(57)【要約】【課題】コンテンツのメタデータを、容易に獲得する。【解決手段】音声認識部２２において、注目コンテンツの音声データに対して、音声認識（連続音声認識）が行われ、関連単語取得部２３において、その音声認識の結果得られる１以上の単語に関連する単語が、コンテンツに関連する関連単語として取得される。そして、音声検索部２４において、注目コンテンツの音声データから、関連単語の発話が検索され、発話が検索された関連単語が、注目コンテンツのメタデータとして取得される。本発明は、例えば、コンテンツを記録するレコーダ等に適用できる。【選択図】図１
2010154397.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声データに対して、連続音声認識を行う音声認識手段と、
前記連続音声認識の結果得られる１以上の単語に関連する単語を、前記音声データを含むコンテンツデータに対応するコンテンツに関連する関連単語として取得する関連単語取得手段と、
前記音声データから、前記関連単語の発話を検索し、発話が検索された前記関連単語を、前記コンテンツのメタデータとして取得する音声検索手段と
を含むデータ処理装置。
【請求項２】
前記連続音声認識の結果に基づいて、前記音声データに対応する音声の内容のトピックを推定するトピック推定手段をさらに含み、
前記関連単語取得手段は、前記トピックに関連する単語を、前記関連単語として取得する
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記関連単語取得手段は、前記連続音声認識の結果得られる１以上の単語に関連する単語のうちの前記連続音声認識の認識対象以外の単語を、前記関連単語として取得する
請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記関連単語取得手段は、前記トピックの文に現れる新出の単語を、前記関連単語として取得する
請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記コンテンツデータには、前記コンテンツのメタデータが付与されており、
前記トピック推定手段は、前記コンテンツデータに付与されているメタデータにも基づいて、前記トピックを推定する
請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記コンテンツデータは、テレビジョン放送の放送データに含まれる番組のデータであり、
前記放送データは、前記番組のデータの他、前記番組のメタデータとしてのEPG(Electronic Program Guide)のデータを含み、
前記トピック推定手段は、前記放送データに含まれる前記EPGのデータにも基づいて、前記トピックを推定する
請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記コンテンツデータに付与されているメタデータに、固有名詞が含まれる場合、
前記関連単語取得手段は、前記コンテンツデータに付与されているメタデータに含まれる固有名詞に関連する固有名詞をも、前記関連単語として取得する
請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記関連単語取得手段は、ネットワーク上のサーバから、前記関連単語を取得する
請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記コンテンツのメタデータを、前記コンテンツデータと対応付けて記憶するメタデータ記憶手段と、
キーワードが入力された場合に、そのキーワードに一致又は類似するメタデータを、前記メタデータ記憶手段から検索するメタデータ検索手段と、
前記メタデータ検索手段によって検索されたメタデータに対応付けられてるコンテンツデータに対応するコンテンツを推薦するコンテンツ推薦手段と
をさらに含む請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
前記コンテンツ推薦手段によって推薦されたコンテンツの中から、再生の対象とする再生コンテンツが指定された場合、前記再生コンテンツを再生する再生制御手段をさらに含む
請求項９に記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
データ処理装置が、
音声データに対して、連続音声認識を行い、
前記連続音声認識の結果得られる１以上の単語に関連する単語を、前記音声データを含むコンテンツデータに対応するコンテンツに関連する関連単語として取得し、
前記音声データから、前記関連単語の発話を検索し、発話が検索された前記関連単語を、前記コンテンツのメタデータとして取得する
ステップを含むデータ処理方法。
【請求項１２】
音声データに対して、連続音声認識を行う音声認識手段と、
前記連続音声認識の結果得られる１以上の単語に関連する単語を、前記音声データを含むコンテンツデータに対応するコンテンツに関連する関連単語として取得する関連単語取得手段と、
前記音声データから、前記関連単語の発話を検索し、発話が検索された前記関連単語を、前記コンテンツのメタデータとして取得する音声検索手段と
して、コンピュータを機能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、データ処理装置、データ処理方法、及び、プログラムに関し、特に、例えば、音声や画像等のコンテンツのメタデータを、容易に獲得することができるようにするデータ処理装置、データ処理方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、テレビジョン放送の番組等のコンテンツから、ユーザが興味を持っているコンテンツ等の所望のコンテンツの推薦等を行うためには、所望のコンテンツを検索する必要がある。さらに、コンテンツの検索には、コンテンツにメタデータを付与しておくことが必要である。
【０００３】
コンテンツにメタデータを付与する方法としては、音声認識技術を利用する方法が検討されている。
【０００４】
すなわち、コンテンツが、テレビジョン放送の番組等の、音声を含むコンテンツであり、そのコンテンツのコンテンツデータに音声データが含まれる場合には、その音声データに対して音声認識を行い、その音声認識の結果得られる単語を、コンテンツのメタデータとする方法がある。
【０００５】
しかしながら、例えば、多くの語彙を認識対象とする大語彙連続音声認識システムによって音声認識を行ったとしても、音声認識の結果として得られる単語は、大語彙連続音声認識システムが音声認識に用いる単語辞書に登録された単語に制限される。
【０００６】
したがって、単語辞書に登録されていない単語（以下、未登録語という）は、メタデータとして獲得することが困難である。
【０００７】
ここで、未登録語になりやすい単語としては、例えば、最近、頻繁に使用されるようになった新出の単語（新出単語）や、有名でない地名等の固有名詞等がある。
【０００８】
新出単語や固有名詞等を、メタデータとして獲得するには、未登録語になっている新出単語や固有名詞等を、単語辞書に登録して、認識対象とする必要がある。
【０００９】
しかしながら、未登録語になっている新出単語や固有名詞等を、単語辞書に登録し、認識対象とする単語を増加させると、音声認識の処理に時間を要することとなり、さらに、音声認識の精度の低下を招くことになる。
【００１０】
ここで、短い発話の単語の認識率を高めるために、認識対象コーパスから、連続音声認識辞書を生成するとともに、連続音声認識辞書を考慮して、未登録語の認識を改善する補完認識辞書を生成し、その連続音声認識辞書、及び補完認識辞書を用いて、連続音声認識を行う方法がある（例えば、特許文献１を参照）。
【００１１】
【特許文献１】特開2008-242059号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
