前記ユーザが発する音声を取得し、前記複数の音声認識手段のうち、受け付けられた前記操作によって定められる音声認識手段を選択的に用いて、取得された前記音声を認識し、認識結果に応じて情報処理を行う。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、音声の認識精度を向上することが可能な音声認識装置、音声認識システム、及び、音声認識方法が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施の形態１に係る音声認識装置の外観図である。
【図２】図２は、実施の形態１に係る音声認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、実施の形態１に係る音声認識装置の動作例１のフローチャートである。
【図４】図４は、実施の形態１の動作例２に対応する音声認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、実施の形態１に係る音声認識装置の動作例２のフローチャートである。
【図６】図６は、ユーザが「こんにちは」と素早く発話したときの音声信号の波形を示す図である。
【図７】図７は、ユーザが「こんにちは」と間をおいてゆっくりと発話したときの音声信号の波形を示す図である。
【図８】図８は、実施の形態２に係る音声認識装置の外観図である。
【図９】図９は、実施の形態２に係る音声認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、実施の形態３に係る音声認識装置の外観図である。
【図１１】図１１は、実施の形態３に係る音声認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、実施の形態３に係る音声認識装置の動作のフローチャートである。
【図１３】図１３は、変形例に係る音声認識装置の外観図である。
【図１４】図１４は、変形例に係る音声認識システムの概要を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００１３】
なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。
【００１４】
（実施の形態１）
［概要］
まず、実施の形態１に係る音声認識装置の概要について説明する。図１は、実施の形態１に係る音声認識装置の外観図である。図２は、実施の形態１に係る音声認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【００１５】
図１及び図２に示されるように、音声認識装置１０は、建物内部の壁に埋め込まれて使用される音声ユーザインターフェース装置である。音声認識装置１０は、言い換えれば、音声認識機能を有する壁スイッチである。ユーザ３０は、音声認識装置１０のマイクロフォン１１に対して所定の単語を発話することにより、照明機器２０を制御することができる。照明機器２０は、制御対象機器の一例である。なお、制御対象機器は空調機器などのその他の機器（例えば、家電機器）であってもよい。
【００１６】
所定の単語は、例えば、「こんにちは」及び「けしてください」である。例えば、ユーザ３０が「こんにちは」と発話すると、音声認識装置１０はこれを認識し、照明機器２０を点灯する。また、ユーザ３０が「けしてください」と発話すると、音声認識装置１０はこれを認識し、照明機器２０を消灯する。
【００１７】
音声認識技術における一般的な課題として、残響音により音声認識の精度が低下することが挙げられる。例えば、空間における残響音が大きい場合、ある音節（例えば、「こんにちは」の「こ」）の残響音が次の音節（例えば、「こんにちは」の「ん」）の音に重なり、音声認識の精度が低下してしまう可能性がある。
【００１８】
このような課題に対し、音声認識装置１０は、音声認識装置１０が設置された空間における残響音の程度に応じて複数の音声認識手段（言い換えれば、音声認識情報）を切り替えることができる。音声認識手段の切り替えは、音声を発するユーザ３０自身の主観的な判断に基づき、当該ユーザ３０が切り替えスイッチ１２を操作することによって行われる。複数の音声認識手段として、残響音が小さい場合を想定して適正化された音声認識手段、及び、残響音が大きい場合を想定して適正化された音声認識手段が含まれれば、適正な音声認識手段が選択されることで音声認識の精度を向上することができる。
【００１９】
また、このように空間における残響音の状態に応じて複数の音声認識手段が準備されれば、あらゆる残響音の状態を想定した１種類の音声認識手段を準備するよりも、音声認識手段を実現するための記憶リソースの増大を抑制することが可能である。また、音声認識処理の処理負荷の増大を抑制することもできる。つまり、音声認識装置１０は、記憶リソースの増大を抑制し、かつ、音声認識処理の処理負荷の増大を抑制しつつ、音声認識の精度を向上することができる。
【００２０】
［構成］
次に、音声認識装置１０の構成について引き続き図１及び図２を参照しながら説明する。音声認識装置１０は、具体的には、マイクロフォン１１と、切り替えスイッチ１２と、情報処理部１３と、記憶部１４と、通信部１５と、電源スイッチ１６と、本体部１７とを備える。
【００２１】
マイクロフォン１１は、ユーザ３０が発する音声を取得し、取得した音声の音声信号を出力する集音装置である。マイクロフォン１１は、音声取得部の一例である。
【００２２】
