(57)【要約】【課題】ウェイクワードの開始ポイントおよび終了ポイントを高い精度で検出できるようにした「音声分析システムおよび音声分析方法」を提供する。【解決手段】音声分析システム１は、入力音声と登録された特定ワードの音声パターンとを比較してウェイクワードを検出する登録ワード検出部１２と、入力音声を構成する周波数のうち音圧レベルが最も高い周波数に対応する周波数をターゲット周波数として特定する周波数特定部１５と、特定ワードが検出されたタイミングの前後の期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移に基づいて入力音声における特定ワードの開始ポイントおよび終了ポイントを検出するポイント検出部１６とを備えており、特定ワードを含む可能性が非常に高い期間におけるユーザ特有の周波数の波形を分析対象として各ポイントを検出するようにしている。【選択図】図１
2020091405.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された入力音声と予め登録された特定ワードの音声パターンとを比較して、前記特定ワードを検出する特定ワード検出部と、
前記特定ワード検出部により前記特定ワードが検出されたタイミングに連続する期間に入力された前記入力音声を構成する周波数のうち、音圧レベルが最も高い周波数に対応する周波数をターゲット周波数として特定する周波数特定部と、
前記特定ワード検出部により前記特定ワードが検出されたタイミングの前後の期間における前記周波数特定部により特定された前記ターゲット周波数の音圧レベルの推移に基づいて、前記入力音声における前記特定ワードの開始ポイントおよび終了ポイントを検出するポイント検出部と、
を備えることを特徴とする音声分析システム。
【請求項２】
前記ポイント検出部は、
前記特定ワード検出部により前記特定ワードが検出されたタイミングを含む第１期間において前記ターゲット周波数の音圧レベルが所定の態様で変化するポイントを前記終了ポイントとして検出し、
前記第１期間よりも時間的に前の期間であって、検出した前記終了ポイントから検出用時間、遡ったタイミングを含む期間である第２期間において前記ターゲット周波数の音圧レベルが所定の態様で変化するポイントを前記開始ポイントとして検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声分析システム。
【請求項３】
前記ポイント検出部は、前記ターゲット周波数の値が予め登録されたユーザ特有周波数の場合、前記検出用時間の値を、前記ユーザ特有周波数と予め対応付けられたユーザ特有時間長とすることを特徴とする請求項２に記載の音声分析システム。
【請求項４】
前記ポイント検出部は、
前記第１期間において、前記ターゲット周波数の音圧レベルが低下していく状態から安定的に推移する状態へと変化するポイントを前記終了ポイントとして検出し、
前記第２期間において、前記ターゲット周波数の音圧レベルが安定的に推移する状態から上昇していく状態へと変化するポイントを前記開始ポイントとして検出する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の音声分析システム。
【請求項５】
前記ポイント検出部は、
前記特定ワード検出部により前記特定ワードが検出されたタイミングを含み、かつ、前記開始ポイントおよび前記終了ポイントを含むと想定される対象期間を特定し、前記対象期間における前記ターゲット周波数の音圧レベルの推移に基づいて前記開始ポイントおよび前記終了ポイントを検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声分析システム。
【請求項６】
前記ポイント検出部は、
前記対象期間の終端から時間的に遡りつつ前記ターゲット周波数の音圧レベルの推移を分析し、前記ターゲット周波数の音圧レベルが安定的に推移する状態から上昇していく状態へと変化するポイントを前記終了ポイントとして検出すると共に、前記終了ポイントよりも時間的に前のポイントであって、前記ターゲット周波数の音圧レベルが低下してく状態から安定的に推移する状態へと変化するポイントを前記開始ポイントとして検出する
ことを特徴とする請求項５に記載の音声分析システム。
【請求項７】
前記ポイント検出部は、
前記対象期間の始端から時間の経過に従って前記ターゲット周波数の音圧レベルの推移を分析し、前記ターゲット周波数の音圧レベルが安定的に推移する状態から上昇していく状態へと変化するポイントを前記開始ポイントとして検出すると共に、前記開始ポイントよりも時間的に後のポイントであって、前記ターゲット周波数の音圧レベルが低下してく状態から安定的に推移する状態へと変化するポイントを前記終了ポイントとして検出する
ことを特徴とする請求項５に記載の音声分析システム。
【請求項８】
音声分析システムの特定ワード検出部が、入力された入力音声と予め登録された特定ワードの音声パターンとを比較して、前記特定ワードを検出するステップと、
前記音声分析システムの周波数特定部が、前記特定ワード検出部により前記特定ワードが検出されたタイミングに連続する期間に入力された前記入力音声を構成する周波数のうち、音圧レベルが最も高い周波数に対応する周波数をターゲット周波数として特定するステップと、
前記音声分析システムのポイント検出部が、前記特定ワード検出部により前記特定ワードが検出されたタイミングの前後の期間における前記周波数特定部により特定された前記ターゲット周波数の音圧レベルの推移に基づいて、前記入力音声における前記特定ワードの開始ポイントおよび終了ポイントを検出するステップと、
を含むことを特徴とする音声分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力音声を分析する音声分析システムおよび音声分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、スマートスピーカと呼ばれる装置が普及してきている。一般に、スマートスピーカは以下の態様で使用される。すなわち、まず、ユーザがウェイクワードと呼ばれる特定のワードをスマートスピーカに対して発話し、その後、何らかの質問や、要求を行うための文言（以下、「リクエスト」という）を発話する。ウェイクワードおよびリクエストを含む音声データは、クラウドサーバに送信され、クラウドサーバは、リクエストを音声認識すると共に、リクエストの内容を理解し、リクエストの内容に応じた処理を実行する。例えば、リクエストの内容が質問である場合には、クラウドサーバはその質問に対する回答を音声出力するための音声データを生成してスマートスピーカに送信し、スマートスピーカに質問に対する回答を音声出力させる。
【０００３】
なお、音声認識に関し、引用文献１には以下の技術が記載されている。すなわち、音声データ（音データ４）の音量レベルが閾値を超えた場合に、閾値を超えたときのタイミングから所定時間（時間Ｔｗ２）前に遡って記録済みの音声データから音声部分を識別し、その音声部分について音声認識を行う技術が記載されている。引用文献１の技術によれば、音声認識に必要な音声部分の先頭部分を欠くことなく、音声部分の全体を認識することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１２２５９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、所定の企業によって音声認識に関するサービスがクラウドサービスとして提供されている。そして、車載装置を提供するベンダーには、自身が提供する製品で上記クラウドサービスを利用できるようにして、車載装置をスマートスピーカとしても機能させ、製品に付加価値を付けたいとするニーズがある。