ところで、音声データから、特定の単語の発話を検索し、音声データにおいて、特定の単語の発話が出現するタイミング（時刻）を検出する音声検索の技術を利用して、メタデータを獲得する方法が考えられる。
【００１３】
すなわち、音声検索において、音声データから、コンテンツのメタデータとなり得る単語の発話を検索することで、音声データに発話が含まれる単語を、コンテンツのメタデータとして獲得することができる。
【００１４】
しかしながら、コンテンツのメタデータとして獲得したい単語としては、膨大な数の単語がある。そのような膨大な数の単語を音声検索の対象とする場合には、音声検索の処理に、膨大な時間を要し、したがって、メタデータの獲得は、容易ではない。
【００１５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、メタデータを、容易に獲得することができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の一側面のデータ処理装置、又は、プログラムは、音声データに対して、連続音声認識を行う音声認識手段と、前記連続音声認識の結果得られる１以上の単語に関連する単語を、前記音声データを含むコンテンツデータに対応するコンテンツに関連する関連単語として取得する関連単語取得手段と、前記音声データから、前記関連単語の発話を検索し、発話が検索された前記関連単語を、前記コンテンツのメタデータとして取得する音声検索手段とを含むデータ処理装置、又は、データ処理装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムである。
【００１７】
本発明の一側面のデータ処理方法は、データ処理装置が、音声データに対して、連続音声認識を行い、前記連続音声認識の結果得られる１以上の単語に関連する単語を、前記音声データを含むコンテンツデータに対応するコンテンツに関連する関連単語として取得し、前記音声データから、前記関連単語の発話を検索し、発話が検索された前記関連単語を、前記コンテンツのメタデータとして取得するステップを含むデータ処理方法である。
【００１８】
以上のような一側面においては、音声データに対して、連続音声認識が行われ、前記連続音声認識の結果得られる１以上の単語に関連する単語が、前記音声データを含むコンテンツデータに対応するコンテンツに関連する関連単語として取得される。そして、前記音声データから、前記関連単語の発話が検索され、発話が検索された前記関連単語が、前記コンテンツのメタデータとして取得される。
【００１９】
なお、データ処理装置は、独立した装置であっても良いし、１つの装置を構成している内部ブロックであっても良い。
【００２０】
また、プログラムは、伝送媒体を介して伝送することにより、又は、記録媒体に記録して、提供することができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の一側面によれば、メタデータを、容易に獲得することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
＜第１実施の形態＞
【００２３】
［本発明を適用したレコーダの第１実施の形態の構成例］
【００２４】
図１は、本発明を適用したレコーダの第１実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【００２５】
図１において、レコーダは、例えば、HD(Hard Disk)レコーダ等であり、コンテンツ取得部１１、コンテンツ保持部１２、メタデータ収集部２０、再生部３０、及び、入出力部４０から構成される。
【００２６】
コンテンツ取得部１１は、例えば、テレビジョン放送の番組等としての画像及び音声等のコンテンツのコンテンツデータを取得し、コンテンツ保持部１２に供給する。
【００２７】
さらに、コンテンツ取得部１１は、コンテンツデータに、そのコンテンツデータに対応するコンテンツのメタデータが付与されている場合には、そのメタデータをも取得し、コンテンツ保持部１２に供給する。
【００２８】
すなわち、コンテンツ取得部１１は、例えば、ディジタル放送等のテレビジョン放送の放送データを受信するチューナであり、図示せぬ放送局から送信（放送）されてくる放送データを受信することにより取得し、コンテンツ保持部１２に供給する。
【００２９】
ここで、放送データには、コンテンツである番組のデータとしてのコンテンツデータが含まれる。さらに、放送データには、番組のメタデータ（番組（コンテンツ）に付与されたメタデータ）としてのEPG(Electronic Program Guide)等のデータが必要に応じて含まれる。
【００３０】
また、番組のデータとしてのコンテンツデータには、番組の画像データと、その画像データに付随する音声データとが含まれる。但し、コンテンツ取得部１１が取得するコンテンツデータは、例えば、楽曲のデータ等のように、少なくとも音声データを含むデータであれば良い。
【００３１】
なお、コンテンツ取得部１１は、例えば、LAN(Local Area Network)やインターネット等のネットワークを介した通信を行う通信I/F(Interface)等で構成することができる。この場合、コンテンツ取得部１１は、ネットワーク上のサーバから送信されてくるコンテンツデータやメタデータを受信することにより取得する。
【００３２】
コンテンツ保持部１２は、例えば、HD(Hard Disk)等の大容量の記録（記憶）媒体で構成され、コンテンツ取得部１１から供給されるコンテンツデータを、必要に応じて記録（記憶）（保持）する。
【００３３】
また、コンテンツ取得部１１からコンテンツ保持部１２に対して、EPGのデータ等のコンテンツ（番組）のメタデータが供給される場合、コンテンツ保持部１２は、そのメタデータも記録する。
【００３４】
なお、コンテンツ保持部１２へのコンテンツデータの記録が、録画（予約録画や、いわゆるおまかせ録画等を含む）に相当する。
【００３５】
メタデータ収集部２０は、コンテンツ保持部１２にコンテンツデータが記録されたコンテンツのメタデータを収集するデータ処理装置として機能する。
【００３６】
すなわち、メタデータ収集部２０は、音声データ取得部２１、音声認識部２２、関連単語取得部２３、音声検索部２４、メタデータ取得部２５、及び、メタデータ記憶部２６から構成される。
【００３７】
音声データ取得部２１は、コンテンツ保持部１２にコンテンツデータが記録されたコンテンツのうちの、注目している注目コンテンツのコンテンツデータに含まれる音声データを、コンテンツ保持部１２から読み出すことにより取得し、音声認識部２２、及び、音声検索部２４に供給する。
【００３８】
音声認識部２２は、例えば、多くの語彙を認識対象とする大語彙連続音声認識を行う機能を有し、音声データ取得部２１から供給される音声データに対して、音声認識（連続音声認識）を行う。
【００３９】
さらに、音声認識部２２は、音声認識の結果としての１以上の単語（列）を、関連単語取得部２３と、メタデータ記憶部２６に供給する。
【００４０】
ここで、音声認識部２２は、単語辞書を内蔵し、その単語辞書に登録されている単語を認識対象として、音声認識を行う。したがって、音声認識部２２において、音声認識の結果として得られる単語は、単語辞書に登録されている単語である。
【００４１】
関連単語取得部２３は、音声認識部２２から供給される、音声認識の結果得られる単語に関連する単語を、注目コンテンツに関連する関連単語として取得し、音声検索部２４に供給する。
【００４２】
ここで、関連単語取得部２３では、例えば、シソーラスを利用して、音声認識の結果としての単語に意味的に近い他の単語を、関連単語として取得することができる。
【００４３】
また、関連単語取得部２３では、単語どうしの共起確率のデータを利用して、音声認識の結果としての単語と共起しやすい単語、つまり、音声認識の結果としての単語との共起確率が所定の閾値以上の単語を、関連単語として取得することができる。
【００４４】
シソーラスや共起確率のデータは、固定的なデータとして、関連単語取得部２３に記憶しておくことができる。
