(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信装置を通じ、少なくとも１つ以上の相手先装置との間で音声データを送受信する音声通話装置において、
１つ以上の相手先装置における再生音声の品質を推定し、推定された値を含む音質に関わる複数の指標を出力する遠端音声品質推定部と、
前記複数の指標をベクトル化し、生成されたベクトルに基づいて、ベクトルと利用者が採るべき行動との関係を記録したデータテーブルを検索することにより、前記音声通話装置の利用者が採るべき行動を推定する推奨行動推定部と、
推定された推奨行動を前記利用者に提示する推奨行動提示部と
を有することを特徴とする音声通話装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声通話装置は、更に、文字及び又は画像を表示する表示部を有し、
前記推奨行動提示部は、推定された推奨行動を図示したアイコン又は文を、前記表示部に表示させる提示内容表示制御部を有する
ことを特徴とする音声通話装置。
【請求項３】
請求項１に記載の音声通話装置は、更に、音声を再生する音声再生部を有し、
前記推奨行動提示部は、推定された推奨行動を説明する音声データを前記音声再生部で再生させる提示内容再生部を有する
ことを特徴とする音声通話装置。
【請求項４】
請求項１に記載の音声通話装置は、更に、推奨行動の操作対象となる機器若しくは推奨行動に関連する機器又はそれらの場所を示す対象指示部を有し、
前記推奨行動提示部は、推定された推奨行動の操作対象となる若しくは推奨行動に関連する機器又はそれらの場所に位置する前記対象指示部を通じ、利用者に求める推奨動作を提示する提示内容指示部を有する
ことを特徴とする音声通話装置。
【請求項５】
請求項１に記載の音声通話装置は、更に、推奨行動の操作対象となる機器を直接操作する機器操作部を有し、
前記推奨行動提示部は、推定された推奨行動の操作対象となる機器に対する所定の操作の実行を前記機器操作部に対して指示する操作指示部を有する
ことを特徴とする音声通話装置。
【請求項６】
請求項１に記載の音声通話装置は、それぞれの対応する提示動作が異なる複数の前記推奨行動提示部を有し、
前記複数の推奨行動提示部のうちいずれか一つ又は任意の複数による推奨行動の提示の実行を決定する提示方法選択部を有する
ことを特徴とする音声通話装置。
【請求項７】
請求項１に記載の音声通話装置は、更に、前記再生音声の品質を推定する情報を利用者に提示する音声品質提示部を有する
ことを特徴とする音声通話装置。
【請求項８】
請求項１に記載の音声通話装置において、
前記遠端音声品質推定部は、前記音声通話装置に入力された利用者の音声データと、該音声データに対する信号処理により雑音成分を抑圧した音声データとに基づいて、前記相手先装置における再生音声の品質を推定する
ことを特徴とする音声通話装置。
【請求項９】
請求項１に記載の音声通話装置において、
前記遠端音声品質推定部は、前記音声通話装置に入力された利用者の音声データに対する信号処理により雑音成分を抑圧した音声データに基づいて、前記相手先装置における再生音声の品質を推定する
ことを特徴とする音声通話装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の音声通話装置において、
前記遠端音声品質推定部は、前記相手側装置との間で、前記再生音声の品質を通信する音声品質通信部を有し、当該音声品質通信部により前記相手側装置から受信した品質情報を推定結果として出力する
ことを特徴とする音声通話装置。
【請求項１１】
通信装置を通じ、少なくとも１つ以上の相手先装置との間で音声データを送受信する音声通話装置において、
１つ以上の相手先装置における再生音声の品質を推定する遠端音声品質推定部と、
前記再生音声の品質を向上させるために、前記音声通話装置の利用者が採るべき行動を推定する推奨行動推定部と、
推定された推奨行動を前記利用者に提示する推奨行動提示部と、
利用者による前記推奨行動の実施の有無を判定する推奨行動実施判定部と、
推奨行動の実施の前後における前記再生音声の品質の差分を求める音声品質差分判定部と、
前記差分に基づいて前記推奨行動推定部のパラメータを調整する推定パラメータ調整部と
を有することを特徴とする音声通話装置。
【請求項１２】
請求項１に記載の音声通話装置を有する車載装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の車載装置において、
前記推奨行動は、車載機器又は車両に搭載して使用される機器に対する操作である
ことを特徴とする車載装置。
【請求項１４】
請求項１２に記載の車載装置において、
前記推奨行動は、車両の運転に関する操作である
ことを特徴とする車載装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声通話装置におけるユーザインターフェースに関する。例えば自動車その他の車両に搭載して使用する音声通話装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、自動車運転中の通話を目的として、運転者が送受話器（携帯電話機）を手で持つことなく通話できるハンズフリー電話装置が開発され市販されている。通常のハンズフリー電話装置では、マイクロフォンが、通話者（運転者）の口元から離れた位置に設置される。このため、ハンズフリー電話装置は、その内部において、通話音声と一緒にマイクロフォンに入力される雑音（走行ノイズその他の通話音声に対して不要な音）を除去する信号処理を行っている。
【０００３】
しかし、この信号処理は、通話音声にも影響する。具体的には、通話音声の品質を劣化させる等の副作用が生じる。そこで、一般には、この副作用をできる限り少なくしながらも、雑音をできる限り低減することができる信号処理の内容が開発段階で検討し、最適と判断した設定内容だけを適用した製品を出荷する。
【０００４】
ところが、通話者の声の大きさや声質、雑音の種類や大きさ等により、最適とされる設定の内容が大きく異なるのが実情である。そこで、複数の設定値をハンズフリー電話装置に予め搭載しておき、その時々において最適な設定値を選択できるようにした技術が従来から提案されている。
【０００５】
例えば、その時々の状況に応じ、通話者自身が、適用する設定値を選択できる機能を搭載するハンズフリー電話装置が提案されている。また例えば、その時々の音声や雑音の大きさに応じ、装置側が、適用する設定値を自動的に選択する機能を搭載するハンズフリー電話装置が提案されている。
【０００６】
ただし、信号処理の設定値に変更が求められるような状況の多くは、通話者の声が小さい場合、自動車の窓が開いている場合、空気調節機能が使用中である場合等であると考えられる。このような状況であれば、信号処理の設定を変更するまでもなく、通話者が声を大きくする、窓を閉める、又は空調を止めることが、通話音質を向上する上で効果的であると考えられる。そこで、現在の通話音質を、利用者にフィードバックする仕組みが検討されている。
【０００７】
特許文献１には、ＩＰ（Internet Protocol）電話機において、現在使用されている回線の伝送品質を利用者に通知する仕組みが開示されている。この文献には、回線品質を評価する客観指標を利用者に提示することにより、利用者が通信状況を容易に把握できる仕組みが提供されている。
【０００８】
特許文献２には、携帯電話機を対象に、通信状況を利用者に提示する技術が開示されている。
【０００９】