【０００６】
クラウドサービスの利用にあたっては、ウェイクワードおよびリクエストを含む音声データ（ただし、リクエストを含めることは必須でない場合もある）をクラウドサーバに送信する必要がある。そして、音声データのクラウドサーバへの送信に関し、クラウドサービスを提供する所定の企業により、以下のことが要請される場合がある。すなわち、音声データにおいてウェイクワードに対応する音声の開始ポイントおよび終了ポイントを明示する情報を送信することが要請される場合がある。この場合、開始ポイントおよび終了ポイントを検出する必要がある。
【０００７】
ここで、車載装置には、トリガレス音声認識を実行することによって、車両に搭乗するユーザが命令ワードに対応する音声を発話した場合に、その命令ワードに対応する処理を実行するものがある。命令ワードは、例えば「近くのコンビニ」というものであり、この場合、車載装置は、命令ワードに対応する処理として、車載装置が搭載された車両の周辺のコンビニエンスストアを検索し、検索結果を提示する処理を実行する。トリガレス音声認識では、命令ワードの音声パターンが音声認識辞書に予め登録されており、入力音声の音声波形と登録された音声パターンとの比較結果に基づいて類似度が算出され、この類似度が閾値を超えた場合に、命令ワードに対応する音声が発話されたことを検出する。
【０００８】
このトリガレス音声認識を利用すれば、音声認識辞書にウェイクワードの音声パターンを登録することによって、ユーザがウェイクワードに対応する音声を発話した場合に、そのことを高い確度で検出可能である。しかしながら、トリガレス音声認識は、上述のとおり、入力音声から命令ワードに対応する音声の範囲を特定するといった処理は行わず、予め登録された音声パターンとの類似度を算出し、算出した類似度に基づいて命令ワードに対応する音声が発話されたことを検出するものであるため、トリガレス音声認識では、開始ポイントおよび終了ポイントを検出することができない。
【０００９】
本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、ウェイクワードの開始ポイントおよび終了ポイントを高い精度で検出できるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記した課題を解決するために、本発明は、入力された入力音声と予め登録された特定ワードの音声パターンとを比較して特定ワードを認識すると共に、特定ワードが認識されたタイミングに連続する期間に入力された入力音声を構成する周波数のうち、音圧レベルが最も高い周波数に対応する周波数をターゲット周波数として特定する。そして、本発明は、特定ワードが認識されたタイミングの前後の期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移に基づいて、入力音声における特定ワードの開始ポイントおよび終了ポイントを検出するようにしている。
【発明の効果】
【００１１】
上記のように構成した本発明によれば、入力された入力音声と予め登録された特定ワード（ウェイクワード）の音声パターンとを比較して特定ワードを認識する音声認識が行われるため、ユーザにより特定ワードが音声として発話された場合には、高い確度でそのことを検出可能である。その上で、本発明によれば、特定ワードが認識されたタイミングの前後の期間、換言すれば、特定ワードが発話されている可能性が非常に高い期間を対象として、音圧レベルの特徴的な変化に基づいて開始ポイントおよび終了ポイントを検出することが可能であり、その点で開始ポイントおよび終了ポイントを高い精度で検出することができる。特に、本発明によれば、ユーザが特定ワードを音声として発話したときに入力される音声を構成する周波数のうち、音圧レベルが最も高い周波数に対応する周波数（最も高い周波数のほか、最も高い周波数に近い周波数も含む）をターゲット周波数として音圧レベルの推移が分析される。このため、特定ワードを発話したユーザの発話音声に特有の周波数を分析の対象とすることができるので、他の周波数の音声によるノイズ的な影響を受けにくい状況下で音圧レベルの推移を分析することができ、この点においても、入力音声における特定ワードの開始ポイントおよび終了ポイントを高い精度で検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態に係る音声分析システムの機能構成例を示すブロック図である。
【図２】認識対象音声データの説明に利用する図である。
【図３】距離値の推移の一例を示す図である。
【図４】ターゲット周波数の音圧レベルの推移の一例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る車載装置の動作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】
【００１３】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態に係る音声分析システム１の機能構成例を示すブロック図である。図１に示すように、音声分析システム１は、車載装置２を備えている。車載装置２は、インターネットや電話網等の通信網を含んで構成されたネットワークＮにアクセス可能である。ネットワークＮには、サービス提供サーバ３が接続されている。
【００１４】
車載装置２は、車両に搭載された、いわゆるカーナビゲーションであり、車両の現在位置を検出する機能や、車両に搭乗するユーザにより設定された目的地までの経路を探索し、案内する機能等を有する。なお、これらの機能に関する詳細な説明は省略する。車載装置２は、車両に固定的に取り付けられた装置でなくてもよい。例えば、車載装置２は、ユーザによって車内に持ち込まれたモバイル端末であってもよい。図１に示すように、車載装置２には、マイク４およびスピーカ５が接続されている。以下、車載装置２が搭載されている車両を「自車両」という。マイク４は、自車両に搭乗するユーザが発話した音声を収音可能な位置に設けられた収音装置である。スピーカ５は、自車両の車内に音声を出力する放音装置である。
【００１５】
サービス提供サーバ３は、クライアント端末で収集された音声の音声認識に関するサービスを提供するクラウドサーバである。以下、サービス提供サーバ３により提供されるサービスを「音声認識サービス」という。スマートスピーカや、バーチャルアシスタントが搭載されたモバイル端末、本実施形態に係る車載装置２等が、サービス提供サーバ３に対するクライアント端末として機能する。音声認識に関するサービスの１つは、クライアント端末で収集された音声を音声認識して、その音声の内容を理解し、その音声の内容に対応する処理を実行するというものである。一例として、サービス提供サーバ３は、ユーザがクライアント端末に対して何らかの質問を内容とする音声を発話した場合に、その音声を音声認識し、その音声の内容を理解し、質問に対する回答を生成し、クライアント端末に音声として出力させ、これによりユーザとクライアント端末との間で音声対話を実現する。
【００１６】
本実施形態に係る車載装置２は、サービス提供サーバ３に対するクライアントとして機能し、ユーザは、車載装置２を介して音声認識サービスを利用することができる。ユーザは、音声認識サービスの利用に際し、ウェイクワードと呼ばれる予め定められた特定のワードを発話し、ウェイクワードの発話に続けて、何らかの質問や、要求を行うための文言（以下、「リクエスト」という）を発話する。車載装置２は、ユーザによるウェイクワードおよびリクエストの発話に応じて、処理要求データを生成し、サービス提供サーバ３に送信する。処理要求データは、認識対象音声データと、制御情報データとを含んでいる。
【００１７】