【００４５】
また、関連単語取得部２３では、ネットワーク上のサーバから、関連単語（を得るための情報）を取得することができる。
【００４６】
すなわち、関連単語取得部２３では、クローリング(crawling)によって、ネットワーク上のサーバから情報を収集し、その情報によって、シソーラスや共起確率のデータを更新することができる。そして、関連単語取得部２３では、その更新後のシソーラスや共起確率のデータを利用して、関連単語を取得することができる。
【００４７】
ここで、シソーラスの更新では、シソーラスに含まれる単語の追加や、シソーラス上の単語どうしの繋がり（関係）の更新等が行われる。また、共起確率のデータの更新では、共起確率のデータに含まれる単語の追加や、共起確率の確率値の更新等が行われる。
【００４８】
以上のように、関連単語取得部２３において、ネットワーク上のサーバから、関連単語を取得することにより、最近、頻繁に使用されるようになった新出単語や、固有名詞等の、音声認識部２２が内蔵する単語辞書に登録されていない単語を、関連単語として取得することができる。
【００４９】
音声検索部２４は、音声データ取得部２１から供給される音声データから、関連単語取得部２３から供給される関連単語の発話を検索する。そして、音声検索部２４は、発話が検索された関連単語を、注目コンテンツ（音声データ取得部２１からの音声データを含むコンテンツデータに対応するコンテンツ）のメタデータとして取得し、メタデータ記憶部２６に供給する。
【００５０】
メタデータ取得部２５は、注目コンテンツのメタデータが、コンテンツ保持部１２に記録されている場合、その注目コンテンツのメタデータを、コンテンツ保持部１２から読み出すことにより取得し、メタデータ記憶部２６に供給する。
【００５１】
メタデータ記憶部２６は、音声認識部２２から供給される音声認識の結果としての単語を、注目コンテンツのメタデータとして記憶する。
【００５２】
さらに、メタデータ記憶部２６は、音声検索部２４、及び、メタデータ取得部２５のそれぞれから供給される注目コンテンツのメタデータを記憶する。
【００５３】
ここで、メタデータ記憶部２６に記憶されるメタデータのうちの、音声認識部２２から供給される音声認識の結果としての単語を、認識結果メタデータともいう。
【００５４】
また、メタデータ記憶部２６に記憶されるメタデータのうちの、音声検索部２４から供給されるメタデータを、検索結果メタデータともいう。
【００５５】
さらに、メタデータ記憶部２６に記憶されるメタデータのうちの、メタデータ取得部２５から供給されるメタデータ、すなわち、注目コンテンツに（あらかじめ）付与されているメタデータを、既付与メタデータともいう。
【００５６】
なお、メタデータ収集部２０において、メタデータ記憶部２６では、音声認識部２２から供給される音声認識の結果としての単語のすべてを、注目コンテンツのメタデータとして記憶する他、必要な単語だけを、注目コンテンツのメタデータとして記憶することができる。
【００５７】
すなわち、例えば、音声認識部２２が内蔵する単語辞書に登録されている単語に、その単語をメタデータとするかどうかを表すフラグを付しておき、メタデータ記憶部２６では、音声認識部２２から供給される音声認識の結果としての単語のうちの、メタデータとすることを表すフラグが付されている単語のみを、注目コンテンツのメタデータとして記憶することができる。
【００５８】
また、メタデータ収集部２０において、関連単語取得部２３は、音声認識部２２から供給される、音声認識の結果得られる単語に関連する単語の他、メタデータ記憶部２６に記憶された既付与メタデータとしての単語に関連する単語をも、関連単語として取得することができる。
【００５９】
すなわち、例えば、メタデータ記憶部２６に記憶された既付与メタデータに、固有名詞が含まれる場合には、関連単語取得部２３では、その固有名詞に関連する固有名詞等を、関連単語として取得することができる。
【００６０】
具体的には、例えば、注目コンテンツが、例えば、ドラマ番組であり、既付与メタデータとして、注目コンテンツとしてのドラマ番組に出演している出演者の氏名が含まれる場合には、その出演者と共演したことがある俳優の氏名や、その出演者が出演したことがある他の番組のタイトル等を、関連単語として取得することができる。このような関連単語としての俳優の氏名や、番組のタイトル等は、例えば、番組の情報を提供しているwebサーバから取得することができる。
【００６１】
さらに、メタデータ収集部２０において、関連単語取得部２３では、音声認識部２２での音声認識の結果得られる単語に関連する単語のうちの、音声認識の認識対象以外の単語を、関連単語として取得することができる。
【００６２】
すなわち、ある単語Ａが関連単語であり、音声検索部２４において、関連単語Ａの発話が音声データから検索された場合には、その関連単語Ａは、注目コンテンツのメタデータとして、メタデータ記憶部２６に記憶される。
【００６３】
一方、仮に、単語Ａが、認識対象である場合、つまり、音声認識部２２が内蔵する単語辞書に登録されている場合には、音声認識部２２で、音声認識が正常に行われていれば、単語Ａは、認識結果メタデータとして、メタデータ記憶部２６に記憶されているはずである。
【００６４】
したがって、認識対象になっている単語Ａは、認識結果メタデータとして、メタデータ記憶部２６に記憶されるので、音声検索部２４において、関連単語として、音声データから検索する必要がない。
【００６５】
そして、関連単語取得部２３では、音声認識部２２での音声認識の認識対象以外の単語を、関連単語として取得すること、つまり、音声認識の認識対象を、関連単語として取得しないことにより、音声検索部２４で音声検索の対象とする関連単語の数を少なくすることができる。その結果、音声検索部２４で音声検索の処理の迅速に行うことができる。
【００６６】
なお、メタデータ収集部２０において、メタデータ記憶部２６は、注目コンテンツのメタデータを、コンテンツ保持部１２に記録された注目コンテンツのコンテンツデータと対応付けて、すなわち、例えば、注目コンテンツを識別する識別情報とともに記憶する。
【００６７】
また、メタデータ記憶部２６では、必要に応じて、注目コンテンツの音声データから発話が検索された関連単語の、その音声データにおけるタイミングを表すタイミング情報を、関連単語であるメタデータと対応付けて記憶することができる。
【００６８】
すなわち、この場合、音声検索部２４は、音声データから発話が検索された関連単語をメタデータとして取得する他、音声データにおける、関連単語の発話のタイミングを検出する。そして、音声検索部２４は、メタデータとしての関連単語とともに、その関連単語の発話のタイミングを表すタイミング情報を、メタデータ記憶部２６に供給する。
【００６９】
この場合、メタデータ記憶部２６は、音声検索部２４から供給されるメタデータとしての関連単語と、そのタイミング情報とを対応付けて記憶する。
【００７０】
ここで、音声データにおける、関連単語の発話のタイミングを表すタイミング情報としては、その音声データの先頭（その音声データを含むコンテンツデータに対応するコンテンツの先頭）を基準とする時刻（タイムコード等）等を採用することができる。
【００７１】
再生部３０は、コンテンツ保持部１２に記録されたコンテンツデータを再生するデータ処理装置として機能する。
【００７２】
すなわち、再生部３０は、メタデータ検索部３１、コンテンツ推薦部３２、及び、再生制御部３３から構成される。
【００７３】
メタデータ検索部３１は、後述する操作部４１がユーザによって操作されることにより、ユーザが興味を持っている俳優の氏名等の、コンテンツの検索のためのキーワードが入力されると、そのキーワードに一致又は類似するメタデータを検索する。
【００７４】
すなわち、メタデータ検索部３１は、メタデータ記憶部２６に記憶されたメタデータの中から、操作部４１が操作されることにより入力されたキーワードに一致又は類似するメタデータを検索する。
【００７５】