特許文献３は、特許文献１と目的は同じであるが、通話音声のエコー量を利用者に提示する技術を開示している。特許文献３は、通話音声の実際の品質を利用者に提示できる点が特許文献１と異なる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００８−２１１６７０号公報
【特許文献２】特開２００８−２１１３６１号公報
【特許文献３】特開２００７−３２９６３０号公報
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】ITU-T Recommendation P.862: “Perceptual evaluation of speech quality (PESQ): An objective method for end-to-end speech quality assessment of narrow-band telephone networks and speech codecs”
【非特許文献２】ITU-T Recommendation P.861: “Objective quality measurement of telephoneband (300 - 3400 Hz) speech codecs”
【非特許文献３】ETSI EG 202 396-3 V1.2.1 : “Speech Processing, Transmission and Quality Aspects (STQ); Speech Quality performance in the presence of background noise, Part 3: Background noise transmission - Objective test methods,” 2009-01
【非特許文献４】VDA Specification for Car Hands-free Terminals
【非特許文献５】Pattern Recognition and Machine Learning, Bishop著,Springer-Verlag刊
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
確かに、特許文献１〜３に開示の技術を用いれば、現在の通話品質（回線品質、音声品質）を利用者に提示することができる。しかし、この技術を用いたとしても、通話品質を向上するために、利用者が行うべき行動は分からない。そもそも、特許文献１〜３で想定する通常の固定電話機（ＩＰ電話機）や携帯電話機は、利用者側の対策により通話品質を変えることが難しい。
【００１３】
これに対し、自動車内で使用するハンズフリー電話装置のように、通話品質に占める通話環境の影響が大きい場合には、利用者が声を大きくする、窓を閉める等の行為を行うことにより、比較的簡単に通話音声の品質を向上させることができる。
【００１４】
本発明は、以上の技術的課題を考慮したものであり、通話相手側における再生音声の品質を向上させるために利用者が採るべき行動を利用者に提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明は、通信装置を通じ、少なくとも１つ以上の相手先装置との間で音声データを送受信する音声通話装置として、（１）１つ以上の相手先装置における再生音声の品質を推定する遠端音声品質推定部と、（２）再生音声の品質を向上させるために、音声通話装置の利用者が採るべき行動を推定する推奨行動推定部と、（３）推定された推奨行動を利用者に提示する推奨行動提示部とを有するものを提案する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明により、音声通話装置の利用者は、通話相手側で受聴される音声の品質を向上させるために、利用者がどのような行動を行えば良いかを把握することができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施例１に係る音声通話システムの全体構成を説明する図。
【図２】実施例に係る音声通話処理の全体を説明するフローチャート。
【図３】実施例に係る通話処理の内容を説明するフローチャート。
【図４】実施例に係る推奨行動推定装置の構成を示す図。
【図５】実施例に係る推奨行動推定処理の内容を説明するフローチャート。
【図６】推奨行事例データの実施例を示す図。
【図７】実施例に係る推奨行動提示装置の構成を示す図。
【図８】実施例に係る推奨行動提示処理の内容を説明するフローチャート。
【図９】実施例に係る提示方法蓄積装置の格納データ例を示す図。
【図１０】提示データ蓄積装置の格納データ例を示す図。
【図１１】指示データ蓄積装置の格納データ例を示す図。
【図１２】操作データ蓄積装置の格納データ例を示す図。
【図１３】実施例２に係る音声通話システムの全体構成を説明する図。
【図１４】遠端音声品質推定装置の実施例を説明する図。
【図１５】実施例２に係る音声品質通信装置（送信側）の構成を説明する図。
【図１６】実施例２に係る音声品質通信装置（受信側）の構成を説明する図。
【図１７】実施例３に係る音声通話システムの全体構成を説明する図。
【図１８】推奨行動情報データベースの実施例を示す図。
【図１９】音声品質差分判定装置の実施例を示す図。
【図２０】実施例に係る行動推定調整処理の内容を説明するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明の実施態様は、後述する形態例に限定されるものではなく、その技術思想の範囲において、種々の変形が可能である。
【実施例】
【００１９】
［実施例１]
［全体構成]
図１に、本実施例に係る音声通話システムの全体構成を示す。本システムは、自動車の運転者とその通話相手との間で実現される通話を想定する。
【００２０】
音声通話システムを構成する装置は、電話機１０１、公衆電話網１０２、携帯電話機１０３、ハンズフリー電話装置１１１である。
【００２１】
本実施例において、電話機１０１は、固定電話機でも携帯電話機でも良い。
公衆電話網１０２は、固定電話機や携帯電話機が接続する一般的な電話回線網である。ＩＰ網でも良い。本実施例の運転者と相手側の話者は、公衆電話網１０２を介して互いに通話する。
【００２２】
携帯電話機１０３は、ハンズフリー電話装置１１１を接続する通信装置である。ハンズフリー電話装置１１１は、本発明に係る推奨行動提示機能を有する装置である。本実施例の場合、ハンズフリー電話装置１１１は自動車に搭載されている。なお、ハンズフリー電話装置１１１は、通信機能を搭載していない。従って、通話には、携帯電話機１０３とハンズフリー電話装置１１１の接続が必要である。
【００２３】
ハンズフリー電話装置１１１は、携帯電話接続装置１０４、信号処理装置１０５、遠端音声品質推定装置１０６、推奨行動推定装置１０７で構成される。
【００２４】
携帯電話接続装置１０４は、ハンズフリー電話装置１１１を携帯電話機１０３に接続するためのインターフェース装置である。携帯電話機１０３との接続形態には、接続ケーブル等を使用する有線方式、Bluetooth等を使用する無線方式がある。携帯電話接続装置１０４は音声再生部を内蔵し、相手側の電話機１０１から受信した音声データを復号してスピーカ１０８に出力する。また、携帯電話接続装置１０４は、信号処理装置１０５を通じて入力された音声データを携帯電話機１０３に出力する。
【００２５】
信号処理装置１０５は、マイクロフォン１０９と接続され、利用者（運転者）が発した音声を元音声データＳ１として入力する。元音声データＳ１には、自動車走行音等のノイズが一般に重畳している。信号処理装置１０５は、元音声データＳ１に対し、ノイズキャンセリングその他の音声信号処理を実行し、音声部分のみを強調する。すなわち、信号処理装置１０５は、元音声データＳ１の雑音成分を抑圧する処理を実行する。信号処理装置１０５は、処理済み音声データＳ２を、携帯電話接続装置１０４及び遠端音声品質推定装置１０６に出力する。