切り替えスイッチ１２は、複数の音声認識手段を切り替えるためのユーザ３０の操作を受け付ける。切り替えスイッチ１２は、第一操作受付部の一例である。切り替えスイッチ１２は、例えば、スライドスイッチであるが、ロータリースイッチなどであってもよい。
【００２３】
情報処理部１３は、マイクロフォン１１によって出力された音声信号を対象として音声認識処理を行う。情報処理部１３は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によって実現されるが、マイクロコンピュータまたはプロセッサによって実現されてもよい。情報処理部１３は、具体的には、分析部１３ａと、認識部１３ｂと、制御部１３ｃとを備える。
【００２４】
記憶部１４は、情報処理部１３が音声認識処理に使用する複数の機械学習モデルが記憶される記憶装置である。機械学習モデルは、音声認識手段の一例である。記憶部１４には、その他に、情報処理部１３が音声認識処理を行うために実行するプログラムなども記憶される。記憶部１４は、例えば、半導体メモリなどによって実現される。
【００２５】
通信部１５は、音声認識装置１０が照明機器２０と通信を行うための通信回路（言い換えれば、通信モジュール）である。通信部１５は、例えば、無線通信を行う無線通信回路であるが、有線通信を行う有線通信回路であってもよい。
【００２６】
電源スイッチ１６は、ユーザ３０が手動で照明機器２０を点灯及び消灯するための操作を受け付けるスイッチである。電源スイッチ１６は、第二操作受付部の一例である。電源スイッチ１６が操作されると、電力系統４０から照明機器２０への電力供給がオンまたはオフされる。この結果、照明機器２０が点灯または消灯する。
【００２７】
本体部１７は、マイクロフォン１１、切り替えスイッチ１２、情報処理部１３、記憶部１４、通信部１５、及び、電源スイッチ１６を一体的に保持する。本体部１７は、例えば、樹脂によって形成されるが、一部が金属によって形成されてもよい。本体部１７は、前面（言い換えれば、操作面）が外側に露出した状態で壁に埋め込まれる。つまり、本体部１７は、少なくとも一部が壁に埋め込まれる。本体部１７の前面には、マイクロフォン１１、切り替えスイッチ１２、及び、電源スイッチ１６が設けられる。
【００２８】
なお、図１に示されるように、本体部１７の切り替えスイッチ１２の周辺には、切り替えスイッチ１２の切り替え状態（つまり、複数の音声認識手段の切り替え状態）を示す文字が付与されている。具体的には、「残響なし」、「残響小」、「残響大」など、音声認識装置１０が設置された空間における残響音の程度を示す文字が付与されている。したがって、ユーザ３０は、音声認識装置１０が設置された空間における残響音の程度を選択する操作を行い、切り替えスイッチ１２はこれを受け付ける。
【００２９】
［動作例１］
次に、音声認識装置１０の動作例１について説明する。図３は、音声認識装置１０の動作例１のフローチャートである。
【００３０】
まず、切り替えスイッチ１２は、音声認識装置１０が設置された空間における残響音の程度を選択するユーザ３０の操作を受け付ける（Ｓ１１）。この操作は、言い換えれば、複数の機械学習モデルを切り替えるためのユーザ３０の操作である。
【００３１】
次に、マイクロフォン１１は、ユーザ３０が発する音声を取得する（Ｓ１２）。情報処理部１３は、記憶部１４に記憶された複数の機械学習モデルのうち、受け付けられた操作によって定められる機械学習モデルを選択的に用いて、取得された音声を認識する（Ｓ１３）。
【００３２】
ステップＳ１３において、分析部１３ａは、例えば、マイクロフォン１１から出力される音声信号を増幅し、増幅した音声信号の音圧レベルに基づいて、当該音声信号のうちユーザ３０が発話していると推定される区間（以下、有音区間とも記載される）を特定する。なお、有音区間が時間領域の音声信号に基づいて特定されることは必須ではなく、分析部１３ａは、周波数領域に変換された音声信号に基づいて有音区間を特定してもよい。具体的には、特許文献２に開示された、音声認識時に周波数スペクトルを用いて音声内のポーズ（無音区間）を検出する方法などが利用できる。
【００３３】
続いて、認識部１３ｂは、音声信号の有音区間から１以上の特徴量を抽出し、ステップＳ１１において受け付けられた操作に基づいて機械学習モデルを選択し、選択した機械学習モデルに抽出した１以上の特徴量を出力する。
【００３４】
記憶部１４に記憶された複数の機械学習モデルのそれぞれは、取得された音声の特徴量を入力として認識結果を出力する。例えば、切り替えスイッチ１２が「残響なし」に設定されている場合、認識部１３ｂは、残響音がほとんどない状態を想定した音声データを教師データとして生成された第１機械学習モデルを選択し、選択した第１機械学習モデルに抽出した１以上の特徴量を出力する。この結果、認識部１３ｂは、認識結果（例えば、「あ」〜「ん」の５０音のいずれであるかを示す情報）を第１機械学習モデルから取得することができる。
【００３５】
なお、切り替えスイッチ１２が「残響小」に設定されている場合、認識部１３ｂは、残響音が小さい状態を想定した音声データを教師データとして生成された第２機械学習モデルを選択し、選択した第２機械学習モデルに抽出した１以上の特徴量を出力する。同様に、切り替えスイッチ１２が「残響大」に設定されている場合、認識部１３ｂは、残響音が大きい状態を想定した音声データを教師データとして生成された第３機械学習モデルを選択し、選択した第３機械学習モデルに抽出した１以上の特徴量を出力する。
【００３６】