さらに、メタデータ検索部３１は、メタデータ記憶部２６において、キーワードに一致又は類似するメタデータ（以下、一致メタデータともいう）に対応付けられてるコンテンツデータに対応するコンテンツを識別する識別情報を、コンテンツ推薦部３２に供給する。
【００７６】
コンテンツ推薦部３２は、メタデータ検索部３１からの識別情報によって識別されるコンテンツを、視聴を推薦する推薦コンテンツとして、その推薦コンテンツのタイトルの一覧等を作成する。そして、コンテンツ推薦部３２は、推薦コンテンツのタイトルの一覧を、後述する出力制御部４２を経由して、例えば、TV（テレビジョン受像機）等の表示装置５０に表示させることで、推薦コンテンツの視聴を推薦する。
【００７７】
また、コンテンツ推薦部３２は、操作部４１がユーザによって操作されることにより、表示装置５０に表示されたタイトルの一覧の中から、再生の対象とする推薦コンテンツのタイトルが選択された場合、そのタイトルの推薦コンテンツを、再生の対象とする再生コンテンツとして、再生制御部３３に指定する。
【００７８】
再生制御部３３は、コンテンツ推薦部３２から、再生コンテンツの指定があると、コンテンツ保持部１２から、再生コンテンツのコンテンツデータを読み出して再生する。
【００７９】
すなわち、再生制御部３３は、再生コンテンツのコンテンツデータのデコード等の必要な処理を行い、出力制御部４２を経由して、表示装置５０に供給する。
【００８０】
これにより、表示装置５０では、再生コンテンツのコンテンツデータに含まれる画像データに対応する画像が表示画面に表示されるとともに、そのコンテンツデータに含まれる音声データに対応する音声が、内蔵のスピーカ等から出力される。
【００８１】
入出力部４０は、レコーダに対する必要な入出力を行うインタフェースとして機能する。
【００８２】
すなわち、入出力部４０は、操作部４１及び出力制御部４２から構成される。
【００８３】
操作部４１は、例えば、キーボード（キー、ボタン）や、リモートコマンダ等であり、ユーザによって操作され、その操作に対応する信号を、必要なブロックに供給(入力）する。
【００８４】
出力制御部４２は、表示装置５０等の外部の機器へのデータ（信号）の出力を制御する。すなわち、出力制御部４２は、例えば、コンテンツ推薦部３２で作成される推薦コンテンツのタイトルの一覧や、再生制御部３３で再生される再生コンテンツのコンテンツデータ等を、表示装置５０に出力する。
【００８５】
［メタデータ収集処理の説明］
【００８６】
図１のレコーダでは、コンテンツのメタデータを収集するメタデータ収集処理が行われる。
【００８７】
図２を参照して、メタデータ収集処理について説明する。
【００８８】
なお、コンテンツ保持部１２には、既に、１以上のコンテンツのコンテンツデータが少なくとも記録されていることとする。
【００８９】
メタデータ収集処理は、任意のタイミングで開始され、ステップＳ１１において、メタデータ収集部２０が、コンテンツ保持部１２にコンテンツデータが記録されたコンテンツの中から、メタデータの収集の対象とするコンテンツ（但し、メタデータの収集が、まだされていないコンテンツ）を、注目する注目コンテンツとして選択する。
【００９０】
そして、処理は、ステップＳ１１からステップＳ１２に進み、メタデータ取得部２５は、注目コンテンツのメタデータが、コンテンツ保持部１２に記録されているかどうかを判定する。
【００９１】
ステップＳ１２において、注目コンテンツのメタデータが、コンテンツ保持部１２に記録されていると判定された場合、処理は、ステップＳ１３に進み、メタデータ取得部２５は、注目コンテンツのメタデータを、コンテンツ保持部１２から取得する。さらに、メタデータ取得部２５は、注目コンテンツのメタデータを、既付与メタデータとして、メタデータ記憶部２６に供給し、注目コンテンツのコンテンツデータと対応付けて記憶させて、処理は、ステップＳ１３からステップＳ１４に進む。
【００９２】
また、ステップＳ１２において、注目コンテンツのメタデータが、コンテンツ保持部１２に記録されていないと判定された場合、処理は、ステップＳ１３をスキップして、ステップＳ１４に進む。
【００９３】
ステップＳ１４では、音声データ取得部２１が、注目コンテンツのコンテンツデータに含まれる音声データ（音声波形のデータ）を、コンテンツ保持部１２から取得し、音声認識部２２、及び、音声検索部２４に供給して、処理は、ステップＳ１５に進む。
【００９４】
ステップＳ１５では、音声認識部２２が、音声データ取得部２１からの音声データに対して、音声認識を行い、その音声認識の結果としての１以上の単語（列）を、関連単語取得部２３と、メタデータ記憶部２６に供給して、処理は、ステップＳ１６に進む。
【００９５】
ここで、メタデータ記憶部２６は、必要に応じて、音声認識部２２から供給される音声認識の結果としての単語を、認識結果メタデータとして、注目コンテンツのコンテンツデータと対応付けて記憶する。
【００９６】
また、音声認識部２２では、例えば、音響モデルとして、HMM(Hidden Markov Model)を用い、言語モデルとして、N-gram等の統計言語モデル(N-gram)を用いて、音声認識が行われる。
【００９７】
ステップＳ１６では、関連単語取得部２３が、音声認識部２２から供給される、音声認識の結果得られる単語に関連する単語を、関連単語として取得する。
【００９８】
なお、関連単語としては、音声認識の結果得られる単語に関連する単語の他、ステップＳ１３でメタデータ記憶部２６に記憶された注目コンテンツの既付与メタデータに含まれる単語に関連する単語を取得することができる。
【００９９】
また、例えば、ユーザのプロファイルが図１のレコーダ等に登録されている場合には、関連単語取得部２３では、そのプロファイルから、ユーザが興味を持っている対象を推定し、その対象を表す単語等の、その対象に関連する単語等を取得することができる。そして、関連単語取得部２３では、ユーザが興味を持っている対象に関連する単語等を、関連単語として扱うことができる。
【０１００】
関連単語取得部２３は、関連単語を取得すると、その関連単語を登録したリストである単語リストを作成し、音声検索部２４に供給して、処理は、ステップＳ１６からステップＳ１７に進む。
【０１０１】
ステップＳ１７では、音声検索部２４が、関連単語取得部２３からの単語リストに、関連単語が登録されているかどうかを判定する。
【０１０２】
ステップＳ１７において、単語リストに、関連単語が登録されていると判定された場合、処理は、ステップＳ１８に進み、音声検索部２４は、単語リストに登録されている関連単語のうちの１つを、注目する注目単語として選択し、処理は、ステップＳ１９に進む。
【０１０３】
ステップＳ１９では、音声検索部２４は、音声データ取得部２１から供給される注目コンテンツの音声データから、注目単語の発話を検索する音声検索を行い、処理は、ステップＳ２０に進む。
【０１０４】
ここで、音声データからの注目単語の発話の音声検索は、例えば、いわゆるキーワードスポッティングを利用して行うことができる。また、音声検索は、その他、例えば、音声データ取得部２１から音声検索部２４に供給される音声データの音素、及び、音素の位置をインデクスとして作成し、注目単語を構成する音素の系列を、そのインデクスから探し出す方法等を利用して行うことができる。
【０１０５】
ステップＳ２０では、音声検索部２４は、ステップＳ１９での音声検索の結果に基づき、注目コンテンツの音声データに、注目単語の発話（注目単語を発話した音声データ）があったかどうかを判定する。
【０１０６】
ステップＳ２０において、注目コンテンツの音声データに、注目単語の発話があったと判定された場合、処理は、ステップＳ２１に進む。
【０１０７】
ステップＳ２１では、音声検索部２４は、注目単語を、検索結果メタデータとして、メタデータ記憶部２６に供給し、注目コンテンツのコンテンツデータと対応付けて記憶させ、処理は、ステップＳ２２に進む。
【０１０８】