【００２６】
遠端音声品質推定装置１０６は、元音声データＳ１と処理済み音声データＳ２を入力し、通話相手側の電話機１０１で再生される音声の品質を推定する。本明細書においては、通話相手側の電話機１０１で再生される音声、すなわち通話相手が聴いている音声を「遠端側音声」ともいう。推定処理の具体的な内容は後述する。もっとも、遠端音声品質推定装置１０６は、処理済み音声データＳ２だけを入力し、通話相手側の電話機１０１で再生される音声の品質を推定しても良い。
【００２７】
推奨行動推定装置１０７は、遠端音声品質推定装置１０６の推定結果（音声品質推定値Ｓ３）を入力し、遠端側音声の品質を向上させるために、利用者（運転者）が採るべき行動を推定する。推定処理の具体的な内容は後述する。
【００２８】
スピーカ１０８は、通話相手の電話機１０１から送信され、携帯電話１０３で受信され、携帯電話接続装置１０４で分離された音声データを再生する出力装置である。
【００２９】
マイクロフォン１０９は、利用者の音声を音声データにデジタル変換してハンズフリー電話装置１１１に与える入力装置である。ハンズフリー電話装置１１１の場合、マイクロフォン１０９は、例えば利用者の口から数十センチメートル〜１メートル程度離れた場所に設置される。この場合、マイクロフォン１０９に入力される音声には、利用者の発話音声だけでなく、自動車の走行ノイズ、窓から入ってくる風切り音、空調装置の動作音、カーステレオの音その他の雑音が重畳されている。
【００３０】
推奨行動提示装置１１０は、遠端音声品質推定装置１０６で推定された遠端音声品質（音質推定値Ｓ３）や推奨行動推定装置１０７で推定された推奨行動（推奨行動データＳ４）を利用者に提示する装置である。通常、カーナビゲーション装置の表示画面等と共有される場合が多い。この場合、表示画面上に表示される文字や画像に関するデータは、遠端音声品質推定装置１０６や推奨行動推定装置１０７において生成する。文字や画像を用いることで、通話状況を利用者に分かり易く提示することができる。例えば推奨行動を図示したアイコンを表示する。この他、推奨行動等を音声で提示する方法もある。また、車両側が対応している場合には、推奨行動の操作対象となる機器や場所に設置された光源やスピーカを通じて推奨行動を音や光で提示しても良い。これらの実施例についても後述する。
【００３１】
[ハンズフリー通話処理の概要]
図２に、ハンズフリー電話装置１１１（図１）を通じて実行されるハンズフリー通話処理の概要を説明する。
【００３２】
ハンズフリー電話装置１１１の利用時、利用者は以下の操作により、ハンズフリー電話機能を起動する。具体的には、発信処理２０１を起動する。
【００３３】
例えばタッチ機能付き表示装置の画面上で利用者が通話機能を選択すると、発信処理２０１が起動される。また例えばハンズフリー電話装置１１１やカーナビゲーション装置が音声コマンド入力機能に対応する場合、利用者がマイクロフォン１０９を通じて指定コマンドを入力すると、発信処理２０１が起動される。
【００３４】
次に、利用者が通話相手等を選択すると、発信処理２０１は、相手側の電話機１０１との間で接続の確立処理を実行する。なお、詳細な処理の内容は周知である。従って、その詳細な説明については省略する。
【００３５】
発信処理２０１が終了し、相手側の電話機１０１との間で接続が確立すると、通話処理２０２が実行される。通話処理２０２においては、２つの処理動作が実行される。
【００３６】
１つの処理は、従来装置と同様、利用者（運転者）の音声から雑音を抑制する処理である。ここで、雑音の抑制処理には信号処理装置１０５を使用する。信号処理装置１０５は、雑音が混入した音声データ入力から利用者の音声だけを抽出し、相手側の電話機１０１に伝送する処理を実行する。この処理の詳細は、従来のハンズフリー電話装置と同様である。従って、ここでの詳細な説明は省略する。
【００３７】
もう１つの処理は、本実施例において発明者らの提案する処理である。具体的には、遠端側音声の品質を推定する処理と、推定された品質を向上させるために推奨される行動を推定する処理と、推奨行動を利用者に提示する処理である。これらの処理の詳細については、別項にて説明する。
【００３８】
最後に、利用者が通話を終了すると、通話処理２０２が終了し、終話処理２０３が実行される。この終話処理２０３の内容は、既存のハンズフリー電話装置と同様である。従って、詳細な説明については省略する。
ハンズフリー電話装置１１１では、全体として、前述した処理が実行される。
【００３９】
[通話処理２０２の概要]
図３に、ハンズフリー電話装置１１１が、推奨行動の推定に関連して実行する処理内容を示す。これらの処理には、遠端音声品質推定装置１０６、推奨行動推定装置１０７及び推奨行動提示装置１１０が関連する。
【００４０】
通話処理２０２が起動すると、まず、ウェイト処理３０１が実行される。ウェイト処理３０１は、ある一定時間だけ処理の実行を停止させる処理である。ウェイト処理３０１は、遠端音声の品質の推定、推定結果に基づく推奨行動の推定及び推奨行動の提示を一定時間間隔で実行するための待ち時間である。
【００４１】
この待ち時間は、例えば常に一定時間でも良い。もっとも、待ち時間は、例えば遠端音声品質の推定結果やマイクロフォン１０９に入力される音声データの特徴量（周波数帯域パワー等）をある一定時間分だけ保存する場合において、その推定結果や特徴量に変化が現れるまでとしても良い。
【００４２】
待ち時間が経過すると、遠端音声品質推定処理３０２が実行される。当該処理は、遠端音声品質推定装置１０６が実行する。ここで、遠端音声品質推定装置１０６は、信号処理装置１０５に入力される元音声データＳ１と出力される処理済み音声データＳ２を入力する。ここで、元音声データＳ１は、マイクロフォン１０９に入力された音声に対応する。また、処理済み音声データＳ２は、信号処理装置１０５で信号処理された後の音声データに対応する。
【００４３】
この実施例の場合、遠端音声品質推定装置１０６は、入力された２つの音声データの差分を分析し、遠端側音声の品質を推定する。この処理の詳細については後述する。
【００４４】
次に、推奨行動推定処理３０３が実行される。当該処理は、推奨行動推定装置１０７が実行する。ここで、推奨行動推定装置１０７は、処理３０２で推定された品質情報に基づいて、当該音質を向上させるために利用者（運転者）が採るべき行動を推定する。この処理の詳細についても後述する。
【００４５】
続いて、推奨行動提示処理３０４が実行される。当該処理は、推奨行動提示装置１１０が実行する。ここで、推奨行動提示装置１１０は、処理３０３で推定された推奨行動を利用者に分かりやすい態様で提示する。この処理の詳細についても後述する。
【００４６】
この後、終話判定処理３０５が実行される。終話判定処理３０５では、現在のハンズフリー音声通話の終了が利用者より指示されたか否かが判定される。終話であると判定された場合（処理３０６で肯定結果の場合）、通話処理２０２を終了させる。終話でないと判定された場合（処理３０６で否定結果の場合）、ウェイト処理３０１に戻る。従って、ある待ち時間の経過を待って再び音質推定、推奨行動推定、推奨行動提示の処理が繰り返される。
【００４７】
[遠端音声品質推定処理の詳細]
以下では、遠端音声品質推定装置１０６で実行される遠端音声品質推定処理３０２の内容を詳細に説明する。
【００４８】
この装置及び処理の実施には、既に存在する幾つかの手法の利用が可能である。