次に、認識部１３ｂは、認識結果に基づいて、ステップＳ１２において取得された音声が示す単語が所定の単語（例えば、「こんにちは」または「けしてください」）であるか否かを判定する（Ｓ１４）。制御部１３ｃは、音声が所定の単語を示すと判定されると（Ｓ１４でＹｅｓ）、所定の単語に対応する制御信号であって、照明機器２０を制御するための制御信号を出力する（Ｓ１５）。制御部１３ｃは、具体的には、音声が「こんにちは」を示すと判定されると、照明機器２０を点灯させるための制御信号を出力し、音声が「けしてください」を示すと判定されると、照明機器２０を消灯させるための制御信号を出力する。出力された制御信号が通信部１５によって照明機器２０へ送信されることで、照明機器２０が点灯または消灯する。
【００３７】
一方、認識結果に基づいて、音声が所定の単語を示していないと判定された場合（Ｓ１４でＮｏ）、制御信号が出力されずに動作は終了となる。
【００３８】
以上説明したように、動作例１では、残響音の程度に応じて適正化された複数の機械学習モデルがあらかじめ準備され、ユーザ３０が切り替えスイッチ１２への操作によって残響音の程度を設定すれば、適正な機械学習モデルが選択される。このような音声認識装置１０は、記憶リソースの増大、及び、音声認識処理の処理負荷の増大を抑制しつつ、音声認識の精度を向上することができる。特に、外部クラウドサーバを用いずに単体で音声認識処理を行う装置においては、ＣＰＵの処理能力、及び、記憶媒体の記憶容量などに制約があるため、音声認識装置１０のような構成が有用である。
【００３９】
［動作例２］
動作例１では、音声認識手段として機械学習モデルが用いられたが、音声認識手段については特に限定されず、その他の音声認識手段が用いられてもよい。例えば、音声認識手段として特徴量の照合に用いられる特徴量データベースが用いられてもよい。つまり、音声認識処理は、特徴量の照合に基づいて行われてもよい。図４は、このような動作例２の動作が可能な音声認識装置１０の機能構成を示すブロック図である。図５は、音声認識装置１０の動作例２のフローチャートである。
【００４０】
まず、切り替えスイッチ１２は、音声認識装置１０が設置された空間における残響音の程度を選択するユーザ３０の操作を受け付ける（Ｓ１１）。
【００４１】
次に、マイクロフォン１１は、ユーザ３０が発する音声を取得する（Ｓ１２）。情報処理部１３は、記憶部１４に記憶された複数の特徴量データベースのうち、受け付けられた操作によって定められる特徴量データベースを選択的に用いて取得された音声を認識する（Ｓ１６）。
【００４２】
ステップＳ１６において、分析部１３ａは、例えば、マイクロフォン１１から出力される音声信号を増幅し、増幅した音声信号の音圧レベルに基づいて、当該音声信号の有音区間を特定する。なお、分析部１３ａは、周波数領域に変換された音声信号に基づいて有音区間を特定してもよい。
【００４３】
続いて、認識部１３ｂは、音声信号の有音区間から１以上の特徴量を抽出し、ステップＳ１１において受け付けられた操作に基づいて特徴量データベースを選択し、選択した特徴量データベースに含まれる照合用の特徴量と抽出した特徴量との照合を行う。
【００４４】
例えば、切り替えスイッチ１２が「残響なし」に設定されている場合、認識部１３ｂは、残響音がほとんどない状態を想定した第１特徴量データベースを選択し、選択した第１特徴量データベースに含まれる照合用の特徴量と抽出した特徴量との照合を行う。この結果、認識部１３ｂは、認識結果（例えば、「あ」〜「ん」の５０音のいずれであるかを示す情報）を得ることができる。
【００４５】
なお、切り替えスイッチ１２が「残響小」に設定されている場合、認識部１３ｂは、残響音が小さい状態を想定した第２特徴量データベースを選択し、選択した第２特徴量データベースに含まれる照合用の特徴量と抽出した特徴量との照合を行う。同様に、切り替えスイッチ１２が「残響大」に設定されている場合、認識部１３ｂは、残響音が大きい状態を想定した第３特徴量データベースを選択し、選択した第３特徴量データベースに含まれる照合用の特徴量と抽出した特徴量との照合を行う。
【００４６】
次に、認識部１３ｂは、認識結果に基づいて、ステップＳ１２において取得された音声が示す単語が所定の単語（例えば、「こんにちは」または「けしてください」）であるか否かを判定する（Ｓ１４）。制御部１３ｃは、音声が所定の単語を示すと判定されると（Ｓ１４でＹｅｓ）、所定の単語に対応する制御信号であって、照明機器２０を制御するための制御信号を出力する（Ｓ１５）。一方、認識結果に基づいて、音声が所定の単語を示すと判定されなかった場合、つまり、音声が所定の単語を示していないと判定された場合（Ｓ１４でＮｏ）、制御信号が出力されずに動作は終了となる。
【００４７】
以上説明したように、動作例２では、残響音の程度に応じて適正化された複数の特徴量データベースがあらかじめ準備され、ユーザ３０が切り替えスイッチ１２への操作によって残響音の程度を設定すれば、適正な特徴量データベースが選択される。このような音声認識装置１０は、記憶リソースの増大、及び、音声認識処理の処理負荷の増大を抑制しつつ、音声認識の精度を向上することができる。
【００４８】
（実施の形態２）
［構成］
残響音の影響を低減して認識精度を向上する別の手法として、ユーザ３０にゆっくりと発話することを促す方法も考えられる。図６は、ユーザ３０が「こんにちは」と素早く発話したときの音声信号の波形を示す図であり、図７は、ユーザ３０が「こんにちは」と間をおいてゆっくりと発話したときの音声信号の波形を示す図である。図７に示されるように、ユーザ３０に間をおいてゆっくりと発話させることができれば、残響音の影響を低減して認識精度を向上することができる。