認識対象音声データは、ユーザが発話したウェイクワードに対応する音声（以下、「ウェイクワード対応音声」という）、および、ユーザが発話したリクエストに対応する音声（以下、「リクエスト対応音声」という）が記録された音声データである。この認識対象音声データは、音声認識サービスを利用するために求められる機能要件を満たす必要がある。
【００１８】
図２は、認識対象音声データの構造を説明するため、その構造を説明に適した態様で模式的に示す図である。図２では、認識対象音声データを、図中の左端を先頭とする帯状のオブジェクトで表している。本実施形態では、認識対象音声データは、１６ｋＨｚのサンプル周期でサンプリングされた音声データである。図２において、範囲Ｈ１は、認識対象音声データに記録されたウェイクワード対応音声の範囲（ウェイクワード対応音声の音声波形が記録されたサンプリング周期のデータの集合）を示し、範囲Ｈ２は、認識対象音声データに記録されたリクエスト対応音声の範囲を示している。
【００１９】
図２に示すように、認識対象音声データにおいて、ウェイクワード対応音声よりも前には、８０００サンプル（５００ミリ秒）分のプリロールを含めることが機能要件として要求されている。従って、認証対象音声データにおいて、ウェイクワード対応音声が記録された範囲より前には、プリロールとして、ウェイクワード対応音声の始端から遡って８０００サンプル（５００ミリ秒）分の音声が記録されていることになる。
【００２０】
図２に示すように、認識対象音声データでは、プリロールの終端のＱ０（本実施形態では、Ｑ０＝８０００）サンプリング周期目からＱ１サンプリング周期目までのαサンプル分の範囲Ｈ１にウェイクワード対応音声が記録される。αの値は、ユーザが発話したウェイクワード対応音声の時間的な長さ（ウェイクワード音声を発話し始めてから発話し終わるまでの期間の長さ）によって変動し、Ｑ１の値は、αの値に応じて変動する。認識対象音声データにおいて、Ｑ０サンプリング周期目のポイントが、ウェイクワード対応音声が開始されたタイミングであり、開始ポイント（スタートインデックスと呼ばれる場合もある）に相当する。また、認識対象音声データにおいて、Ｑ１サンプリング周期目のポイントが、ウェイクワード対応音声が終了したタイミングであり、終了ポイント（エンドインデックスと呼ばれる場合もある）に相当する。図２に示すように、認識対象音声データには、ウェイクワード対応音声が記録された範囲Ｈ１から間隔をあけて後続する範囲Ｈ２にリクエスト対応音声が記録される。
【００２１】
制御情報データは、認識対象音声データに関する必要な参照情報が所定のフォーマットに従って記述されたデータ（例えば、ＪＳＯＮ形式のデータ）である。本実施形態では、制御情報データには、処理要求データの識別に使用する情報や、認識対象音声データのフォーマットを示す情報等のほか、認識対象音声データにおけるウェイクワード対応音声の開始ポイントおよび終了ポイントの位置を明示する情報を含めることが要求されている。制御情報データにおいて、開始ポイントの位置を明示する情報および終了ポイントの位置を明示する情報の双方とも、データの先頭を起点（０周期目）とするサンプリング周期目によって表され、特に、開始ポイントの位置を明示する情報は、固定的に８０００周期目とされる。
【００２２】
このように、制御情報データには、開始ポイントの位置を明示する情報、および、終了ポイントの位置を明示する情報がそれぞれ記述されるが、本実施形態では、制御情報データに記述された情報が示す開始ポイント（本例では、８０００周期目）と、認識対象音声データにおいて実際にウェイクワード対応音声が開始するポイント（当該音声の音声波形の始端の位置）との誤差が５０ミリ秒（８００サンプル）以内であることが機能要件として求められている。更に、本実施形態では、制御情報データに記述された情報が示す終了ポイントと、認証対象音声データにおいて実際にウェイクワード対応音声が終了するポイント（当該音声の音声波形の終端の位置）との誤差が１５０ミリ秒（２４００サンブル）以内であることが機能要件として求められている。以上のことを前提として、以下、車載装置２の構成および処理について詳述する。
【００２３】
図１に示すように、車載装置２は、機能構成として、通信部１０、音声処理部１１、登録ワード検出部１２、命令ワード対応処理実行部１３、ユーザ周波数登録部１４、周波数特定部１５、ポイント検出部１６および連携処理実行部１７を備えている。上記各機能ブロック１０〜１７は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック１０〜１７は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。
【００２４】
図１に示すように、車載装置２は、記憶手段として、音声バッファ２０、辞書記憶部２１およびユーザ周波数記憶部２２を備えている。音声バッファ２０は、後述する入力音声データがバッファリングされる一時記憶領域である。辞書記憶部２１には音声認識辞書が記憶されている。音声認識辞書は、登録ワードのそれぞれについて、音声パターンが登録された音声認識用の辞書である。登録ワードには、命令ワードと、ウェイクワードとが含まれている。つまり、本実施形態では、音声認識辞書には、登録ワードとして、命令ワードのほか、ウェイクワードが登録されている。
【００２５】
命令ワードとは、車載装置２（車載装置２の制御下にある他の装置であってもよい）に特定の処理を実行することを指示する文言のことである。ユーザは、一の命令ワードに対応する音声を発話することにより、車載装置２に対して手を使用した指示操作を行うことなく、車載装置２に当該一の命令ワードに対応する特定の処理を実行させることができる。
【００２６】
通信部１０は、所定の通信規格に従ってネットワークＮにアクセスし、ネットワークＮに接続された外部装置（サービス提供サーバ３を含む）と通信する。通信部１０がネットワークＮにアクセスするときの通信方法はどのような方法でもよく、また、外部装置との通信に用いる通信規格は何でもよい。例えば、通信部１０は、自車両に持ち込まれた携帯端末とBluetooth（登録商標）やWi-Fi（登録商標）等の無線通信により通信し、携帯端末のテザリング機能を利用してネットワークＮにアクセスする。また、通信部１０は、移動体通信網に直接アクセスすることによってネットワークＮにアクセスする。
【００２７】
音声処理部１１は、マイク４によって収音された音声に標本化、量子化、符号化処理を含むアナログ／デジタル変換処理を行って音声データを生成し、音声バッファ２０にバッファリングする。この結果、現時点から遡って所定期間の間にマイク４により収音された音声に基づく音声データが音声バッファ２０に記憶された状態となる。以下、音声バッファ２０に記憶された音声データの集合を「入力音声データ」という。また、音声処理部１１は、Ｄ／Ａコンバータや、ボリューム回路、アンプ回路等を備え、入力した音声データをＤ／Ａコンバータによりデジタル／アナログ変換し、ボリューム回路により音量レベルを調整し、アンプ回路により増幅して、スピーカ５から音声として出力する。
【００２８】
登録ワード検出部１２は、マイク４を介して音声処理部１１に入力された入力音声に登録ワードが含まれている場合には、そのことを検出する。詳述すると、登録ワード検出部１２は、音声処理部１１により音声バッファ２０に累積的に記憶される入力音声データを継続して分析し、入力音声データに記録された音声の音声波形（以下では、単に「入力音声の音声波形」と表現する場合がある）と、音声認識辞書に登録された登録ワードの音声パターンの類似度を継続して算出する。登録ワード検出部１２は、音声認識辞書に登録された登録ワードのそれぞれについて、継続して類似度を算出する。本実施形態では、登録ワード検出部１２は、０〜１０００の範囲内で、入力音声の音声波形と登録ワードの音声パターンとが類似すればするほど小さい値を取る「距離値」を類似度として算出する。