例えば非特許文献１〜非特許文献３に開示された手法を利用することができる。
【００４９】
このうち、非特許文献１及び２には、音質を評価する目的音声（本実施例の場合、遠端側音声)と、元音声とを比較演算することにより、電話音質の主観評価予測値を予測する技術が開示されている。ただし、これらの手法は、ＩＰ電話機等のように、元音声に雑音が重畳されていない場合、すなわちクリアな音声を利用できる場合を想定した技術である。
【００５０】
このため、元音声に走行音等の様々な雑音が重畳される本実施例に適用する場合、その推定精度は一般に悪くなると考えられる。しかし、遠端側音声の品質をある程度推定することは可能である。
【００５１】
また、非特許文献３には、元音声と遠端音声の他に、話者側の電話機に入力された音声（本実施例の場合、マイクロフォン１０９からの入力音声）を用いることにより、主観評価値の予測値を出力する技術が開示されている。ここで、主観評価値とは、通話相手の評価を数値に換算した値をいう。この手法の場合も、元音声に走行音等の様々な雑音が重畳される本実施例に適用する場合、その推定精度は一般に悪くなると考えられる。しかし、遠端側音声の品質をある程度推定することは可能である。
【００５２】
上述の通り、入力音声に雑音が重畳される本実施例の場合、いずれの手法も、その推定精度は一般に悪くなると予想される。しかし、遠端音声の品質をある程度推定することは可能である。また、推定品質は、本実施例における推奨行動を推定するのに十分である。
【００５３】
また、非特許文献４には、自動車に搭載するハンズフリー電話装置への適用を想定した音質評価技術が開示されている。この評価技術は、ドイツ自動車工業会(VDA)が策定した自動車用ハンズフリー電話装置のための音質評価指標であり、これを実現した技術も既に市販されている。遠端音声品質推定装置１０６は、例えばこの技術の組み込みより実現可能である。
【００５４】
また、本願出願人は、カーナビゲーション装置におけるハンズフリー通話を想定し、走行音等の雑音が重畳するマイクロフォン入力音声の音質推定技術を出願している（特願2010-080886号）。本手法は、雑音除去等の信号処理を行う直前（マイクロフォン端）の音声データと、音質推定の対象とする音声データ（理想的には遠端通話側であるが、実際には信号処理後の音声データ）を比較し、音質の推定値を算出する。
【００５５】
図１４に、本手法を適用する遠端音声品質推定装置１０６の内部構成例を示す。遠端音声品質推定装置１０６は、前述した非特許文献の手法を適用する場合と同様、２つの音声データを入力する。２つ音声データのうちの一方は、元音声データＳ１（マイクロフォン端側の音声データ）であり、他方は、処理済み音声データＳ２である。本実施例では、これら２つの音声データの音響特徴量の差から音声ひずみ量を算出し、当該値に対してある変換処理を施すことにより、処理済み音声の音声品質推定量Ｓ３を算出する。
【００５６】
まず、音響特徴量分析処理装置１４０１及び１４０２が、入力対象とする音声データの特徴を現す物理量（すなわち、音響特徴量）を計算する。ここでの音響特徴量には、例えば周波数帯域を分割した各分割帯域の音声パワー値を使用できる。この音声パワー値は、音声から直接求められる物理量である。もっとも、ここでの音響特徴量には、周波数分析された特徴量に、人間の聴覚特性を考慮した変換処理を適用して得られるラウドネスと呼ばれる指標等を使用することもできる。勿論、これら以外の特徴量を用いることも可能である。また、ここで算出される音響特徴量には、前述した幾つかの指標のいずれかだけを用いても良いし、それらを幾つか組み合わせたベクトル量を用いても良い。
【００５７】
求められた元音声データＳ１の音響特徴量と処理済み音声データＳ２の音響特徴量は、いずれも音声ひずみ量計算処理装置１４０３に与えられる。音声ひずみ量計算処理装置１４０３は、これら２つの音響特徴量に基づいて音声ひずみ量と呼ばれる１つの指標を算出する。
【００５８】
ひずみ量の算出方法には、単純にスカラー値（単一値）の音響特徴量の差分を求める手法、ベクトル値の音響特徴量の間で距離（ユークリッド距離など）を求める手法、ベクトル間の内積を求める手法、それらに重み付けを加える手法など様々なものが考えられる。前述した幾つかの公知手法でも、同様の差分（距離）計算が実施されている。
【００５９】
算出されたひずみ量は、音質推定値変換処理装置１４０４に与えられる。音質推定値変換処理装置１４０４は、求められた音声ひずみ量を音声品質推定量Ｓ３に変換して出力する。前述した音声ひずみ量は、基本的に、人間の聴覚特性を反映した線形スケール上で定義される値である。このため、音質推定値変換処理装置１４０４における変換処理も線形変換で構わない。
【００６０】
しかし、より応用シーンに即した音声品質質推定量Ｓ３を使用したい場合には、非線形な変換処理を採用しても良い。例えばハンズフリー通話のように、ひずみ量がある程度以上大きくなると、音声の内容を了解できなくなる場合には、ある程度以上のひずみ量に対応付ける音声品質推定量Ｓ３を大きく減少させるなどの非線形な変換処理を採用しても良い。
【００６１】
このように、遠端音声品質推定装置１０６は、信号処理装置１０５で実行される信号
処理の前後に対応する２つの音声データの音響特徴量（物理量）に基づいて、遠端側音声の品質を推定する。もっとも、遠端音声品質推定装置１０６は、処理済み音声データＳ２だけから音声の品質を推定しても良い。このように、遠端音声品質推定装置１０６の出力情報は、遠端側音声の品質情報である。ただし、最も単純な実施例では、前述した公知技術を用いて算出される主観音質評価値という１つの値を、遠端音声品質推定装置１０６の出力情報としても良い。
【００６２】
より好ましくは、遠端音声品質推定装置１０６は、音声品質推定値Ｓ３を算出する際に使用した様々な音声特徴量のうち有用な幾つかを、音声品質推定値Ｓ３と同時に出力しても構わない。音声特徴量には、例えば話者音声のパワー値（dB）、話者音声の周波数帯域ごとのパワー値、さらにはノイズキャンセリング処理で抑圧されたノイズ音のパワー値、周波数帯域別パワー値等を使用しても良い。また、話者音声の詳細な分析結果としては、例えば有声音区間と無声音区間の平均パワー比等、話者の話し方（カツゼツ）に関連する情報等も有用である。
【００６３】
[推奨行動推定処理の詳細]
以下では、推奨行動推定装置１０７の内部構成例と当該装置内で実行される推奨行動推定処理３０３の内容を詳細に説明する。以下の説明では、図４と図５を使用する。
【００６４】
図４に、推奨行動推定装置１０７の内部構成例を示す。推奨行動推定装置１０７は、特徴量抽出装置４０１、推奨行動データ検索装置４０２及び推奨行動事例データ蓄積装置４０３で構成される。
【００６５】
特徴量抽出装置４０１は、音声品質推定量Ｓ３から、推奨行動事例データの検索に利用可能な特徴量データ（ベクトル）を抽出する（変換処理を含む。）。
【００６６】
抽出された特徴量データ（ベクトル）は、推奨行動データ検索装置４０２に与えられる。推奨行動データ検索装置４０２は、推奨行動事例データ蓄積装置４０３に蓄積されている大量の推奨行動事例データの中から、先に抽出された特徴量データ（ベクトル）に最も近い推奨行動事例データを検索する。この処理の詳細については後述する。
【００６７】
推奨行動事例データ蓄積装置４０３は、特徴量データ（ベクトル）と、当該特徴量データ（ベクトル）に対して対応付けられる１つ又は複数の推奨行動を個別に記述した推奨行動データを大量に蓄積する記憶装置である。この記憶装置には、ハードディスク装置やフラッシュメモリ等のデータ記憶装置が用いられる。