【００４９】
以下、ユーザ３０にゆっくりと発話させることができる実施の形態２に係る音声認識装置について説明する。図８は、実施の形態２に係る音声認識装置の外観図である。図９は、実施の形態２に係る音声認識装置の機能構成を示すブロック図である。以下の実施の形態２では、実施の形態１との相違点を中心に説明が行われ、既出事項についての説明は適宜省略される。
【００５０】
図８及び図９に示されるように、実施の形態２に係る音声認識装置１０ａは、マイクロフォン１１と、情報処理部１３と、記憶部１４ａと、通信部１５と、電源スイッチ１６と、本体部１７とを備える。音声認識装置１０ａは、切り替えスイッチ１２を備えていない。記憶部１４ａには、残響音がほとんどない状態を想定した機械学習モデルが記憶されている。
【００５１】
また、図８に示されるように、音声認識装置１０ａが備える本体部１７には表示部１８が設けられている。表示部１８は、所定の単語（例えば、「こんにちは」及び「けしてください」）に含まれる複数の文字を、当該複数の文字の間に、図形または記号を挟んだ態様で表示する。複数の文字のそれぞれは、例えば、ひらがなであるが、カタカナであってもよい。言い換えれば、複数の文字のそれぞれは、一つの音節を構成する文字である。
【００５２】
表示部１８は、具体的には、印刷により形成された本体部１７の文字領域として実現されてもよいし、レーザ彫刻などによって本体部１７に形成された凹凸構造として実現されてもよい。また、表示部１８が本体部１７の一部として構成されることは必須ではなく、例えば、本体部１７に貼り付けられるシールとして実現されてもよい。また、表示部１８は、音声認識装置１０ａのどこかに設けられればよく、例えば、切り替えスイッチ１２または電源スイッチ１６に設けられてもよい。
【００５３】
図８の例では、「こ・ん・に・ち・は」のように中点の記号が使用されているが、「こ＿ん＿に＿ち＿は」のようにアンダーバーが記号として用いられてもよいし、「こ％ん％に％ち％は」のようにパーセント記号が用いられてもよい。記号は、スラッシュ（／）、アスタリスク（＊）、または、スペースなどであってもよい。また、記号に代えて図形が用いられてもよく、例えば、円形、星形、ハート形、または、多角形などの図形が用いられてもよい。複数の文字の間に挿入される図形または記号は、ユーザ３０が図形または記号を見た時にどのように発音してよいかを認識できないものがよい。
【００５４】
例えば、複数の文字の間に記号または図形が挿入されておらず「こんにちは」という文字列が表示されている場合には、ユーザ３０は、この文字列を見た瞬間に当該文字列の意味を認識し、「こんにちは」と発音することができる。これに対し、ユーザ３０が「こ・ん・に・ち・は」という文字列を見た場合には、「・」の部分で脳による認識が一瞬途切れるため当該文字列の意味をすぐに認識できず、音節ごとに「つ」「け」「て」と発話する。あるいは、ユーザ３０が「こ・ん・に・ち・は」という文字列を見た場合には、文字列を認識した後に意味を想起して発音するため、発話速度が遅くなる傾向にある。このことは、非特許文献１にも記載されている。
【００５５】
また、表示部１８は、「音節間にポーズをいれて発音してください」のように発話方法の説明文が記載される場合に比べて、ユーザ３０への心理的な抵抗感を減らしつつ、直感的にユーザ３０に発話方法を認識させることができる。表示部１８は、例えば、子供などにも容易に発話方法を認識させることができる。
【００５６】
このような表示部１８によりユーザ３０が間をおいてゆっくりと発話すれば、残響音の影響が低減されるため音声の認識精度を向上することができる。なお、表示部１８に用いられている表記方法は、音声認識装置１０ａの取り扱い説明書、及び、音声認識装置１０ａが掲載されたカタログに適用されてもよい。
【００５７】
また、音声認識装置１０ａが設置される空間における残響音が小さい場合であっても、発話速度のばらつきは音声認識の精度の悪化要因となる。一般に、子供及び高齢者は、一般成人に比べてゆっくりと話す傾向があるため、一般成人を対象とした音声認識手段をそのまま子供及び高齢者に適用すると、音声の認識精度が低下することが知られている。
【００５８】
しかしながら、音声認識装置１０ａは、表示部１８によってユーザ３０の発話速度をゆっくりした速度に近づけることで発話速度のばらつきを低減し、音声の認識精度を向上することができる。
【００５９】
また、音声認識装置１０ａにおいては、ユーザ３０がゆっくりと話すことを前提として音声認識手段を簡素化することができる。図９の例では、残響音なしを想定した機械学習モデルのみが準備されているが、ユーザ３０がゆっくりと話すことを想定した機械学習モデルのみが準備されてもよい。
【００６０】
このように、音声認識装置１０ａは、音声認識手段を構成するために必要な記憶リソースの増大を抑制し、かつ、音声認識処理の処理負荷の増大を抑制しつつ、音声認識の精度を向上することができる。なお、実施の形態２においても、音声認識手段として機械学習モデルに代えて特徴量データベースが用いられてもよいし、その他の音声認識手段が用いられてもよい。
【００６１】
（実施の形態３）
［構成］
実施の形態１に係る音声認識装置１０では、残響音の程度に応じて音声認識手段が切り替えられたが、音声認識手段の切り替え方法は、このような方法に限定されない。例えば、音声認識手段は、発話速度に応じて切り替えられてもよい。