ここで、音声検索部２４では、注目単語の音声検索の際に、音声データにおける、注目単語の発話のタイミングを検出し、そのタイミングを表すタイミング情報を、注目単語である検索結果メタデータとともに、メタデータ記憶部２６に供給することができる。
【０１０９】
この場合、メタデータ記憶部２６では、音声検索部２４からの検索結果メタデータ及びタイミング情報が、注目コンテンツのコンテンツデータと対応付けて記憶される。
【０１１０】
一方、ステップＳ２０において、注目コンテンツの音声データに、注目単語の発話がなかったと判定された場合、処理は、ステップＳ２１をスキップして、ステップＳ２２に進む。
【０１１１】
ステップＳ２２では、音声検索部２４が、単語リストから、注目単語を削除して、処理は、ステップＳ１７に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０１１２】
そして、ステップＳ１７において、単語リストに、関連単語が登録されていないと判定された場合、メタデータ収集処理は、終了する。
【０１１３】
以上のように、メタデータ収集処理では、音声認識部２２において、注目コンテンツの音声データに対して、音声認識（連続音声認識）が行われ、関連単語取得部２３において、その音声認識の結果得られる１以上の単語に関連する単語が、関連単語として取得される。そして、音声検索部２４において、注目コンテンツの音声データから、関連単語の発話が検索され、発話が検索された関連単語が、注目コンテンツのメタデータとして取得される。
【０１１４】
したがって、音声検索部２４では、音声認識の結果得られる１以上の単語に関連する単語が、関連単語として、検索（音声検索）の対象されるので、音声検索の対象が、関連単語に絞り込まれることにより、コンテンツのメタデータとして獲得したい単語すべてを音声検索の対象とする場合に比較して、音声検索の処理を、短時間で行うことができる。
【０１１５】
その結果、コンテンツのメタデータを、効率的かつ容易に獲得することができる。さらに、音声認識の認識対象となっていない単語であっても、メタデータとして獲得することができる。
【０１１６】
また、関連単語取得部２３において、例えば、インターネット等のネットワーク上のサーバから、関連単語を取得する場合には、記憶している情報が日々更新されていくサーバ上のwebページ等から、新出単語や固有名詞等を、関連単語として取得することができ、そのような新出単語や固有名詞等を、メタデータとして、容易に獲得することができる。
【０１１７】
［再生処理の説明］
【０１１８】
図１のレコーダでは、メタデータ収集処理の他、そのメタデータ収集処理で収集したメタデータを利用して、コンテンツの推薦や再生を行う再生処理が行われる。
【０１１９】
図３を参照して、再生処理について説明する。
【０１２０】
なお、既に、メタデータ収集処理が行われ、メタデータ記憶部２６には、コンテンツ保持部１２にコンテンツデータが記録された１以上のコンテンツのメタデータが記憶されていることとする。
【０１２１】
再生処理では、ステップＳ４１において、メタデータ検索部３１が、キーワードが入力されたかどうかを判定する。
【０１２２】
ステップＳ４１において、キーワードが入力されていないと判定された場合、処理は、ステップＳ４１に戻る。
【０１２３】
また、ステップＳ４１において、キーワードが入力されたと判定された場合、すなわち、ユーザが操作部４１を操作することにより、キーワードを入力した場合、処理は、ステップＳ４２に進む。
【０１２４】
なお、ここでは、キーワードの入力が、操作部４１の操作により行われることとしたが、キーワードの入力は、その他、例えば、ユーザのプロファイルが図１のレコーダ等に登録されている場合には、そのプロファイルを用いて行うことができる。すなわち、例えば、ユーザのプロファイルから、ユーザが興味を持っている対象を推定し、その対象を表す単語等を、キーワードとして入力することができる。
【０１２５】
ステップＳ４２では、メタデータ検索部３１が、メタデータ記憶部２６に記憶されたメタデータの中から、操作部４１が操作されることにより入力されたキーワードに一致又は類似するメタデータ（一致メタデータ）を検索し、処理は、ステップＳ４３に進む。
【０１２６】
ステップＳ４３では、メタデータ検索部３１が、ステップＳ４２での検索の結果得られるキーワードに一致、又は類似する一致メタデータに対応付けられてるコンテンツデータを検出し、そのコンテンツデータに対応するコンテンツを識別する識別情報を、コンテンツ推薦部３２に供給する。
【０１２７】
そして、処理は、ステップＳ４３からステップＳ４４に進み、コンテンツ推薦部３２は、メタデータ検索部３１からの識別情報によって識別されるコンテンツを、推薦コンテンツとして推薦し、処理は、ステップＳ４５に進む。
【０１２８】
すなわち、コンテンツ推薦部３２は、推薦コンテンツのタイトルの一覧を作成し、出力制御部４２に供給する。
【０１２９】
この場合、出力制御部４２は、コンテンツ推薦部３２からのタイトルの一覧を、表示装置５０に供給して表示させる。
【０１３０】
ステップＳ４５では、再生制御部３３が、再生コンテンツの指定がされたかどうかを判定する。
【０１３１】
ステップＳ４５において、再生コンテンツの指定がされたと判定された場合、すなわち、ユーザが操作部４１を操作することにより、表示装置５０に表示されたタイトルの一覧の中から、再生の対象とする推薦コンテンツのタイトルを選択し、コンテンツ推薦部３２が、操作部４１の操作に応じて、ユーザが選択したタイトルの推薦コンテンツを、再生コンテンツとして、再生制御部３３に指定した場合、処理は、ステップＳ４６に進み、再生制御部３３は、コンテンツ保持部１２から、再生コンテンツのコンテンツデータを読み出して再生する。
【０１３２】
すなわち、再生制御部３３は、再生コンテンツのコンテンツデータのデコード等の必要な処理を行い、出力制御部４２に供給する。出力制御部４２は、再生制御部３３からのコンテンツデータを、表示装置５０に供給する。これにより、表示装置５０では、再生コンテンツのコンテンツデータに含まれる画像データに対応する画像が表示されるとともに、そのコンテンツデータに含まれる音声データに対応する音声が出力される。
【０１３３】
そして、例えば、再生コンテンツのコンテンツデータすべての再生が終了すると、再生処理は終了する。
【０１３４】
一方、ステップＳ４５において、再生コンテンツの指定がされていないと判定された場合、処理は、ステップＳ４７に進み、メタデータ検索部３１は、キーワードの再入力を要求するように、操作部４１が操作されたかどうかを判定する。
【０１３５】
ステップＳ４７において、キーワードの再入力を要求するように、操作部４１が操作されたと判定された場合、処理は、ステップＳ４１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０１３６】
また、ステップＳ４７において、キーワードの再入力を要求するように、操作部４１が操作されていないと判定された場合、処理は、ステップＳ４８に進み、メタデータ検索部３１は、再生処理を終了するように、操作部４１が操作されたかどうかを判定する。
【０１３７】
ステップＳ４８において、再生処理を終了するように、操作部４１が操作されていないと判定された場合、処理は、ステップＳ４５に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０１３８】
また、ステップＳ４８において、再生処理を終了するように、操作部４１が操作されたと判定された場合、再生処理は終了する。
【０１３９】
上述したように、メタデータ収集処理によれば、音声認識の認識対象となっていない新出単語や、固有名詞等の単語を、メタデータとして獲得することができる。そして、そのようなメタデータを利用して行われる再生処理によれば、ユーザが興味を持っているコンテンツを適切に（正確に）を検索し、推薦や再生を行うことができる。
【０１４０】
＜第２実施の形態＞
【０１４１】
［本発明を適用したレコーダの第２実施の形態の構成例］