検索された推奨行動データＳ４は、推奨行動推定装置１０７から出力される。
【００６８】
図５に、推奨行動推定装置１０７が実行する処理内容の実施例を示す。
推奨行動推定装置１０７の処理が開始されると、まず、特徴量抽出処理５０１が実行される。この特徴量抽出処理５０１では、音声品質推定量Ｓ３を、推奨行動事例データの検索に利用可能な特徴量データ（ベクトル）に変換する処理が実行される。例えば音声品質推定量Ｓ３を非線形関数（対数関数、指数関数等）で変換する処理、音声品質推定量Ｓ３に重み値を乗算する処理、音声品質推定量Ｓ３にオフセット値を加算する処理等が実行される。ここでの変換処理は、変換後の値が、事例データとの特徴量距離の計算に用い易い値となるように行うことが好ましい。
【００６９】
どの変換関数を適用するかは、入力される音声品質推定量Ｓ３の内容により異なる。従って、変換関数は、推奨行動推定精度が最も高くなるように、ハンズフリー通話装置の開発段階で予め決定する。決定された変換関数は、特徴量抽出処理５０１の処理プログラムとして予め組み込むことも可能である。より好ましくは、関数の種類とその係数値等を表形式で別に有していることが望ましい。この場合、関数の種類と係数値の選択により、将来的なデータ更新にも対応することができる。
【００７０】
なお、音声品質推定量Ｓ３は、前述したように、単一の値のみならず、当該値を求める際に使用した様々な音響・音声特徴量の値が入力されることが望ましい。様々な値が入力されることにより、推奨行動事例データの検索精度、すなわち推奨行動の推定精度を向上することができる。
【００７１】
さらに、特徴量抽出処理５０１には、遠端音声品質推定装置１０６の出力情報だけでなく、車両情報も与えることが好ましい。例えば、現在、窓が開いているか、空調装置が動作中であるか等の情報も、特徴量抽出処理５０１に与えることが好ましい。このように、マイクロフォン１０９に入力される利用者の音声以外の情報も利用すれば、推奨行動の推定精度を一段と向上させることができる。
【００７２】
因みに、ハンズフリー電話装置１１１は、カーナビゲーション装置と一体になったものも多い。その場合、ハンズフリー電話装置１１１が搭載されている自動車に関する様々な状況情報（窓の開閉状況、空調装置や車載ラジオの動作状況、走行速度やエンジン回転数等の走行状況等）を、直接利用できる場合が少なくない。
【００７３】
しかも、これらの状況情報は、ハンズフリー通話の音質劣化に関与する可能性の高い騒音要因の発生状況を示している蓋然性が高い。従って、これらの状況情報を音声品質質推定量Ｓ３に併せて利用することにより、推奨行動の推定精度を向上させることができる。
【００７４】
これら音響情報以外の情報（自動車の状況情報）も、何らかの関数で変換すれば、推奨行動事例データとの距離計算が可能となる。勿論、使用する関数の種類及び係数値は、開発時点に予め決定しておく必要がある。
【００７５】
続く処理５０２から５０８までの処理は、推奨行動データ検索装置４０２の処理動作に対応する。当該処理動作の内容は、抽出された特徴量データ（ベクトル）に最も近い距離の推奨行動事例データを検索するための処理内容に対応する。
【００７６】
以下の説明の場合、推奨行動事例データは、推奨行動事例データ蓄積装置４０３に格納されており、しかも、記憶アドレスの「位置１」から順番に並んでいるものと仮定する。
【００７７】
まず、処理５０２において、推奨行動事例データの取得位置が初期化される。この後、処理５０３から処理５０７までの処理が順番に実行される。まず、次の取得対象位置にデータが存在するか否かの判定処理（処理５０３）が実行され、データが存在する場合（処理５０３で肯定結果）には推奨行動事例データの取得処理（処理５０４）が実行される。
【００７８】
次に、特徴量抽出処理５０１で抽出された特徴量データ（ベクトル）と、取り出した推奨行動事例データに付与されている特徴量データ（ベクトル）との間の距離が計算される（処理５０５）。この距離の計算には、単純なユークリッド距離を始め、様々な距離計算手法を適用することができる。計算された距離は、現在記録されている距離の最小値（最小距離）と比較され、今回算出された推奨行動事例データについての距離の方が小さい場合には、新たに算出された距離を新たな最小距離として保存する（処理５０６）。この後、データの取得位置の値を「１」増加させ、処理５０３に戻る。処理５０３で肯定結果が得られている間、前述した処理が繰り返えされる。
【００７９】
なお、処理５０３で否定結果が得られた場合（全ての推奨行動事例データとの間で距離の比較処理が完了した場合）、処理５０８が実行される。すなわち、現在記録されている最小距離に対応する推奨行動事例データが、前述した推奨行動データＳ４として出力される。
【００８０】
図６に、推奨行動事例データ蓄積装置４０３に蓄積されるデータテーブルの構造例を示す。勿論、当該データテーブルは一例であり、その他の別のデータ構造もあり得る。図６に示すデータテーブルには、取得位置ＩＤ、特徴量ベクトル、推奨行動ＩＤ、推奨される行動量を一組として、推奨行動事例データが格納されている。ここでは、推奨行動を識別する情報として推奨行動ＩＤを格納しているが、推奨行動をテキストや他のデータ形式で格納しても良い。また、推奨行動が量を伴うものについては推奨される行動量も格納しているが、必ずしも保存されていなくても良い。もっとも、行動量が格納されている場合、推奨行動だけでなく、必要な行動量を具体的に提示することが可能となる。従って、図６に示すデータテーブルを用いる場合、推奨行動ＩＤと行動量（付与されている場合）が、推奨行動データＳ４として出力される。
【００８１】
以上が、推奨行動推定装置１０７及びその処理動作（推奨行動推定処理３０３）の実施例である。なお、前述した実施例は、機械学習アルゴリズムの一つ、すなわちｋ最近傍法（k-Nearest Neighbor法）を用いている。すなわち、前述の実施例は、ｋ＝１（最小距離）を満たす推奨行動事例データに対応する推奨行動を出力する方法について説明している。
【００８２】
もっとも、推奨行動事例データが大量に蓄積されている場合には、ｋの値を大きくし（すなわち、最終的な距離が小さい方からｋ個の推奨行動事例データを選択し）、ｋ個の推奨行動事例データの中から推奨行動を多数決等で決定する改良手法を適用しても良い。この場合、推定精度を向上させることができる。改良手法の詳細は、機械学習の文献（例えば、非特許文献５）などに開示されている。
【００８３】
また、本実施例ではｋ最近傍法を用いているが、この他にもさまざまな機械学習の手法（例えば決定木、SVMなどによる判別や回帰手法）等を用いることもできる。
【００８４】
[推奨行動提示処理の詳細]
以下では、推奨行動提示装置１１０の内部構成例と当該装置内で実行される推奨行動提示処理３０４の内容を詳細に説明する。以下の説明では、図７と図８を使用する。
【００８５】
図７に、推奨行動提示装置１１０の内部構成例を示す。推奨行動提示装置１１０は、提示方法選択装置７０１、提示方法蓄積装置７０２、推奨行動提示内容選択装置７０３、提示データ蓄積装置７０４、提示内容表示装置７０５、提示内容再生装置７０６、提示内容指示装置７０７、提示操作指示装置７０８で構成される。
【００８６】
前述の全体構成の説明（図１）においては、推奨行動提示装置１１０が、カーナビゲーション装置の表示装置（ディスプレイ）等の表示装置である場合（視覚情報を用いて提示する場合）を主に想定した。
【００８７】
しかし、図７においては、推奨行動提示装置１１０として使用可能な他の装置例についても記述する。例えば音や音声等の聴覚情報による提示を実現する装置例、窓、空調装置、カーステレオ等の推奨行動の対象付近又は操作すべき機器やボタン等を視覚情報や聴覚情報によって指示又は提示する装置例について記述する。図７においては、これら３種類の提示方法を適切に切り替える仕組みについても説明する。