【００６２】
以下、このような実施の形態３に係る音声認識装置について説明する。図１０は、実施の形態３に係る音声認識装置の外観図である。図１１は、実施の形態３に係る音声認識装置の機能構成を示すブロック図である。以下の実施の形態３では、実施の形態１及び２との相違点を中心に説明が行われ、既出事項についての説明は適宜省略される。
【００６３】
実施の形態３に係る音声認識装置１０ｂは、具体的には、マイクロフォン１１と、切り替えスイッチ１２と、情報処理部１３と、記憶部１４ｂと、通信部１５と、電源スイッチ１６と、本体部１７とを備える。記憶部１４ｂには、発話速度に応じて適正化された複数の機械学習モデルがあらかじめ記憶される。
【００６４】
また、図１０に示されるように、音声認識装置１０ｂが備える本体部１７には表示部１８ｂが設けられている。表示部１８ｂは、本体部１７のうち切り替えスイッチ１２の周辺に設けられる。表示部１８ｂは、複数の音声認識手段の切り替え状態を示す文字として、所定の単語に含まれる複数の文字を表示する。表示部１８ｂは、具体的には、同一の所定の単語（複数の文字）を３種類の態様で並べて表示することにより、３種類の発話速度（言い換えれば、３種類の音声認識手段の切り替え状態）を示している。
【００６５】
発話速度が遅いことを示す態様では、複数の文字の間に、図形または記号が含まれない。発話速度が通常であることを示す態様では、複数の文字の間に、図形または記号が１つ含まれる。発話速度が速いことを示す態様では、複数の文字の間に、図形または記号が２つ含まれる。なお、複数の文字の間に含まれる図形または記号の数は特に限定されない。複数の文字の間に含まれる図形または記号の数は発話速度を示し、数が多いほど発話速度が遅いことを示す。
【００６６】
表示部１８ｂは、具体的には、印刷により形成された本体部１７の文字領域として実現されてもよいし、レーザ彫刻などによって本体部１７に形成された凹凸構造として実現されてもよい。また、表示部１８ｂが本体部１７の一部として構成されることは必須ではなく、例えば、本体部１７に貼り付けられるシールとして実現されてもよい。
【００６７】
［動作］
次に、音声認識装置１０ｂの動作例について説明する。図１２は、音声認識装置１０ｂの動作のフローチャートである。
【００６８】
まず、切り替えスイッチ１２は、発話速度を選択するユーザ３０の操作を受け付ける（Ｓ１７）。次に、マイクロフォン１１は、ユーザ３０が発する音声を取得する（Ｓ１２）。情報処理部１３は、記憶部１４に記憶された複数の機械学習モデルのうち、受け付けられた操作によって定められる機械学習モデルを選択的に用いて取得された音声を認識する（Ｓ１８）。
【００６９】
ステップＳ１３において、分析部１３ａは、例えば、マイクロフォン１１から出力される音声信号を増幅し、増幅した音声信号の音圧レベルに基づいて、当該音声信号のうちユーザ３０が発話していると推定される有音区間を特定する。続いて、認識部１３ｂは、音声信号の有音区間から１以上の特徴量を抽出し、ステップＳ１７において受け付けられた操作に基づいて機械学習モデルを選択し、選択した機械学習モデルに抽出した１以上の特徴量を出力する。
【００７０】
記憶部１４に記憶された複数の機械学習モデルのそれぞれは、取得された音声の特徴量を入力として認識結果を出力する。例えば、切り替えスイッチ１２が「こんにちは」に設定されている場合、認識部１３ｂは、発話速度が速いことを想定した音声データを教師データとして生成された第１機械学習モデルを選択し、選択した第１機械学習モデルに抽出した１以上の特徴量を出力する。この結果、認識部１３ｂは、認識結果（例えば、「あ」〜「ん」の５０音のいずれであるかを示す情報）を第１機械学習モデルから取得することができる。
【００７１】
なお、切り替えスイッチ１２が「こ・ん・に・ち・は」に設定されている場合、認識部１３ｂは、発話速度が通常であることを想定した音声データを教師データとして生成された第２機械学習モデルを選択し、選択した第２機械学習モデルに抽出した１以上の特徴量を出力する。同様に、切り替えスイッチ１２が「こ・・ん・・に・・ち・・は」に設定されている場合、認識部１３ｂは、発話速度が遅いことを想定した音声データを教師データとして生成された第３機械学習モデルを選択し、選択した第３機械学習モデルに抽出した１以上の特徴量を出力する。
【００７２】
次に、認識部１３ｂは、認識結果に基づいて、ステップＳ１２において取得された音声が示す単語が所定の単語（例えば、「こんにちは」）であるか否かを判定する（Ｓ１４）。制御部１３ｃは、音声が所定の単語を示すと判定されると（Ｓ１４でＹｅｓ）、所定の単語に対応する制御信号であって、照明機器２０を制御するための制御信号を出力する（Ｓ１５）。一方、認識結果に基づいて、音声が所定の単語を示すと判定されなかった場合、つまり、音声が所定の単語を示していないと判定された場合（Ｓ１４でＮｏ）、制御信号が出力されずに動作は終了となる。
【００７３】
以上説明したように、実施の形態３では、発話速度に応じて適正化された複数の機械学習モデルがあらかじめ準備され、ユーザ３０が切り替えスイッチ１２への操作によって発話速度を設定すれば、適正な機械学習モデルが選択される。音声認識装置１０ｂのユーザ３０としては、老若男女さまざまな人が想定される。つまり、ユーザ３０としては発話速度の速い人も発話速度の遅い人も想定されるため、実施の形態２のように「こ・ん・に・ち・は」の文字を表示しただけでは、ストレスを感じるユーザ３０も存在すると考えられる。このような場合に音声認識装置１０ｂは有用である。