【００２９】
そして、登録ワード検出部１２は、音声認識辞書に登録された登録ワードの音声パターンのうち、何れかの登録ワードの音声パターンと、入力音声の音声波形との距離値が予め定められた閾値ＴＨを下回った場合、その登録ワードに対応する音声が入力音声に含まれていること（＝ユーザが登録ワードに対応する音声を発話したこと）を検出する。以下、登録ワード（命令ワード、ウェイクワード）に対応する音声が入力音声に含まれていることを検出することを、単に「登録ワード（命令ワード、ウェイクワード）を検出する」のように表現する。
【００３０】
図３は、ある登録ワードについて算出される距離値の推移の例を、横軸を時間、縦軸を距離値とするグラフによって表す図である。図３の例では、タイミングＴＭ０からタイミングＴＭ１の期間、１０００付近で推移していた距離値が、タイミングＴＭ１辺りから徐々に低下していき、タイミングＴＭ２において、閾値ＴＨを下回っている。図３の例の場合、登録ワード検出部１２は、タイミングＴＭ２で登録ワードを検出する。
【００３１】
登録ワード検出部１２は、登録ワードのうち命令ワードを検出した場合には、検出した命令ワードに割り当てられた識別情報を命令ワード対応処理実行部１３に通知する。一方、登録ワード検出部１２は、登録ワードのうちウェイクワードを検出した場合には、ウェイクワードを検出したことを示す情報を周波数特定部１５に通知する。このように、登録ワード検出部１２は、入力された入力音声と予め登録されたウェイクワードの音声パターンとを比較してウェイクワード（特定ワード）を検出する機能を有しており、この点で特許請求の範囲の「特定ワード検出部」に相当する。
【００３２】
命令ワード対応処理実行部１３は、登録ワード検出部１２から命令ワードの識別情報を入力した場合、その識別情報に対応付けられた処理を実行する。この結果、ユーザが命令ワードに対応する音声を発話した場合には、その命令ワードに対応する処理が命令ワード対応処理実行部１３により実行される。例えば、命令ワードは、自車両の周辺の地図を表示することを指示する「地図表示」であり、この場合、命令ワード対応処理実行部１３は、図示しない表示手段に自車両の周辺の地図を表示する。また、例えば、命令ワードは、登録された自宅までの誘導経路の探索および探索された誘導経路の案内を指示する「自宅に帰る」であり、この場合、命令ワード対応処理実行部１３は、自車両の現在位置から予め登録された自宅までの誘導経路を探索し、誘導経路の案内を実行する。
【００３３】
なお、ユーザがトリガを与えることなく車載装置２側で命令ワードを自動で検出する機能はトリガレス音声認識と呼ばれる既存の機能であり、従来より装置に実装されている。従って、この既存の機能に係る音声認識辞書にウェイクワードの音声パターンを登録するだけで、ウェイクワードの検出を高い確度で行うことができる。
【００３４】
ユーザ周波数登録部１４は、ユーザ周波数記憶部２２に記憶されたユーザ周波数テーブルにユーザ周波数関連情報を登録する。詳述すると、自車両に搭乗する可能性があり、かつ、車載装置２を介してサービス提供サーバ３のサービスを受ける可能性があるユーザは、事前に、以下の周波数登録作業を行うことになっている。以下の作業は、自車両において静かな環境で行われる。周波数登録作業において、まず、ユーザは、所定の指示入力を行って、周波数登録作業を開始したことをユーザ周波数登録部１４に通知し、更に、普段ウェイクワードを発話するときと同じ態様でウェイクワードを発話する。
【００３５】
ユーザ周波数登録部１４は、周波数登録作業を開始したことの通知を受けると、その時点から一定期間の間、音声バッファ２０に記憶される音声データを分析し、以下の事項を特定する。当該一定期間の時間の長さは、ユーザがウェイクワードの発話を終了するタイミングを包含するのに十分な長さとされる。すなわち、まず、ユーザ周波数登録部１４は、当該一定期間における入力音声を分析し、入力された入力音声を構成する周波数のうち、音圧レベルが最も高い周波数を特定する。周波数特定部１５は、例えば、車載装置２のマイクロコンピュータに実装されたＤＳＰのスペクトラムアナライザ機能により、周波数の特定を行う。以下、ここで特定された周波数を「ユーザ特有周波数」という。ここで特定された周波数は、ユーザの発話音声に特有の周波数であり、ユーザの発話音声についての特徴が最も現れやすい支配的な周波数である。
【００３６】
更に、ユーザ周波数登録部１４は、当該一定期間における入力音声を分析し、ユーザが発話したウェイクワードに対応する音声の時間的な長さ（ウェイクワード音声を発話し始めてから発話し終わるまでの期間の長さ）を特定する。ここで、周波数登録作業を開始したことの通知を受けてから一定期間の間に入力される入力音声は、確実にユーザが発話したウェイクワードに対応する音声であり、従って入力音声データに記録された特徴的な音声波形は間違いなくウェイクワードに由来する波形である。これを踏まえ、ユーザ周波数登録部１４は、入力音声データにおいて、特定した周波数の音声波形が立ち上がる位置と、立ち下がる位置との間の時間的な長さを、ユーザが発話したウェイクワードに対応する音声の時間的な長さとして特定する。以下、ここで特定された長さを「ユーザ特有時間長」という。
【００３７】
ユーザ特有周波数およびユーザ特有時間長を特定した後、ユーザ周波数登録部１４は、固有のユーザＩＤを生成し、ユーザＩＤとユーザ特有周波数を示す情報とユーザ特有時間長を示す情報とを含むユーザ周波数関連情報をユーザ周波数テーブルに登録する。ユーザ周波数登録部１４により以上の処理が行われる結果、ユーザ周波数記憶部２２に記憶されたユーザ周波数テーブルには、自車両に搭乗し、音声認識サービスを利用する可能性がある人物ごとに、ユーザＩＤとユーザ特有周波数を示す情報とユーザ特有時間長を示す情報とを含むユーザ周波数関連情報が登録された状態となる。なお、上記例では、ユーザの１回の発話に基づいて「ユーザ特有時間長」を測定する構成であったが、ユーザにウェイクワード対応音声を複数回発話させ、各サンプルの測定値から平均、その他の統計学的手法によってユーザ特有時間長を測定する構成でもよい。
【００３８】
周波数特定部１５は、登録ワード検出部１２からウェイクワードを検出したことを示す情報を入力した場合、音声バッファ２０を参照し、現時点（＝距離値が閾値ＴＨを下回り、登録ワード検出部１２によりウェイクワードが検出されたタイミング）を起点として所定時間だけ遡った期間の入力音声データを分析し、以下の事項を特定する。すなわち、周波数特定部１５は、当該期間に入力された入力音声を構成する周波数のうち、音圧レベルが最も高い周波数に対応する周波数をターゲット周波数として特定する。なお、音圧レベルが最も高い周波数に対応する周波数とは、音圧レベルが最も高い周波数のほか、最も高い周波数に近い周波数も含む。
【００３９】
当該期間は、登録ワード検出部１２がウェイクワードを検出したタイミングに連続する期間である。従って、当該期間における入力音声は、自車両に搭乗する一人の人物が発話したウェイクワード対応音声を含む（ノイズや、その他の音声が含まれている可能性もある）ものと想定され、ターゲット周波数として特定された周波数は、その人物の発話音声に特有の周波数を含んでいるということができる。
【００４０】
ポイント検出部１６は、登録ワード検出部１２によりウェイクワードが認識されたタイミングの前後の期間における「周波数特定部１５により特定されたターゲット周波数の音圧レベルの推移」に基づいて、入力音声におけるウェイクワードの開始ポイントおよび終了ポイントを検出する。以下、ポイント検出部１６の処理について詳述する。