【００８８】
推奨行動提示装置１１０には、推奨行動推定装置１０７から推奨行動データＳ４（推奨行動量を含む。）が与えられる。このとき、推奨行動データＳ４は、提示方法選択装置７０１に入力される。提示方法選択装置７０１は、推奨行動をどのような種別の情報として利用者（運転者）に提示するかを判定する。この際、提示方法選択装置７０１は、提示方法蓄積装置７０２を参照し、提示方法を選択する。
【００８９】
図９に、提示方法蓄積装置７０２に格納されるデータテーブルの構造例を示す。勿論、当該データテーブルは一例であり、その他の別のデータ構造もあり得る。図９に示すデータテーブルには、推奨行動ＩＤと提示方法ＩＤを一組とする提示方法データが格納される。ここでは、推奨行動を識別する情報として推奨行動ＩＤを格納し、提示方法を識別する情報として提示方法ＩＤをそれぞれ格納しているが、いずれもテキストや他のデータ形式で格納しても良い。
【００９０】
図９の場合、４種類の提示方法が想定されており、ＩＤ１〜ＩＤ４の４つが用意されている。この実施例の場合、ＩＤ１は、カーナビゲーション装置の表示装置上にアイコン（メッセージ）を表示する方法に対応する。ＩＤ２は、音声再生装置から音声メッセージを再生する方法に対応する。ＩＤ３は、対象機器を直接指示する方法に対応する。ＩＤ４は、推奨行動提示装置１１０が、対象機器を直接操作して推奨行動を自動的に実行する方法に対応する。
【００９１】
ここで、ＩＤ３の対象機器を直接指示する方法には、推奨行動に直接対応する機器やボタン、推奨行動に関連する機器、又はそれらの近傍に配置されるランプやスピーカを通じ、対象機器を利用者に指示する方法等が考えられる。
【００９２】
例えば推奨行動が「速度を落とす」であって、ＩＤ３で示される提示方法が対応付けられている場合、速度制御を直接実現する機器はアクセルやブレーキである。ただし、速度を表示する速度計に情報を表示する方法も、利用者にとって分かり易い方法である。このような場合、推奨行動提示装置１１０は、推奨行動に関連する機器である速度計が表示する現在速度に重ねるように推奨される速度を表示する。
【００９３】
なお、推奨行動の対象が窓、空調装置、カーステレオ等のように、実際に設置されている位置を提示する方が利用者にとって分かりやすい場合には、その位置付近に設置したランプを点滅させたり、その位置付近のスピーカから警告音を再生させたりする等の方法が考えられる。
【００９４】
推奨行動提示内容選択装置７０３は、提示方法選択装置７０１で決定された提示方法に応じ、具体的にはどのような情報を表示、提示又は再生するかを決定する。当該決定のため、推奨行動提示内容選択装置７０３は、提示データ蓄積装置７０４を参照する。図１０に、提示データ蓄積装置７０４に格納されるデータテーブルの構造例を示す。勿論、当該データテーブルは一例であり、その他の別のデータ構造もあり得る。図１０に示すデータテーブルには、推奨行動ＩＤ、提示方法ＩＤ及び提示内容を一組とする提示データが格納される。推奨行動ＩＤと提示方法ＩＤは、図６に示した提示方法蓄積装置７０２と同じものである。
【００９５】
ここで、提示内容の欄には、推奨行動ＩＤと提示方法ＩＤの各組に対応付けられる具体的な提示内容が格納される。すなわち、提示内容の欄には、実際にどのような表示データ及び音声データを表示又は再生させるか、対象機器を直接指示する場合又は操作する場合にはどのような動作を実行するかを指定する情報が格納される。
【００９６】
例えば推奨行動ＩＤがＩＤ１（速度を落とす）であり、提示方法ＩＤがＩＤ１（表示装置にアイコン表示）の場合、図１０の提示内容の欄には「アイコン１」を格納する。また例えば推奨行動ＩＤがＩＤ１（速度を落とす）であり、提示方法ＩＤがＩＤ２（音声メッセージ再生）の場合、図１０の提示内容の欄には例えば「速度をＸキロ落としましょう」を格納する。なお、この格納例は、音声合成のようにテキストをそのまま音声変換できる技術を想定した情報記録方法である。この場合、メッセージ中の「Ｘ」という文字を推奨行動量（この場合は落とす速度の量）で置き換えて音声合成するようにすれば、「Ｘ」という文字が採り得る全てのバリエーションについて音声メッセージを録音せずに済む。
【００９７】
勿論、録音済みの音声メッセージを再生する音声提示方法を採用する場合には、音声再生による提示方法ＩＤに対し、所定の音声メッセージＩＤを対応付けるように格納しても良い。
【００９８】
また、図１０には、提示方法ＩＤがＩＤ３の場合（対象機器を直接指示する場合）の一例として、「指示１」というデータを提示内容の欄に格納する例が表されている。この「指示１」は、プログラムや装置に付されたラベルである。従って、提示内容がラベルの場合には、対応するプログラム又は装置が提示内容指示装置７０７によって起動され、対象機器に対する指示動作が実行される。図１０の場合、「速度を落とす」という推奨行動に対して、速度計上に、推奨される速度を直接表示して利用者に示す動作が実行される。
【００９９】
また、図１０には、提示方法ＩＤがＩＤ４の場合（推奨行動提示装置１１０が対象機器を直接操作する場合）の一例として、「操作１」というデータを提示内容の欄に格納する例が表されている。この「操作１」も、プログラムや装置に付されたラベルである。この場合、提示操作指示装置７０８が「操作１」で指定されたプログラム又は装置に基づいて、対象機器を直接操作する。決定された内容に基づく、各機器の具体的な制御については既知の技術に属している。従って、本明細書においては、その詳細な説明を省略する。
【０１００】
推奨行動提示内容選択装置７０３で選択された具体的な提示内容（アイコン等の表示用データ、音声合成用のメッセージテキスト、録音済み音声データ、機器の指示・操作データ）は、それぞれ対応する装置に与えられる。例えばアイコン等の表示用データは、提示内容表示装置７０５に与えられる。例えば音声合成用のメッセージテキストや録音済み音声データは、提示内容再生装置７０６に与えられる。例えば機器に対する指示内容は、提示内容指示装置７０７に与えられる。例えば機器に対する操作内容は、提示操作指示装置７０８に与えられる。これら各装置を通じ、カーナビゲーション装置の表示画面上への表示、スピーカからの音声の再生、対象機器の指示動作や直接操作が実行される。
【０１０１】
図８に、推奨行動提示装置１１０が実行する処理内容の実施例を示す。推奨行動提示装置１１０の処理が起動されると、まず、推奨行動の提示方法を決定する提示方法選択処理８０１が実行される。この提示方法選択処理８０１では、推奨行動データＳ４として、推奨行動ＩＤと行動量の２つのデータが入力される。
【０１０２】
提示方法選択処理８０１は、提示方法蓄積装置７０２に格納されている提示方法データ（図９）の中から、入力された推奨行動ＩＤに一致する提示方法を検索する。図９の場合、推奨行動ＩＤに対して一意の提示方法ＩＤが付与されている。従って、図９のデータテーブルを用いる検索処理の場合、推奨行動ＩＤに一致するデータが単純に検索される。
【０１０３】
しかし、推奨行動データＳ４の内容は、推奨行動ＩＤを単純に利用する方法に限らない。その場合は、推奨行動データＳ４の内容に対応した検索処理を実現しなければならない。
【０１０４】
提示方法が決定すると、提示内容選択処理８０２が実行される。提示内容選択処理８０２では、提示データ蓄積装置７０４に格納されている提示データ（図１０）の中から、入力された推奨行動ＩＤ及び提示方法ＩＤに対応付けられた提示内容を検索する。検索が完了すると、提示内容選択処理８０２は、提示方法ＩＤと共に対応付けられている提示内容を出力する。