【００７４】
また、音声認識装置１０ｂは、音声認識装置１０と同様に、記憶リソースの増大を抑制し、かつ、音声認識処理の処理負荷の増大を抑制しつつ、音声認識の精度を向上することができる。なお、実施の形態３においても、音声認識手段として機械学習モデルに代えて特徴量データベースが用いられてもよいし、その他の音声認識手段が用いられてもよい。
【００７５】
なお、実施の形態３では、切り替えスイッチ１２は、発話速度を選択する操作を受け付けたが、切り替えスイッチ１２は、発話の仕方を選択する操作を受け付け、これに応じて音声認識手段が切り替えられればよい。例えば、切り替えスイッチ１２は、その他の発話の仕方を選択する操作として、発話音量（声の大きさ）を選択する操作を受け付けてもよい。
【００７６】
また、実施の形態１の残響音の程度は、音声の取得環境の一例である。切り替えスイッチ１２は、その他の音声の取得環境を選択する操作を受け付け、これに応じて音声認識手段が切り替えられてもよい。切り替えスイッチ１２は、音声認識装置１０が設置された空間の大きさの選択を受け付けてもよいし、音声認識装置１０が設置された空間における騒音の大きさの選択を受け付けてもよい。
【００７７】
（変形例）
上記実施の形態１〜３では、壁スイッチとして実現される音声認識装置について説明されたが、音声認識装置は、スマートフォンまたはタブレット端末などの携帯端末として実現されてもよい。図１３は、このような変形例に係る音声認識装置１０ｃの外観図である。なお、音声認識装置１０ｃが備える切り替えスイッチ１２は、機械式のスイッチではなく、タッチパネルなどを含むＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）として実現される。音声認識装置１０ｃが備える表示部は、液晶パネルまたは有機ＥＬパネルなどの表示パネルによって実現される。
【００７８】
このような音声認識装置１０ｃにおいては、音声認識処理が照明機器２０などの機器の制御に使用される必要はない。音声認識処理は、ホームページの指定など携帯端末をハンズフリー操作するために使用されてもよい。つまり、情報処理部１３が認識結果に応じて行う所定の情報処理は、機器を制御するための情報処理（つまり、機器に制御信号を出力する情報処理）に限定されない。
【００７９】
また、本発明は、音声認識システムとして実現されてもよい。図１４は、音声認識システムの概要を示す図である。
【００８０】
音声認識システム１００は、上記実施の形態のマイクロフォン１１及び切り替えスイッチ１２に相当する機能を有する音声取得装置１１０と、上記実施の形態の情報処理部１３、記憶部１４、及び、通信部１５に相当する機能を有するサーバ装置１２０とを備える。音声取得装置１１０は、具体的には、スマートフォンまたはタブレット端末などの携帯端末、または、スマートスピーカなどである。音声取得装置１１０及びサーバ装置１２０は、インターネット１３０などの広域通信ネットワークを介して通信を行う。
【００８１】
なお、このような音声認識システム１００においては、実質的な音声認識処理は、例えば、サーバ装置１２０によって行われるが、音声取得装置１１０の音声取得機能を有効にするための起動ワードに対する音声認識処理を音声取得装置１１０が行う場合がある。このような場合、本発明は、起動ワードに対する音声認識処理を行う音声認識装置（音声取得装置１１０に相当）として実現されてもよい。つまり、所定の単語は、起動ワードであってもよい。
【００８２】
（効果等）
以上説明したように、音声認識装置１０は、複数の音声認識手段を切り替えるためのユーザ３０の操作を受け付ける切り替えスイッチ１２と、ユーザ３０が発する音声を取得するマイクロフォン１１と、複数の音声認識手段のうち、受け付けられた操作によって定められる音声認識手段を選択的に用いて、取得された音声を認識し、認識結果に応じて情報処理を行う情報処理部１３とを備える。切り替えスイッチ１２は、第一操作受付部の一例であり、マイクロフォン１１は、音声取得部の一例である。
【００８３】
このような音声認識装置１０は、所定の条件ごとに適正化された複数の音声認識手段がユーザ３０の操作によって切り替えられることにより、音声認識の精度を向上することができる。
【００８４】
また、例えば、音声認識装置１０ｂが備える切り替えスイッチ１２は、発話の仕方を選択するユーザ３０の操作を受け付ける。
【００８５】
このような音声認識装置１０ｂは、発話の仕方ごとに適正化された複数の音声認識手段がユーザ３０の操作によって切り替えられることにより、音声認識の精度を向上することができる。
【００８６】
また、例えば、音声認識装置１０ｂが備える切り替えスイッチ１２は、発話速度を選択するユーザ３０の操作を受け付ける。
【００８７】
このような音声認識装置１０ｂは、発話速度ごとに適正化された複数の音声認識手段がユーザ３０の操作によって切り替えられることにより、音声認識の精度を向上することができる。
【００８８】
また、例えば、音声認識装置１０が備える切り替えスイッチ１２は、音声の取得環境を選択するユーザ３０の操作を受け付ける。
【００８９】
このような音声認識装置１０は、音声の取得環境ごとに適正化された複数の音声認識手段がユーザ３０の操作によって切り替えられることにより、音声認識の精度を向上することができる。
【００９０】
また、例えば、音声認識装置１０が備える切り替えスイッチ１２は、音声認識装置１０が設置された空間における残響音の程度を選択するユーザ３０の操作を受け付ける。
【００９１】