【００４１】
まず、ポイント検出部１６は、音声バッファ２０に記憶された入力音声データについて、第１期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移（ターゲット周波数の波形）を抽出し、第１期間推移データとしてワーキングエリアとして機能する所定の記憶領域に展開する。第１期間は、登録ワード検出部１２によりウェイクワードが検出されたタイミング（以下、「ウェイクワード検出タイミング」という）を含み、ウェイクワード検出タイミングから時間的に遡って所定時間の期間およびウェイクワード検出タイミングから時間的に進んで所定時間を含む期間である。なお、現時点が、第１期間の終端まで至っていない場合には、ポイント検出部１６は、第１期間の終端まで至った後に、第１期間推移データを所定の記憶領域に展開する。
【００４２】
図４は、ウェイクワード検出タイミングを含み、かつ、開始ポイントおよび終了ポイントを含む期間の、ターゲット周波数の音圧レベルの推移の一例を示すグラフである。図４のグラフは横軸が時間の経過を表しており、縦軸がターゲット周波数の音圧レベルを表している。図４では、タイミングＴＸ１が、ウェイクワード検出タイミングである。また、図４では、期間ＫＸ１が第１期間であり、第１期間は、ウェイクワード検出タイミングを挟んで前後２００ミリ秒の期間とされている。図４で例示する態様でターゲット周波数の音圧レベルが推移する場合において、ウェイクワード検出タイミングがタイミングＴＸ１である場合には、ポイント検出部１６は、第１期間である期間ＫＸ１におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移を示す第１期間推移データを所定の記憶領域に記憶する。
【００４３】
次いで、ポイント検出部１６は、第１期間推移データを分析し、第１期間において時間の経過に従ってターゲット周波数の音圧レベルが低下していく状態から、安定的に推移する状態へと変化するポイントを終了ポイントとして検出する。図４の例の場合、ポイント検出部１６は、ポイントＰＸ１を終了ポイントとして検出する。一例として、ポイント検出部１６は、第１期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移の近似曲線を算出し、時間の経過に応じた近似曲線の接線の傾きが所定値以下の範囲内に収束する起点の位置を終了ポイントとして検出する。図４において、符号Ｒ１は、近似曲線を表している。以下、このような終了ポイントの検出方法の優位性ついて説明する。
【００４４】
上述したように、本実施形態では、入力音声の音声波形と、予め登録されたウェイクワードの音声パターンとの類似度を示す距離値が閾値ＴＨを下回ったことをもって、ウェイクワードを検出する。距離値の算出方法および閾値ＴＨは、ウェイクワード対応音声の発話が開始されたタイミングから徐々に距離値が下がっていき、当該音声の発話が終了するタイミングの近辺で閾値ＴＨを下回るように設計されている（図２も併せて参照）。距離値の算出方法および閾値ＴＨがこのように設計されることにより、ユーザがウェイクワード対応音声の全体を発話した可能性が高い場合にのみウェイクワードが検出されるようにすることができ、例えば、ウェイクワードの一部分の文言のみが意図せず偶発的に発話された場合にウェイクワードが誤って検出されないようにすることができる。
【００４５】
そして、第１期間の値は、この第１期間内にウェイクワード対応音声を発話し終わったタイミングが属し、かつ、第１期間が不必要に長時間とならないように事前のテストやシミュレーションの結果に基づいて適切に設定されている。このため、ユーザがウェイクワード対応音声を発話した場合には、ウェイクワード検出タイミングを含む第１期間内にウェイクワード対応音声を発話し終わっているとみなすことができる。以上を踏まえ、本実施形態によれば、終了ポイントが属しているとみなすことができる限定された期間（第１期間）が対象となって、「ターゲット周波数の音圧レベルの推移」が分析されて終了ポイントが検出されるため、効率よく高い精度で終了ポイントを検出することができ、更に、処理負荷が小さく、処理に要する時間を短くできる。なお、第１期間が不必要に長時間とならないようにされるのは、第１期間が長いほど、分析する対象となる期間（データ量）が多くなり処理負荷および処理時間が増大し、また、第１期間推移データにノイズが含まれる可能性が増すからである。
【００４６】
更に、本実施形態では、ターゲット周波数の音圧レベルの推移を、終了ポイントを検出するための分析の対象とする。これにより、ウェイクワード対応音声を実際に発話した人物に特有の周波数（当該人物の発話音声の特徴が最も現れやすい支配的な周波数）が分析の対象となるので、他の音声（例えば、自車両のエンジン音や、環境音等のノイズ）によるノイズ的な影響を極力排除した状況で第１期間推移データを分析することができ、この点で高い精度で終了ポイントを検出することができる。
【００４７】
更に、本実施形態では、ターゲット周波数の音圧レベルが低下していく状態から安定的に推移する状態へと変化するポイントを終了ポイントとして検出する。一連のウェイクワード対応音声が終了すると、基本的にはマイク４へ入力される音声が環境音だけとなり、ウェイクワード対応音声を発話した人物に由来するターゲット周波数の音圧レベルは急速に低下して低い値で安定的した状態となる。従って、ターゲット周波数の音圧レベルは、ウェイクワード対応音声の発話が終了するタイミングで、低下していく状態から安定的に推移する状態へと変化する。これを踏まえ、本実施形態によれば、ターゲット周波数の音圧レベルの変化の態様の特徴を利用して、高い精度で終了ポイントを検出することができる。
【００４８】
なお、終了ポイントは、第１期間推移データが示すターゲット周波数の波形における特定の位置であるが、ターゲット周波数の波形の元となった入力音声データの音声波形における特定の位置を示す情報としても使用可能である。この点は、後述する開始ポイントについても同じである。
【００４９】
終了ポイントを検出した後、ポイント検出部１６は、ユーザ周波数記憶部２２に記憶されたユーザ周波数テーブルを参照し、ターゲット周波数の値と同一のまたは近似した値のユーザ特有周波数が登録されているか否かを判定する。２つの周波数の値が近似するとは、２つの周波数の差分が所定値以下という意味である。ターゲット周波数の値と同一のまたは近似した値のユーザ特有周波数が登録されている場合、ポイント検出部１６は、そのユーザ特有周波数に対応するユーザ周波数関連情報に含まれるユーザ特有時間長を認識し、ユーザ特有時間長を「検出用時間」として特定する。
【００５０】
ここで、ターゲット周波数の値と、一のユーザ周波数関連情報に対応するユーザ特有周波数の値とが同一または近似する場合、今回ウェイクワード対応音声を発話した人物と、当該一のユーザ周波数関連情報に対応する人物とが同一であると強く推定される。従って、検出用時間として特定されたユーザ特有時間長は、今回ウェイクワード対応音声を発話した人物が、ウェイクワード対応音声を発話し始めてから発話し終わるまでに要する時間として用いることができる。
【００５１】
一方、そのようなユーザ周波数関連情報が登録されていない場合、ポイント検出部１６は、予め定められた時間を「検出用時間」として特定する。予め定められた時間は、ウェイクワード対応音声を発話するのに必要となる平均的な時間であり、複数のサンプルについて平均、その他の統計学的手法を用いて予め算出されている。なお、この場合、ユーザ周波数テーブルにユーザ周波数関連情報が登録されていないユーザがウェイクワード対応音声を発話したか、または、ユーザ周波数テーブルにユーザ周波数関連情報が登録されているユーザが発話したものの、検出誤差、その他の原因によりそのユーザに対応するユーザ特有周波数と同一または近似するターゲット周波数が特定されなかったものと考えられる。