【０１０５】
ここで、提示方法蓄積装置７０２に格納された提示方法データ（図９）と提示データ蓄積装置７０４に格納された提示データ（図１０）を分ける理由を以下に示す。提示データ蓄積装置７０４内の提示データ（図１０）は、推奨行動ＩＤそれぞれに対して可能な提示方法ＩＤ及び提示内容の全てのパターンを記録する固定的（ユーザの利用度合いに応じて変更がない）なものである。これに対し、提示方法蓄積装置７０２内の提示方法データ（図９）は、推奨行動ＩＤに対して実際にどのような提示方法が選ばれるかを示したものであり、ユーザに対して現時点でどのような提示方法が選択されるかを示すものである。
【０１０６】
このように、一部重複する２つのデータベースを推奨行動提示装置１１０内に有することにより、同じ推奨行動でもユーザごとに提示方法を変えたり、利用度合いが進むにつれて提示方法を変更していくなどの対応が可能となる。
【０１０７】
提示方法分岐処理８０３では、選択された提示方法ＩＤに応じた提示処理を起動する。提示方法分岐処理８０３は、提示方法が画面表示によるものか、音声再生によるものか、直接指示によるものか、直接操作によるものかに応じ、処理を選択する。
【０１０８】
提示内容表示処理８０４が実行される場合、ハンズフリー通話装置１１１又はカーナビゲーション装置の表示画面に提示内容が表示される。図１０の場合、提示内容データとしてアイコンが指定されている。このため、表示画面上には、推奨行動を図示するアイコン（窓を閉める絵、カーオーディオのボリュームを下げる絵等）が表示される。この他、推奨行動を文で表示することもできる。その場合、提示内容には、表示する文が指定される。
【０１０９】
提示内容再生処理８０５が実行される場合、音声メッセージがスピーカ１０８から再生される。音声メッセージデータの格納方法には、別途、音声メッセージ蓄積装置に格納しておく方法と、音声合成装置を用いてその時々で音声メッセージデータを生成する方法が考えられる。
【０１１０】
前者の場合には、図１０に示すデータテーブルの提示内容欄に、音声メッセージＩＤが格納されるべきである。この場合、当該ＩＤに対応する音声メッセージ（提示内容欄に音声メッセージの内容そのものが格納されている場合はその文字内容に一致する音声メッセージ）が音声メッセージ蓄積装置内から検索され、音声として再生される。
【０１１１】
一方、後者の場合には、図１０に示すデータテーブルの提示内容欄に、読み上げ文章そのものが格納される。この場合、当該文章が音声合成装置に与えられ、音声に変換される。すなわち、変換により生成された音声が再生される。この読み上げ文章は固定内容でも構わないが、行動量データを用いて読み上げ文章を新たに生成することも可能である。例えば、図１０の場合、提示方法ＩＤがＩＤ２の提示内容には、「速度をＸキロ落としましょう」という読み上げ文章が格納されている。この文章内のＸの部分に行動量データを挿入すれば、実際に読み上げられる文章をリアルタイムに生成することができる。
【０１１２】
提示内容指示処理８０６が実行される場合、入力された提示内容（指示１等）に対応する指示動作が実際に実行される。この処理の場合、別途、指示内容蓄積装置を検索し、検索結果に基づく指示動作を実際に決定する。図１１に、指示内容蓄積装置に格納するデータテーブルの構造例を示す。図１１に示すデータテーブルには、指示ＩＤ、指示対象ＩＤ、指示動作ＩＤを一組とするデータが格納される。指示ＩＤは、図１０の提示内容欄に格納されている指示内容と同じものが格納される。
【０１１３】
図１１の場合、指示ＩＤを検索キーに使用する。すなわち、指示ＩＤの一致検索を実行する。検索の結果、指示ＩＤに対応する指示対象と指示動作が決定される。指示対象は、指示動作が実行される対象としての物体（機器）であり、当該対象において指示動作が実行される。図１１に示す指示ＩＤには、右側前方の窓の近傍に配置したライトを点滅させる動作、カーステレオで警告音を再生する動作、速度計上に「推奨速度Ｘキロ」という文字を表示する動作等が対応付けられている。
【０１１４】
個々の指示動作には、それぞれ特別な装置が必要となる。しかし、この提示内容指示処理８０６において、それらの装置が適切に選択され、適切な処理が実行される。
【０１１５】
提示操作指示処理８０７が実行される場合、入力された操作ＩＤ（操作１等）に基づいて実際の操作動作が実行される。この処理の場合、別途、操作内容蓄積装置を検索し、検索結果に基づく操作動作を実際に決定する。図１２に、操作内容蓄積装置に格納するデータテーブルの構造例を示す。図１２に示すデータテーブルには、操作ＩＤ、操作対象ＩＤ、操作動作ＩＤを一組とするデータが格納される。操作ＩＤには、図１０の提示内容欄に格納されている操作内容と同じものが格納される。
【０１１６】
図１２の場合、操作ＩＤを検索キーに使用する。すなわち、操作ＩＤの一致検索を実行する。検索の結果、操作ＩＤに対応する操作対象と操作動作が決定される。操作対象は、操作動作を適用する対象としての物体（機器）である。各処理の実現方法及び操作の決定後、操作対象となる機器（装置）が起動される点については、前述の提示内容指示処理８０６と同様であるので説明を省略する。
【０１１７】
[まとめ]
本実施例に係るハンズフリー電話装置１１１（図１）を自動車に搭載することにより、基本的なハンズフリー通話だけでなく、通話相手が聴いている音声の品質を向上させるために推奨される行動を具体的に利用者に提示することができる。すなわち、利用者の音声に含まれる雑音の原因を抑制するために推奨される行動を利用者に提示することができる。
【０１１８】
従って、提示された特定の行動を利用者が実際に行うことで、通話相手側で再生される音声の品質を効果的に改善することができる。なお、提示された１つの推奨行動によっては、通話相手が聴いている音声の品質が効果的に向上しない場合でも、他の１つ又は複数の推奨行動を組合せて実行することにより、通話相手が聴いている音声の品質を効果的に改善することができる。
【０１１９】
[実施例２]
本実施例では、相手側通話装置との間で音声品質を通信する機能を有するハンズフリー電話装置を使用する音声通話システムについて説明する。
【０１２０】
[全体構成]
図１３に、本実施例に係る音声通話システムの全体構成を示す。本システムも、実施例１の場合と同様、自動車の運転者とその通話相手との間で実現される通話を想定する。なお、図１３には、図１との対応部分に同一符号を付して示す。
【０１２１】
図１３に示す音声通話システムも、図１の場合と同様、電話機１０１、公衆電話網１０２、携帯電話機１０３、ハンズフリー電話装置１１１で構成される。図１との相違点は、電話機１０１に音声品質通信装置１３０１が接続される点と、ハンズフリー電話装置１１１に音声品質通信装置１３０２が追加される点である。
【０１２２】
また、実施例１に係る遠端音声品質推定装置１０６は、ハンズフリー通話装置１１１内で取得できる１つ又は２つの音声データ（すなわち、元音声データＳ１及び処理済み音声データＳ２）を入力し、それらを音響分析することにより、遠端側の通話相手が聴いている音声の品質を推定した。
【０１２３】
しかし、信号処理装置１０５の後段にも、携帯電話機１０３の音声圧縮処理、公衆電話網１０２におけるパケットロス、遠端側に位置する電話機１０１の特性（音声復号処理の種類やスピーカの音響特性等）等、音声の再生品質に影響を与える要因が存在する。このため、通話相手が実際に聴いている音質は更に劣化している場合が多いと考えられる。
【０１２４】