このような音声認識装置１０は、残響音の程度ごとに適正化された複数の音声認識手段がユーザ３０の操作によって切り替えられることにより、音声認識の精度を向上することができる。
【００９２】
また、上記実施の形態１の動作例１では、複数の音声認識手段のそれぞれは、取得された音声の特徴量を入力として認識結果を出力する機械学習モデルである。情報処理部１３は、複数の機械学習モデルのうち、受け付けられた操作によって定められる機械学習モデルを選択的に用いて、取得された音声を認識する。
【００９３】
このような音声認識装置１０は、所定の条件ごとに適正化された複数の機械学習モデルがユーザ３０の操作によって切り替えられることにより、音声認識の精度を向上することができる。
【００９４】
また、上記実施の形態１の動作例２では、複数の音声認識手段のそれぞれは、取得された音声の特徴量の照合に用いられる特徴量データベースである。情報処理部１３は、複数の特徴量データベースのうち、受け付けられた操作によって定められる特徴量データベースを選択的に用いて取得された音声を認識する。
【００９５】
このような音声認識装置１０は、所定の条件ごとに適正化された複数の特徴量データベースがユーザ３０の操作によって切り替えられることにより、音声認識の精度を向上することができる。
【００９６】
また、例えば、上記音声は、照明機器２０を制御するためにユーザ３０が発する音声である。情報処理部１３は、情報処理として、照明機器２０を制御するための制御信号を出力する。照明機器２０は、機器の一例である。
【００９７】
このような音声認識装置１０は、ユーザ３０の音声に基づいて照明機器２０を制御することができる。
【００９８】
また、例えば、音声認識装置１０は、さらに、ユーザ３０が手動で照明機器２０を制御するための操作を受け付ける電源スイッチ１６を備える。電源スイッチ１６は、第二操作受付部の一例である。
【００９９】
このような音声認識装置１０は、ユーザ３０の音声、及び、ユーザ３０の手動操作の両方に基づいて照明機器２０を制御することができる。
【０１００】
また、例えば、音声認識装置１０は、さらに、マイクロフォン１１、切り替えスイッチ１２、及び、情報処理部１３を一体的に保持する本体部１７であって、少なくとも一部が壁に埋め込まれる本体部１７を備える。
【０１０１】
このような音声認識装置１０は、壁に埋め込まれる操作パネル（具体的には、壁スイッチ）として実現することができる。
【０１０２】
また、音声認識システム１００は、複数の音声認識手段を切り替えるためのユーザ３０の操作を受け付ける切り替えスイッチ１２と、ユーザ３０が発する音声を取得するマイクロフォン１１と、複数の音声認識手段のうち、受け付けられた操作によって定められる音声認識手段を選択的に用いて取得された音声を認識し、認識結果に応じて情報処理を行う情報処理部１３とを備える。切り替えスイッチ１２は、第一操作受付部の一例であり、マイクロフォン１１は、音声取得部の一例である。
【０１０３】
このような音声認識システム１００は、所定の条件ごとに適正化された複数の音声認識手段がユーザ３０の操作によって切り替えられることにより、音声認識の精度を向上することができる。
【０１０４】
音声認識装置１０または音声認識システム１００などのコンピュータが実行する音声認識方法は、複数の音声認識手段を切り替えるためのユーザ３０の操作を受け付け、ユーザ３０が発する音声を取得し、複数の音声認識手段のうち、受け付けられた操作によって定められる音声認識手段を選択的に用いて、取得された音声を認識し、認識結果に応じて情報処理を行う。
【０１０５】
このような音声認識方法は、所定の条件ごとに適正化された複数の音声認識手段がユーザ３０の操作によって切り替えられることにより、音声認識の精度を向上することができる。
【０１０６】
また、音声認識装置１０ａは、ユーザ３０が発する音声を取得するマイクロフォン１１と、取得された音声が所定の単語を示すと判定した場合に、所定の情報処理を行う情報処理部１３と、所定の単語に含まれる複数の文字を、当該複数の文字の間に、図形または記号を含んだ態様で表示する表示部１８とを備える。
【０１０７】
このような音声認識装置１０ａは、表示部１８によってユーザ３０をゆっくり発話させることができ、ユーザ３０がゆっくり発話すれば、音節間の音の重なりの発生を抑制することができる。また、音声認識装置１０ａは、ユーザ３０の発話速度をゆっくりした速度に近づけることで発話速度のばらつきを低減することができる。したがって、音声認識装置１０ａは、音声の認識精度を向上することができる。
【０１０８】
また、例えば、音声認識装置１０ｂは、さらに、複数の音声認識手段を切り替えるためのユーザ３０の操作を受け付ける切り替えスイッチ１２を備える。情報処理部１３は、複数の音声認識手段のうち、受け付けられた操作によって定められる音声認識手段を選択的に用いて、取得された音声を認識する。表示部１８ｂは、複数の音声認識手段の切り替え状態を示す文字として、複数の文字を、当該複数の文字の間に、図形または記号を含む態様で表示する。
【０１０９】
このような音声認識装置１０ｂによれば、ユーザ３０は発話速度を直感的に認識し、発話速度を切り替える操作を行うことができる。
【０１１０】
また、例えば、表示部１８ｂは、複数の音声認識手段の切り替え状態を示す文字として、第一態様の複数の文字と、第二態様の複数の文字とを並べて表示する。第一態様においては、複数の文字の間に、図形または記号が含まれず、第二態様においては、複数の文字の間に、図形または記号が含まれる。