【００５２】
検出用時間を特定した後、ポイント検出部１６は、音声バッファ２０に記憶された入力音声データについて、終了ポイントから検出用時間、遡ったタイミング（以下、「第２期間対応タイミング」という）を特定する。図４では、タイミングＴＸ２が、第２期間対応タイミングである。次いで、ポイント検出部１６は、第２期間対応タイミングを含み、第２期間対応タイミングから時間的に遡って所定時間の期間および第２期間対応タイミングから時間的に進んで所定時間を含む期間を第２期間として特定する。図４では、期間ＫＸ２が第２期間であり、第２期間は、第２期間対応タイミングを挟んで前後２００ミリ秒の期間とされている。次いで、ポイント検出部１６は、第２期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移（ターゲット周波数の波形）を抽出し、第２期間推移データとして所定の記憶領域に展開する。
【００５３】
次いで、ポイント検出部１６は、第２期間推移データを分析し、第２期間において時間の経過に従ってターゲット周波数の音圧レベルが安定的に推移する状態から、上昇していく状態へと変化するポイントを開始ポイントとして検出する。図４の例の場合、ポイント検出部１６は、ポイントＰＸ２を開始ポイントとして検出する。一例として、ポイント検出部１６は、第２期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移の近似曲線を算出し、時間の経過に応じた近似曲線の接線の傾きが所定値以下の範囲内に収束している状態から、所定値を超えて大きくなっていく状態となる起点の位置を開始ポイントとして検出する。以下、このような開始ポイントの検出方法の優位性について説明する。
【００５４】
上述の通り、検出用時間は、ユーザ周波数テーブルに登録されたユーザ周波数関連情報のユーザ特有時間長とされるか、または、予め定められた値とされる。検出用時間がユーザ特有時間長の場合、検出用時間の長さは、今回ウェイクワード対応音声を発話した人物が、普段ウェイクワード対応音声を発話するときに要する時間の長さを表している。このため、検出用時間がユーザ特有時間長の場合、ウェイクワード対応音声の発話が開始されたタイミングと、終了ポイントから検出用時間だけ遡ったタイミング（第２期間対応タイミング）は近接しているとみなすことができる。
【００５５】
以上を踏まえ、検出用時間がユーザ特有時間長の場合、開始ポイントが属しているとみなすことができる限定された期間（第２期間）が対象となって、「ターゲット周波数の音圧レベルの推移」が分析されて開始ポイントが検出されるため、効率よく高い精度で開始ポイントを検出することができる。更に、処理負荷が小さく、処理に要する時間を短くできる。更に、対象となるデータにノイズが含まれている可能性を低減でき、ノイズの影響をできるだけ排除して分析することができる。一方、検出用時間が予め定められた値の場合、検出用時間の長さは、ウェイクワード対応音声を発話するのに必要となる平均的な時間を表している。この場合も、ウェイクワード対応音声の発話が開始されたタイミングと、終了ポイントから検出用時間だけ遡ったタイミングとは極端に離間することはなく、差分は所定の範囲内に収まるものと想定されるため、効率よく高い確度で開始ポイントを検出することができる。
【００５６】
なお、第２期間の値は、この第２期間にウェイクワード対応音声を発話し始めたタイミングが属し、かつ、第２期間が不必要に長時間とならないように事前のテストやシミュレーションの結果に基づいて適切に設定されている。そして、検出用時間がユーザ特有時間長の場合と、検出用時間が予め定められた値の場合とで、検出用時間がユーザ特有時間長の場合の方が短くなるように第２期間を変更する構成でもよい。検出用時間がユーザ特有時間長の場合は、ウェイクワード対応音声の発話が開始されたタイミングと、終了ポイントから検出用時間だけ遡ったタイミングとの差分が小さいため第２期間を短くすることができ、また、第２期間を短くすることによって、処理負荷および処理時間の低減、および、ノイズによる影響の低減をより一層図ることができる。また、検出用時間が予め定められた値の場合に第２期間を長くすることによって、より確実に開始ポイントが第２期間に属する状態とすることができる。
【００５７】
ターゲット周波数の音圧レベルの推移を、開始ポイントを検出するための分析の対象とする点、および、ターゲット周波数の音圧レベルが安定的に推移する状態から上昇していく状態へと変化するポイントを開始ポイントとして検出する点の効果は、終了ポイントの場合と同様である。
【００５８】
連携処理実行部１７は、ポイント検出部１６により検出された開始ポイントおよび終了ポイントを利用して、処理要求データを生成し、サービス提供サーバ３に送信する。また、連携処理実行部１７は、サービス提供サーバ３から応答があった場合には、その応答に対応する処理を実行する。以下、連携処理実行部１７の処理について詳述する。
【００５９】
ポイント検出部１６により開始ポイントおよび終了ポイントが検出されると、連携処理実行部１７は、音声バッファ２０に記憶される入力音声データを分析し、ポイント検出部１６により検出された終了ポイントに続く入力音声（リクエストと想定される音声）について、入力音声の音圧レベルが所定値以下となった後、所定値以下の状態が一定時間以上続いた場合、そのことを検出する。以下、このことを検出したタイミングを「終了検出タイミング」という。この場合、ユーザがリクエスト対応音声を発話し終わったものと想定される。
【００６０】
リクエストと想定される入力音声の音圧レベルが所定値以下である状態が一定時間以上続いたことを検出すると、連携処理実行部１７は、音声バッファ２０の入力音声データについて、ポイント検出部１６により検出された開始ポイントよりも８０００サンプル分前のポイントから、終了検出タイミングに対応するポイントまでのデータを抽出し、このデータを処理要求データに含める認識対象音声データとする。図２を用いて説明したように、認識対象音声データには、ウェイクワード対応音声と、ウェイクワード対応音声に続いてリクエスト対応音声が記録されると共に、開始ポイントよりも前に８０００サンプル分のプリロールを含めることがデータの構造についての要件であるが、以上の方法で認証対象音声データが生成されるため、この要件を満たした認証対象音声データを生成可能である。
【００６１】
更に、連携処理実行部１７は、フォーマットに従って制御情報データを生成する。上述したように、連携処理実行部１７は、制御情報データに記述する「開始ポイントを明示する情報」について、固定値の８０００周期目とする。ここで、本実施形態では、ポイント検出部１６により高い精度で開始ポイントが検出されるため、認識対象音声データにおいて実際にウェイクワード対応音声が開始するポイント（つまり、ポイント検出部１６により検出された開始ポイント）と、制御情報データに記述された情報が示す開始ポイント（本例では、８０００周期目）との差異が非常に小さいことが想定され、基本的には誤差が５０ミリ秒（８００サンプル）以内との機能要件を満たすことになる。また、連携処理実行部１７は、制御情報データに記述する「終了ポイントを明示する情報」について、ポイント検出部１６により検出された終了ポイントとする。上述したように、終了ポイントについてもポイント検出部１６により高い精度で検出されるため、基本的には誤差が１５０ミリ秒（２４００サンプル）以内との機能要件を満たすことになる。
【００６２】