【０１４２】
図４は、本発明を適用したレコーダの第２実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【０１４３】
なお、図中、図１の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０１４４】
すなわち、図４のレコーダは、メタデータ収集部２０に、トピック推定部６１が新たに設けられている他は、図１のレコーダと同様に構成されている。
【０１４５】
トピック推定部６１には、音声認識部２２から、音声認識の結果としての１以上の単語が供給される。
【０１４６】
トピック推定部６１は、音声認識部２２からの音声認識の結果としての１以上の単語に基づいて、注目コンテンツの音声データに対応する音声の内容のトピックを推定し、注目コンテンツのトピックとして、関連単語取得部２３に供給する。
【０１４７】
すなわち、トピック推定部６１は、音声認識の結果としての１以上の単語（列）に類似する文（文書）のトピックを、注目コンテンツのトピックとして推定する。
【０１４８】
この場合、関連単語取得部２３は、トピック推定部６１から供給される注目コンテンツのトピックに関連する単語を、関連単語として取得する。
【０１４９】
ここで、トピック推定部６１では、音声認識部２２からの音声認識の結果としての単語の他、メタデータ記憶部２６に記憶された既付与メタデータ、すなわち、例えば、EPGのデータに含まれる俳優の氏名や番組のタイトル等の固有名詞、番組の概要を紹介するテキストを構成する単語等に含まれる単語にも基づいて、注目コンテンツのトピックを推定することができる。
【０１５０】
また、図４において、関連単語取得部２３では、注目コンテンツのトピックに関連する単語の他、図１の場合と同様に、メタデータ記憶部２６に記憶された既付与メタデータに含まれる単語に関連する単語も、関連単語として取得することができる。
【０１５１】
なお、関連単語取得部２３では、例えば、各種のトピックに関連する単語のリストであるトピック関連語リストを作成しておき、注目コンテンツのトピックのトピック関連語リストに登録された単語を、関連単語として取得することができる。
【０１５２】
トピック関連語リストは、固定的なデータとして、関連単語取得部２３に記憶しておくことができる。
【０１５３】
また、関連単語取得部２３では、ネットワーク上のサーバから、関連単語（を得るための情報）を取得することができる。
【０１５４】
すなわち、関連単語取得部２３では、クローリングによって、ネットワークから、webページを構成するテキスト（文）等の情報を収集し、その情報によって、トピック関連語リストを更新し、その更新後のトピック関連語リストを利用して、関連単語を取得することができる。
【０１５５】
ここで、トピック関連語リストの更新では、例えば、クローリングによってネットワークから収集した文のうちの、トピック関連語リストに対応するトピックの文に現れる回数が所定の閾値以上の単語や、上位の単語等に、トピック関連語リストに登録される単語が更新（変更）される。
【０１５６】
以上のように、関連単語取得部２３において、ネットワーク上のサーバから、関連単語（トピック関連語リストに登録される単語）を取得することにより、最近、頻繁に使用されるようになった新出単語や、固有名詞等の、音声認識部２２が内蔵する単語辞書に登録されていない単語を、関連単語として取得することができる。
【０１５７】
［トピックの推定方法の説明］
【０１５８】
次に、図４のトピック推定部６１において、注目コンテンツのトピックを推定する推定方法について説明する。
【０１５９】
トピックの推定は、例えば、PLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)や、LDA(Latent Dirichlet Allocation)等の、いわゆるトピックモデルを利用する方法によって行うことができる。
【０１６０】
また、トピックの推定は、文（単語列）を、その文を構成する単語に基づいてベクトルで表現し、そのベクトルを用いて、トピックを推定しようとする文（以下、入力文ともいう）と、トピックが既知の文（以下、例文ともいう）とのコサイン距離を求めるベクトル空間法を利用する方法によって行うことができる。
【０１６１】
図５を参照して、ベクトル空間法を利用するトピックの推定方法について説明する。
【０１６２】
ベクトル空間法では、文（単語列）が、ベクトルで表現され、文どうしの類似度、又は距離として、その文どうしのベクトルがなす角度（コサイン距離）が求められる。
【０１６３】
すなわち、ベクトル空間法では、トピックが既知の文（例文）のデータベース（以下、例文データベースともいう）が用意される。
【０１６４】
図５では、例文データベースに、K個の例文#1ないし#Kが記憶されており、K個の例文#1ないし#Kに登場する単語のうちの、例えば、表記が異なるM個の単語が、ベクトルの要素として採用されている。
【０１６５】
この場合、例文データベースに記憶された例文は、図５に示すように、M個の単語#1，#2，・・・，＃Mを要素とするM次元のベクトルで表すことができる。
【０１６６】
例文を表すベクトルの、単語#m（m＝1,2,・・・,M）に対応する要素の値としては、例えば、その例文における単語#mの出現回数を採用することができる。
【０１６７】
入力文も、例文と同様に、M次元のベクトルで表すことができる。
【０１６８】
いま、図５に示すように、ある例文#k（k＝1,2,・・・,K）を表すベクトルをxkと、入力文を表すベクトルをｙと、ベクトルxkとyとがなす角度をθkと、それぞれ表すこととすると、その余弦(cosine)であるcosθkは、式（１）に従って求めることができる。
【０１６９】
cosθk=xk・y/(|xk||y|)
・・・（１）
【０１７０】
ここで、式（１）において、・は内積を表し、|z|はベクトルzのノルムを表す。
【０１７１】
cosθkは、ベクトルxkとyとが同一の向きであるときに最大値である1となり、ベクトルxkとyとが逆向きであるときに最小値である-1となる。但し、ここでは、入力文のベクトルyや例文#kのベクトルxkの要素は、０以上の値をとるので、ベクトルxkとyとのcosθkの最小値は0となる。
【０１７２】
ベクトル空間法では、すべての例文#kについて、cosθkをスコアとして計算し、例えば、最大のスコアを与える例文#kが、入力文に最も類似する例文として求められる。
【０１７３】
トピック推定部６１では、音声認識部２２で得られる音声認識の結果としての１以上の単語列を入力文として、その入力文に最も類似する例文が求められる。そして、トピック推定部６１は、入力文に最も類似する例文のトピックを、注目コンテンツのトピックの推定結果とする。
【０１７４】
ここで、図５では、入力文や例文を表すベクトルの要素の値として、単語の出現回数を採用したが、この単語の出現回数は、tf(Term Frequency)と呼ばれる。
【０１７５】
一般に、ベクトルの要素の値としてtfを使用した場合、スコアは、出現頻度が高い単語の影響を受けやすい。また、日本語では、助詞や助動詞の出現頻度が高い傾向がある。したがって、ベクトルの要素の値として、tfを使用した場合、入力文や例文の中の助詞や助動詞に、いわば引きずられたスコアが得られやすい傾向がある。
【０１７６】
出現頻度が高い単語の影響を受けるのを緩和する方法としては、ベクトルの要素の値として、tfの代わりに、idf(Invert Document Frequency)や、tfとidfとの両方を加味したTF-IDFを採用する方法がある。
【０１７７】
いま、文書の総数（例文と入力文とを合わせた数）を、Nと、N個の文書の中で、ベクトルのi番目の要素である単語tiを含む文書の数を、dfiと、それぞれ表すこととすると、単語tiのidfは、例えば、式（２）で表される。
【０１７８】
idf=log2(N/dfi)
・・・（２）
【０１７９】