【０１１１】
このような音声認識装置１０ｂによれば、ユーザ３０は発話速度を直感的に認識し、発話速度を切り替える操作を行うことができる。
【０１１２】
また、例えば、表示部１８ｂは、複数の音声認識手段の切り替え状態を示す文字として、第一態様の複数の文字と、第二態様の複数の文字とを並べて表示する。第一態様においては、複数の文字の間に、図形または記号が第一の数含まれる。第二態様においては、複数の文字の間に、図形または記号が第一の数と異なる第二の数含まれる。
【０１１３】
このような音声認識装置１０ｂによれば、ユーザ３０は発話速度を直感的に認識し、発話速度を切り替える操作を行うことができる。
【０１１４】
また、音声認識システム１００は、ユーザ３０が発する音声を取得するマイクロフォン１１と、取得された音声が所定の単語を示すと判定した場合に、所定の情報処理を行う情報処理部１３と、所定の単語に含まれる複数の文字を、当該複数の文字の間に、図形または記号を含んだ態様で表示する表示部１８とを備える。
【０１１５】
このような音声認識システム１００は、表示部１８によってユーザ３０をゆっくり発話させることができ、ユーザ３０がゆっくり発話すれば、音節間の音の重なりの発生を抑制することができる。また、音声認識システム１００は、ユーザ３０の発話速度をゆっくりした速度に近づけることで発話速度のばらつきを低減することができる。したがって、音声認識システム１００は、音声の認識精度を向上することができる。
【０１１６】
（その他の実施の形態）
以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
【０１１７】
例えば、上記実施の形態では、音声認識手段が３段階で切り替えられる例について説明されたが、音声認識手段は２段階で切り替えられてもよいし、４段階以上で切り替えられてもよい。
【０１１８】
また、上記実施の形態で説明された音声認識処理の具体的な処理内容は一例である。音声認識処理には、既存のどのような処理が用いられてもよい。例えば、無音区間も音節の一部として認識する音声認識処理が用いられてもよい。
【０１１９】
また、上記実施の形態では、音声認識の対象となる言語は日本語であったが、日本語以外の言語であってもよい。音声認識の対象となる言語は、日本語のように音節文字を使用する言語であってもよいし、音素文字を使用する言語であってもよい。音節文字を使用する日本語以外の言語としては、韓国語及び中国語が例示され、その表記は、例えば、以下のようになる。
【０１２０】
【表１】
2020140040.tif 000003
【０１２１】
また、上記実施の形態において、音声認識システムは、複数の装置によって実現されたが、単体の装置として実現されてもよい。音声認識システムが複数の装置によって実現される場合、音声認識システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。
【０１２２】
また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。
【０１２３】
また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
【０１２４】
また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
【０１２５】
また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【０１２６】
例えば、本発明は、上記実施の形態に係る音声認識方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。このようなプログラムは、言い換えれば、コンピュータを音声認識装置または音声認識システムとして動作させるためのプログラムであり、より具体的には、汎用の携帯端末を音声認識装置または音声認識システムとして動作させるためのアプリケーションプログラムである。また、本発明は、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。
【０１２７】
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
【符号の説明】
【０１２８】
１０、１０ａ、１０ｂ、１０ｃ  音声認識装置
１１  マイクロフォン（音声取得部）
１２  切り替えスイッチ（第一操作受付部）
１３  情報処理部
１６  電源スイッチ（第二操作受付部）
１７  本体部
１８、１８ｂ  表示部
２０  照明機器（機器）
３０  ユーザ
１００  音声認識システム
【図１】
2020140040.tif 000004
【図２】
2020140040.tif 000005
【図３】
2020140040.tif 000006
【図４】
2020140040.tif 000007
【図５】
2020140040.tif 000008
【図６】
2020140040.tif 000009
【図７】
2020140040.tif 000010
【図８】
2020140040.tif 000011
【図９】
2020140040.tif 000012
【図１０】
2020140040.tif 000013
【図１１】
2020140040.tif 000014
【図１２】
2020140040.tif 000015
【図１３】
2020140040.tif 000016
【図１４】
2020140040.tif 000017