認識対象音声データおよび制御情報データを生成した後、連携処理実行部１７は、これらデータを含む処理要求データを生成し、生成した処理要求データをサービス提供サーバ３に送信する。処理要求データをサービス提供サーバ３に送信するために必要な情報（サービス提供サーバ３のアドレスや、認証に必要な情報、使用するプトロコル等）は、予め登録されている。
【００６３】
サービス提供サーバ３は、処理要求データを受信すると、制御情報データの内容に基づいて、認識対象音声データについて音声認識を含む分析を行って、リクエストの内容を理解し、リクエストの内容に対応する処理を実行する。以下では、リクエストの内容が質問であり、サービス提供サーバ３は、質問に対する回答を音声として車載装置２に出力させる処理を実行させるものとする。
【００６４】
リクエストの内容が質問の場合は、リクエストに対して回答する文章（以下、「レスポンス」という）を生成する。レスポンスの生成は既存の技術に基づいて適切に実行される。例えば、レスポンスは、「明日の○○の天気を教えて」（○○は場所を表している）というリクエストに対して、「明日の○○の天気は晴れです」というものである。この場合、サービス提供サーバ３は、人工知能による音声認識処理や、自然言語処理、情報要約処理等を通してリクエストの内容を認識し、リクエストを生成するために必要な情報（本例の場合、明日の○○の天気）を収集し、収集した情報に基づいてレスポンスを生成する。
【００６５】
レスポンスを生成した後、サービス提供サーバ３は、レスポンスに対応する音声が記録された音声データ（以下、「レスポンス音声データ」という）を生成する。次いで、サービス提供サーバ３は、レスポンス音声データを車載装置２に応答する。
【００６６】
車載装置２の連携処理実行部１７は、サービス提供サーバ３により送信されたレスポンス音声データを受信する。連携処理実行部１７は、受信したレスポンス音声データを音声処理部１１に出力し、レスポンス音声データに記録されたレスポンスに対応する音声をスピーカ５から出力させる。
【００６７】
以上のように、本実施形態において、車載装置２は、入力された入力音声と予め登録されたウェイクワード（特定ワード）の音声パターンとを比較してウェイクワードを認識すると共に、ウェイクワードが認識されたタイミングに連続する期間に入力された入力音声を構成する周波数のうち、音圧レベルが最も高い周波数に対応する周波数をターゲット周波数として特定する。そして、車載装置２は、ウェイクワードが認識されたタイミングを含む期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移に基づいて、入力音声におけるウェイクワードの開始ポイントおよび終了ポイントを検出するようにしている。より具体的には、車載装置２は、ウェイクワード検出タイミングを含む第１期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移に基づいて終了ポイントを検出し、また、第２期間対応タイミングを含む第２期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移に基づいて開始ポイントを検出する。
【００６８】
本実施形態によれば、入力された入力音声と予め登録されたウェイクワードの音声パターンとを比較してウェイクワードを検出する音声認識（トリガレス音声認識）が行われるため、ユーザによりウェイクワードが音声として発話された場合には、高い確度でそのことを検出可能である。その上で、本実施形態によれば、ウェイクワードが認識されたタイミングの前後の期間、換言すれば、ウェイクワードが発話されている可能性が非常に高い期間を対象として、音圧レベルの特徴的な変化に基づいて開始ポイントおよび終了ポイントを検出することが可能であり、開始ポイントおよび終了ポイントを高い効率性および高い確度で適切に検出することができる。
【００６９】
特に、本実施形態によれば、ユーザがウェイクワードを音声として発話したときに入力される音声を構成する周波数のうち、音圧レベルが最も高い周波数に対応する周波数（最も高い周波数のほか、最も高い周波数に近い周波数も含む）をターゲット周波数として音圧レベルの推移が分析される。このため、ウェイクワードを発話したユーザの発話音声に特有の周波数を分析の対象とすることができるので、他の周波数の音声によるノイズ的な影響を受けにくい状況下で音圧レベルの推移を分析することができる。
【００７０】
更に、本実施形態によれば、ウェイクワード検出用の専用の音声認識エンジンを実装することなく、既存のトリガレス音声認識に使用する資源を有効活用して、開始ポイントおよび終了ポイントを適切に検出することができる。これにより、製造コスト、製品価格の低減を図ることができる。
【００７１】
次に、ユーザがウェイクワード対応音声を発話した場合の車載装置２の動作例について図５のフローチャートを用いて説明する。図５のフローチャートに示すように、ユーザがウェイクワード対応音声を発話した場合、登録ワード検出部１２は、入力音声の音声波形と、登録されたウェイクワードの音声パターンとの距離値が閾値ＴＨを下回ったことをもって、ウェイクワードを検出する（ステップＳＡ１）。次いで、登録ワード検出部１２は、ウェイクワードを検出したことを示す情報を周波数特定部１５に通知する（ステップＳＡ２）。
【００７２】
周波数特定部１５は、登録ワード検出部１２からウェイクワードを検出したことを示す情報を入力した場合、音声バッファ２０を参照し、ウェイクワード検出タイミングを起点として所定時間だけ遡った期間の入力音声データを分析し、ターゲット周波数を特定する（ステップＳＡ３）。
【００７３】
周波数特定部１５によりターゲット周波数が特定されると、ポイント検出部１６は、音声バッファ２０に記憶された入力音声データについて、第１期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移を抽出し、第１期間推移データとして所定の記憶領域に展開する（ステップＳＡ４）。次いで、ポイント検出部１６は、第１期間推移データを分析し、第１期間においてターゲット周波数の音圧レベルが低下していく状態から、安定的に推移する状態へと変化するポイントを終了ポイントとして検出する（ステップＳＡ５）。
【００７４】
次いで、ポイント検出部１６は、ユーザ周波数記憶部２２に記憶されたユーザ周波数テーブルを参照し、ターゲット周波数の値と同一のまたは近似した値のユーザ特有周波数に対応するユーザ周波数関連情報が登録されているか否かを判定する（ステップＳＡ６）。
【００７５】
ターゲット周波数の値と同一のまたは近似した値のユーザ特有周波数に対応するユーザ周波数関連情報が登録されている場合（ステップＳＡ６：ＹＥＳ）、ポイント検出部１６は、そのユーザ周波数関連情報に含まれるユーザ特有時間長を認識し、ユーザ特有時間長を「検出用時間」として特定する（ステップＳＡ７）。ステップＳＡ７の処理後、ポイント検出部１６は、処理手順をステップＳＡ９へ移行する。一方、そのようなユーザ周波数関連情報が登録されていない場合（ステップＳＡ６：ＮＯ）、ポイント検出部１６は、予め定められた時間を「検出用時間」として特定する（ステップＳＡ８）。ステップＳＡ８の処理後、ポイント検出部１６は、処理手順をステップＳＡ９へ移行する。
【００７６】
ステップＳＡ９において、ポイント検出部１６は、音声バッファ２０に記憶された入力音声データについて、第２期間対応タイミングを特定する。次いで、ポイント検出部１６は、第２期間を特定し、第２期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移を抽出し、第２期間推移データとして所定の記憶領域に展開する（ステップＳＡ１０）。次いで、ポイント検出部１６は、第２期間推移データを分析し、第２期間においてターゲット周波数の音圧レベルが安定的に推移する状態から、上昇していく状態へと変化するポイントを開始ポイントとして検出する（ステップＳＡ１１）。