式（２）によれば、ある文書に偏って出現する単語、つまり、その文書の内容（トピック）を表していると考えられる単語のidfは大になり、多くの文書に、万遍なく現れる単語、つまり、一般には、助詞や助動詞等のidfは小になる。
【０１８０】
図６は、tfとidfを説明する図である。
【０１８１】
なお、図６は、金他、「言語と心理の統計  ことばと行動の確率モデルによる分析」、岩波書店からの引用である。
【０１８２】
図６Ａは、文書の集合を示している。
【０１８３】
図６Ａでは、説明を簡単にするため、文書の集合は、文書#1「最終回に逆転満塁ホームランが飛び出した」と、文書#2「国会で与野党の勢力が逆転した」との、２つの文書からなる。
【０１８４】
図６Ｂは、図６Ａの文書の集合についての、単語「愛」、「逆転」、「国会」、及び、「ホームラン」のそれぞれのtfとidfとを示している。
【０１８５】
図６Ｂでは、tfとidfとが、コンマで区切られ、tf,idfの形で示されている。
【０１８６】
なお、tfとidfとの両方を加味したTF-IDFは、例えば、式（３）で表される。
【０１８７】
Wi,j=tfi,j/maxk{tfk,j}×log2(N/dfi)
・・・（３）
【０１８８】
ここで、式（３）において、Wi,jは、文書#jの単語tiのTF-IDFを表し、tfi,jは、文書#jに、単語tiが出現する出現頻度を表す。また、maxk{tfk,j}は、文書#jに出現する単語の中で、出現頻度が最大の単語tkの出現頻度を表す。さらに、Nは、文書の総数（例文と入力文とを合わせた数）を表し、dfiは、N個の文書の中で、i番目の単語tiを含む文書の数を表す。
【０１８９】
［メタデータ収集処理の説明］
【０１９０】
図７を参照して、図４のレコーダで行われるメタデータ収集処理について説明する。
【０１９１】
図７のメタデータ収集処理では、ステップＳ６１ないしＳ６５において、図２のステップＳ１１ないしＳ１５の場合とそれぞれ同様の処理が行われる。
【０１９２】
そして、ステップＳ６５において、音声認識部２２が、音声データ取得部２１からの注目コンテンツの音声データに対して、音声認識を行い、その音声認識の結果としての１以上の単語（列）を得ると、その音声認識の結果としての１以上の単語は、認識結果メタデータとして、メタデータ記憶部２６に供給されて記憶されるとともに、トピック推定部６１に供給される。
【０１９３】
その後、処理は、ステップＳ６５からステップＳ６６に進み、トピック推定部６１は、音声認識部２２からの音声認識の結果としての１以上の単語に類似する文（例文）のトピックを、注目コンテンツのトピックとして推定し、関連単語取得部２３に供給して、処理は、ステップＳ６７に進む。
【０１９４】
ここで、トピック推定部６１では、例えば、政治、経済、スポーツ、バラエティ等といったような、いわば大分類（上位概念の分類）のトピックを推定しても良いし、より詳細な分類のトピックを推定しても良い。
【０１９５】
ステップＳ６７では、関連単語取得部２３は、トピック推定部６１からの注目コンテンツのトピックに関連する単語を、関連単語として取得する。
【０１９６】
すなわち、関連単語取得部２３は、例えば、上述したように、各種のトピックに関連する単語のリストであるトピック関連語リストのうちの、トピック推定部６１からの注目コンテンツのトピックのトピック関連語リストに登録された単語を、関連単語として取得する。
【０１９７】
ここで、トピックは、音声認識の結果としての１以上の単語から推定されるので、トピックに関連する単語は、音声認識の結果としての１以上に関連する単語であるということができる。
【０１９８】
なお、関連単語取得部２３では、図１の場合と同様に、メタデータ記憶部２６に記憶された既付与メタデータに含まれる単語に関連する単語も、関連単語として取得することができる。
【０１９９】
関連単語取得部２３は、関連単語を取得すると、その関連単語を登録したリストである単語リストを作成し、音声検索部２４に供給する。そして、処理は、ステップＳ６７からステップＳ６８に進み、以下、ステップＳ６８ないしＳ７３において、図２のステップＳ１７ないしＳ２２の場合とそれぞれ同様の処理が行われる。
【０２００】
なお、図４のレコーダでは、図７のメタデータ収集処理で収集したメタデータを利用して、コンテンツの推薦や再生を行う再生処理が行われるが、その再生処理は、図３の場合と同様であるため、その説明は、省略する。
【０２０１】
図４のレコーダにおいても、図１のレコーダと同様に、コンテンツのメタデータを、効率的かつ容易に獲得することができる。また、新出単語や固有名詞等の音声認識の認識対象となっていない単語であっても、メタデータとして獲得することが可能となる。
【０２０２】
［本発明を適用したコンピュータの説明］
【０２０３】
次に、上述した一連の処理は、ハードウェアにより行うこともできるし、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータ等にインストールされる。
【０２０４】
そこで、図８は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施の形態の構成例を示している。
【０２０５】
プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としてのハードディスク１０５やROM１０３に予め記録しておくことができる。
【０２０６】
あるいはまた、プログラムは、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto Optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体１１１に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体１１１は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。
【０２０７】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体１１１からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送したり、LAN(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを、通信部１０８で受信し、内蔵するハードディスク１０５にインストールすることができる。
【０２０８】
コンピュータは、CPU(Central Processing Unit)１０２を内蔵している。CPU１０２には、バス１０１を介して、入出力インタフェース１１０が接続されており、CPU１０２は、入出力インタフェース１１０を介して、ユーザによって、キーボードや、マウス、マイク等で構成される入力部１０７が操作等されることにより指令が入力されると、それに従って、ROM(Read Only Memory)１０３に格納されているプログラムを実行する。あるいは、また、CPU１０２は、ハードディスク１０５に格納されているプログラム、衛星若しくはネットワークから転送され、通信部１０８で受信されてハードディスク１０５にインストールされたプログラム、またはドライブ１０９に装着されたリムーバブル記録媒体１１１から読み出されてハードディスク１０５にインストールされたプログラムを、RAM(Random Access Memory)１０４にロードして実行する。これにより、CPU１０２は、上述したフローチャートにしたがった処理、あるいは上述したブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、CPU１０２は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース１１０を介して、LCD(Liquid Crystal Display)やスピーカ等で構成される出力部１０６から出力、あるいは、通信部１０８から送信、さらには、ハードディスク１０５に記録等させる。
【０２０９】
ここで、本明細書において、コンピュータに各種の処理を行わせるためのプログラムを記述する処理ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むものである。
【０２１０】
また、プログラムは、１のコンピュータにより処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。
【０２１１】
ここで、例えば、単語「バラク・オバマ」、「ジョン・マケイン」といった米国大統領候補者の氏名は、テレビジョン放送の番組等のコンテンツにおいて、米国大統領選挙が行われた2008年から、急に登場するようになる。
【０２１２】
しかしながら、これらの氏名は、これまでの大語彙連続音声認識で使用される単語辞書には、一般に含まれていないため、その音声認識を行うには、単語辞書のアップデートを行う必要がある。
【０２１３】
そして、単語辞書のアップデートを繰り返し、単語辞書に含まれる単語数が増加すると、発音（読み）が似た単語が増加し、音声認識の精度を低下させる要因となりうる。
【０２１４】
一方、図１や図４のレコーダでは、一般の大語彙連続音声認識によって、一度、コンテンツの音声データの解析（音声認識）を行うことによって、音声データに含まれる一般的な単語を取得する。
【０２１５】
上述の米国大統領候補者の氏名が登場するコンテンツの音声データからは、例えば、「アメリカ」や、「大統領」、「選挙」等が、一般的な単語として、音声認識により取得されることが予想される。
【０２１６】
音声認識の後、図１や図４のレコーダでは、その音声認識の結果としての１以上の単語に関連する単語が、関連単語として取得される。
【０２１７】
すなわち、図１のレコーダでは、関連単語取得部２３において、例えば、音声認識の結果としての単語と共起しやすい単語が、関連単語として取得される。
【０２１８】
音声認識の結果としての単語と共起しやすい単語は、上述したように、共起確率のデータを利用して取得する他、例えば、音声認識の結果としての単語を入力として、インターネット上の検索エンジンで検索を行い、その検索の結果得られるwebページにおいて出現頻度の高い単語を選択することによって取得することもできる。
【０２１９】
また、図４のレコーダでは、トピック推定部６１において、音声認識の結果としての１以上の単語から、コンテンツのトピックが推定され、関連単語取得部２３において、そのトピックの文に現れる単語が、関連単語として取得される。
【０２２０】
トピックの推定では、例えば、「政治」、「経済」、「スポーツ」等といった粗い分類のトピックを推定しても良いし、「政治−日本」、「政治−アメリカ」、「政治−中国」等といった細かい分類のトピックを推定しても良い。
【０２２１】
なお、一般に、細かい分類のトピックの推定を行うほど、トピック推定部６１の後段の関連単語取得部２３で取得される関連単語の予測性能は向上するが、すなわち、関連単語取得部２３で取得される関連単語が、音声データの中に発話が含まれる単語に絞り込まれる可能性が高くなるが、トピックを推定するためのモデルを作成するために事前に必要となる学習データの量は多くなる。
【０２２２】
図４のレコーダにおいて、関連単語取得部２３での、トピックに関連する単語を、関連単語として取得する方法としては、上述したトピック関連語リストを用いる方法の他、インターネット上のニュースサイト等を利用する方法がある。
【０２２３】
すなわち、例えば、いま、上述したように、音声認識結果としての１以上の単語として、「アメリカ」、「大統領」、「選挙」が得られたこととし、これらの単語から、コンテンツのトピックが、「政治−アメリカ」であると推定されたこととする。
【０２２４】
この場合、関連単語取得部２３では、インターネット上のニュースサイトにアクセスし、「政治−アメリカ」のトピックに関連する記事に出現する単語のうちの、例えば、現在から所定の日数以内の記事に出現する単語を、新出単語（最新の出現単語）と予測して、その新出単語を、関連単語として取得することができる。
【０２２５】
例えば、米国大統領選挙が行われた2008年においては、「政治−アメリカ」のトピックについて、米国大統領候補者の氏名である「バラク・オバマ」や、「ジョン・マケイン」、「ヒラリー・クリントン」等が、新出単語として得られることが予想される。
【０２２６】
したがって、一般の大語彙連続音声認識だけでは得ることが困難であった、例えば、「バラク・オバマ」等のタイムリーな単語を、メタデータとして獲得することができる。
【０２２７】
そして、この場合、再生処理（図３）において、ユーザが、操作部４１を操作して、例えば、「バラク・オバマ」を、キーワードとして入力すると、「バラク・オバマ」の発話が音声データに含まれるコンテンツの推薦や再生が行われる。
【０２２８】
ここで、新出単語を関連単語として取得するため情報源としては、インターネット上のサーバ（サイト）が有する情報の他、テレビジョン放送で送信されてくるEPGのデータや、データ放送で送信されてくるデータ、聴覚障害者のためのクローズドキャプション等を採用することが可能である。
【０２２９】
なお、図１及び図４のレコーダは、関連単語を、インターネット等のネットワーク上のサーバから取得することができるのに対して、認識対象コーパスから、連続音声認識辞書を生成するとともに、連続音声認識辞書を考慮して、未登録語の認識を改善する補完認識辞書を生成し、その連続音声認識辞書、及び補完認識辞書を用いて、連続音声認識を行う特許文献１の技術は、認識対象コーパスを必要とする点で、図１及び図４のレコーダと、特許文献１の技術とは相違する。
【０２３０】
また、図１及び図４のレコーダは、例えば、音声認識の結果としての単語との共起や、その単語から推定されるトピックを利用して、関連単語を取得するのに対して、特許文献１の技術は、単語の音節数や品詞等を考慮して、補完認識辞書を生成する点で、図１及び図４のレコーダと、特許文献１の技術とは相違する。
【０２３１】
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２３２】
【図１】本発明を適用したレコーダの第１実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】メタデータ収集処理を説明するフローチャートである。
【図３】再生処理を説明するフローチャートである。
【図４】本発明を適用したレコーダの第２実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図５】ベクトル空間法を利用するトピックの推定方法を説明する図である。
【図６】tfとidfを説明する図である。
【図７】メタデータ収集処理を説明するフローチャートである。
【図８】本発明を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０２３３】
１１  コンテンツ取得部，  １２  コンテンツ保持部，  ２０  メタデータ収集部，  ２１  音声データ取得部，  ２２  音声認識部，  ２３  関連単語取得部，  ２４  音声検索部，  ２５  メタデータ取得部，  ２６  メタデータ記憶部，  ３０  再生部，  ３１  メタデータ検索部，  ３２  コンテンツ推薦部，  ３３  再生制御部，  ４０  入出力部，  ４１  操作部，  ４２  出力制御部，  ５０  表示装置，  ６１  トピック推定部，  １０１  バス，  １０２  CPU，  １０３  ROM，  １０４  RAM，  １０５  ハードディスク，  １０６  出力部，  １０７  入力部，  １０８  通信部，  １０９  ドライブ，  １１０  入出力インタフェース，  １１１  リムーバブル記録媒体
【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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