【００７７】
ポイント検出部１６により開始ポイントおよび終了ポイントが検出されると、連携処理実行部１７は、ポイント検出部１６により検出された終了ポイントに続く入力音声について、入力音声の音圧が所定値以下となった後、所定値以下の状態が一定時間以上続いたか否かを監視する（ステップＳＡ１２）。続いた場合（ステップＳＡ１２：ＹＥＳ）、連携処理実行部１７は、ポイント検出部１６により検出された開始ポイントよりも８０００サンプル分前のポイントから、終了検出タイミングに対応するポイントまでのデータを抽出することによって、認識対象音声データを生成する（ステップＳＡ１３）。次いで、連携処理実行部１７は、制御情報データを生成する（ステップＳＡ１４）。次いで、連携処理実行部１７は、含む処理要求データを生成し、生成した処理要求データをサービス提供サーバ３に送信する（ステップＳＡ１５）。上述したように、連携処理実行部１７は、処理要求データに対する応答があれば、応答に対応する処理を実行する。
【００７８】
＜変形例＞
次に、上記実施形態の変形例について図４を援用して説明する。上記実施形態では、ポイント検出部１６は、第１期間を特定して、第１期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移に基づいて終了ポイントを検出し、また、第２期間を特定して、第２期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移に基づいて開始ポイントを検出した。一方で、本変形例では、ポイント検出部１６は、図４の符号Ｙで示す期間のように、ウェイクワード検出タイミングを含み、かつ、ウェイクワード対応音声がどのような態様で発話された場合であっても（ただし、極端に異常な態様で発話された場合を除く）、終了ポイントと開始ポイントとが含まれるような期間（以下、「対象期間」という）を特定する。対象期間は、例えば、ウェイクワード検出タイミングから所定時間だけ進んだタイミングと、当該タイミングから所定時間だけ遡ったタイミングとで挟まれた期間とされる。
【００７９】
ポイント検出部１６は、音声バッファ２０に記憶された入力音声データについて、対象期間におけるターゲット周波数の音圧レベルの推移（ターゲット周波数の波形）を抽出し、対象期間推移データとしてワーキングエリアとして機能する所定の記憶領域に展開する。次いで、ポイント検出部１６は、対象期間推移データを分析し、対象期間において時間の経過に応じてターゲット周波数の音圧レベルが低下していく状態から、安定的に推移する状態へと変化するポイントを終了ポイントとして検出する。また、ポイント検出部１６は、対象期間において時間の経過に応じてターゲット周波数の音圧レベルが安定的に推移する状態から、上昇していく状態へと変化するポイントを開始ポイントとして検出する。
【００８０】
例えば、ポイント検出部１６は、対象期間の終端から時間的に遡りつつターゲット周波数の音圧レベルの推移（変化の態様）を分析し、ターゲット周波数の音圧レベルが安定的に推移する状態から上昇していく状態へと変化するポイントを終了ポイントとして検出し、更に、終了ポイントよりも時間的に前のポイントであって、ターゲット周波数の音圧レベルが低下してく状態から安定的に推移する状態へと変化するポイントを開始ポイントとして検出する。なお、この場合、時間的に遡りつつ音圧レベルの推移の分析が行われるため、上述の方法で終了ポイントおよび開始ポイントが特定される。
【００８１】
また、例えば、ポイント検出部１６は、対象期間の始端から時間の経過に従ってターゲット周波数の音圧レベルの推移（変化の態様）を分析し、ターゲット周波数の音圧レベルが安定的に推移する状態から上昇していく状態へと変化するポイントを開始ポイントとして検出し、更に、開始ポイントよりも時間的に後のポイントであって、ターゲット周波数の音圧レベルが低下してく状態から安定的に推移する状態へと変化するポイントを終了ポイントとして検出する。
【００８２】
本変形例の場合も、ウェイクワード検出タイミングを含む期間、つまり、入力音声の音声波形と登録された音声パターンとの比較の結果、ウェイクワード対応音声が発話された可能性が非常に高いと判断できる期間を対象として分析が行われて開始ポイントおよび終了ポイントが検出されるため、高い精度で各ポイントを検出できる。更に、入力音声を構成する周波数のうち、ユーザの発話音声の特徴が最も現れやすい支配的な周波数であるターゲット周波数帯を分析する対象の周波数として、ターゲット周波数帯の音圧レベルの推移を分析して開始ポイントおよび終了ポイントが検出されるため、高い精度で各ポイントを検出できる。ただし、本変形例の場合、入力音声データについて、検出対象とする範囲が上記実施形態の場合と比較して大きいため、その点で処理効率および処理時間の点で劣る。
【００８３】
以上、本発明の実施形態（変形例を含む）を説明したが、上記実施形態は、本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【００８４】
例えば、上記実施形態で、サービス提供サーバ３が実行していた処理の一部または全部を車載装置２が実行する構成としてもよい。また車載装置２が実行していた処理の一部または全部をサービス提供サーバ３（サービス提供サーバ３以外の外部装置であってもよい）が実行する構成としてもよい。
【００８５】
また、上記実施形態では、入力音声の音声波形と登録された音声パターンとの類似度を表す指標として距離値を用いたが、指標として距離値以外の指標を用いてもよいことは勿論である。
【００８６】
また、車載装置２からサービス提供サーバ３に送信する認識対象データおよび制御情報データの内容は、上記実施形態で例示した内容に限られず、求められる機能要件に応じて変更されるべきものである。一例として、プリロールとして１０００ミリ秒分の音声データを含めることが求められる場合には、認識対象データの内容はそのようにされる。また、開始ポイントや終了ポイントがサンプリング周期目ではなく、何ビット目という指定や、データにタイムスタンプが付与されている場合にタイムスタンプを利用した指定により行う必要がある場合には、制御情報データの内容はそのようにされる。
【００８７】
また、上記実施形態では、ポイント検出部１６は、ターゲット周波数に対応するユーザ特有時間長が登録されている場合には、検出用時間を、ユーザ特有時間長とした。この点に関し、ポイント検出部１６が、検出用時間を固定値とする構成でもよい。この場合、ユーザ特有時間長を事前に登録する必要はない。また、第２期間の長さは、第２期間の長さが不必要に長くなるようなことがなく、かつ、第２期間の中に開始ポイントが含まれるようにするという観点から適切に設定される。
【００８８】
また、上記実施形態では、車載装置２は、ユーザがトリガを与えることなく車載装置２側で命令ワードを自動で検出するトリガレス音声認識を実行した。この点に関し、必ずしもトリガレスである必要はなく、タッチパネルや操作子に対する所定の操作や、ジェスチャ等をトリガとして音声認識が行われる構成でもよい。
【符号の説明】
【００８９】
１  音声分析システム
１２  登録ワード検出部（特定ワード検出部）
１５周波数特定部
１６ポイント検出部
【図１】
2020091405.tif 000003
【図２】
2020091405.tif 000004
【図３】
2020091405.tif 000005
【図４】
2020091405.tif 000006
【図５】
2020091405.tif 000007