実施例１の場合には、この劣化を予め想定して音質推定処理を実施することになる。例えば一定の劣化量を加算する等して音質を推定する。もっとも、より良い実施形態としては、遠端側に位置する通話者側の装置（例えば電話機１０１）との間で実際の音声品質情報を交換する仕組みを加えることが望ましい。
【０１２５】
そこで、実施例２は、電話機１０１に音声品質通信装置１３０１を設置し、ハンズフリー電話装置１１１に音声品質通信装置１３０２を内蔵する。そして、新たに追加した音声品質通信装置によって音声品質情報を交換し、遠端側の音声品質のより正確な推定を実現する。この結果、より適切な推奨行動や行動量の決定が可能になる。
【０１２６】
他の部分の処理内容は、実施例１と同様である。従って、以下の説明では、本実施例に特有な音声品質通信装置１３０１及び１３０２について説明する。
【０１２７】
[音声品質通信装置（送信側）の構成]
図１５に、通信相手側に設置される音声品質通信装置１３０１の構成例を示す。以下の説明において、送信側とは、推定対象である通話相手側における実際の音声品質情報を送信する側を指す。また、受信側とは、通話相手側に設置された音声品質通信装置１３０１から音声品質情報を受信する側、すなわちハンズフリー電話装置１１１側を指す。
【０１２８】
なお、本実施例の音声通話システム（図１３）では、遠端側で再生される音声の品質の推定と該推定に基づく推奨行動の決定動作とを、運転者側（以下「近端側」という。）でのみ実施するシステム構成を想定する。このため、本実施例の場合、音声品質通信装置に求められる構成は、送信側と受信側で異なっている。
【０１２９】
もっとも、送信側と受信側の両方で音質推定と推奨行動の決定を実行する場合には、同一構造の音声品質通信装置を送信側と受信側の両方に配置しても構わない。
以下では、送信側と受信側で、音声品質通信装置の構造が異なる場合について説明する。
【０１３０】
前述したように、図１５に示す音声品質通信装置１３０１は、送信側に配置される装置である。音声品質通信装置１３０１は、少なくとも音響特徴量分析装置１５０１と、音響特徴量送信装置１５０２から構成される。
【０１３１】
音響特徴量分析装置１５０１は、図１４に示した遠端音声品質推定装置１０６の音響特徴量分析処理部１４０１及び１４０２と同じ装置である。音響特徴量分析装置１５０１は、近端側の利用者（すなわち、運転者）が話した音声の音響特徴量情報を分析及び又は抽出する装置である。すなわち、音響特徴量分析装置１５０１は、自動車に対して遠端側に位置する通話相手（利用者）が聴く音声を処理対象とする。
【０１３２】
音響特徴量送信装置１５０２は、音響特徴量分析装置１５０１が分析及び又は抽出した音響特徴量情報を通話相手（ここでは、近端側であるハンズフリー電話装置１１１）側に送信する。すなわち、音響特徴量情報を再生音声の品質情報として送信する。
【０１３３】
図１５の場合、音響特徴量情報を通話音声に重畳して（例えば音声すかし情報として埋め込んで）送信する構成を採用する。もっとも、近端側に送信される通話音声回線とは別に通信経路を用意し、当該通信経路を通じて音響特徴量情報を送信する構成としても良い。
【０１３４】
後者のように別の通信経路を用いる場合、音声すかし技術を使って、音声データに音響特徴量情報を埋め込む必要がない。このため、音響特徴量情報の送信に、通常のデータ送信技術を用いることができる。
【０１３５】
これにより、遠端側で利用者が実際に聴いている音声の音響特徴量情報を近端側（ハンズフリー電話装置１１１側）に送信することができる。
【０１３６】
[音声品質通信装置（受信側）の構成]
図１６に、運転者側（音響特徴量情報の受信側）に設置される装置構成を示す。なお、図１６には、図１３及び図１４との対応部分に同一符号を付して示している。受信側の音声品質通信装置１３０２は携帯電話接続装置１０４に接続され、携帯電話接続装置１０４で分岐された音響特徴量情報を入力する。
【０１３７】
音声品質通信装置１３０２は、送信側の音声品質通信装置１３０１が送信した音響特徴量情報を受信する音響特徴量受信装置１６０１を少なくとも有する。音響特徴量受信装置１６０１の構成は、音響特徴量送信装置１５０２による音響特徴量の送信形態により異なる。音響特徴量受信装置１６０１は、音響特徴量の送信形態に応じ、音声に重畳されている音響特徴量情報を抽出する処理又は別回線で伝送される音響特徴量情報を受信する処理のいずれかを行う。
【０１３８】
このようにして受信された音響特徴量情報は、遠端音声品質推定装置１０６の音声ひずみ量計算処理装置１４０３に入力される。本実施例の遠端音声品質推定装置１０６（図１６）は、送信側から受信した音響特徴量情報と元音声データＳ１から抽出された音響特徴量情報に基づいて音声ひずみ量を算出する。この点が実施例１における遠端音声品質推定装置１０６（図１４）との違いである。
【０１３９】
この後、算出されたひずみ量は、音質推定値変換処理装置１４０４に与えられる。音質推定値変換処理装置１４０４は、求められた音声ひずみ量を音声品質推定値Ｓ３に変換し、推奨行動推定装置１０７と推奨行動提示装置１１０に出力する。
【０１４０】
[まとめ]
本実施例に係るシステム構成の採用により、実際に遠端側で聴かれている音声と、マイクロフォン１０９に入力される元音声とを比較することができる。すなわち、通話相手が聴いている音声の音響特徴量情報を用いることができるため、実施例１に比してより正確な音質推定が可能となる。結果的に、推奨行動の推定精度も向上させることができる。
【０１４１】
[実施例３]
本実施例では、利用者（運転者）が実際に推奨行動を実行したかどうかを判定する機能を有するハンズフリー電話装置について説明する。
【０１４２】
[全体構成]
図１７に、本実施例に係る音声通話システムの全体構成を示す。本システムも、実施例１の場合と同様、自動車の運転者とその通話相手との間で実現される通話を想定する。なお、図１３には、図１との対応部分に同一符号を付して示す。
【０１４３】
実施例１（図１）との相違点は、本実施例に係るハンズフリー電話装置１１１（図１７）に、推奨行動実施判定装置１７０１、音声品質差分判定装置１７０２及び行動推定パラメータ調整装置１７０３が追加されている点である。
【０１４４】
本実施例に係るハンズフリー電話装置１１１は、これら新たに追加した装置を使用して、(1) 利用者による推奨行動の実施の有無の判定、(2) 実施が確認された場合に、推奨行動の実施の前後で生じた通話音声の品質の変化の判定、(3) 推奨行動の提示条件の変更を実現する。当該機能の搭載により、次回の推奨行動の提示の際に、より適切な推奨行動の提示が可能になる。すなわち、本実施例に係るハンズフリー電話装置１１１は、より適切な推奨行動を提示するための推奨行動提示条件の学習機能を提供する。
【０１４５】
[ハンズフリー通話処理の概要]
ここでは、本実施例に係るハンズフリー電話装置１１１（図１７）を通じて実行されるハンズフリー通話処理の概要を説明する。なお、音声通話が開始され、推奨行動が提示されるまでの処理動作は、実施例１と同じであるので説明を省略する。
【０１４６】
推奨行動推定装置１０７で推定された推奨行動が利用者（運転者）に提示されるのと同時に、その推奨行動データＳ４は、推奨行動実施判定装置１７０１にも与えられる。
【０１４７】
推奨行動実施判定装置１７０１は、推奨行動推定装置１０７で推定された推奨行動を、利用者（運転者）が実際に実施したかどうかを判定する。
【０１４８】
例えば推奨行動データＳ４がＸキロの速度低下を指示する場合、推奨行動実施判定装置１７０１は、速度情報から推奨行動の実施の有無を判定する。例えば推奨行動データＳ４が運転者側の窓を閉じることを指示している場合、推奨行動実施判定装置１７０１は、運転者側の窓の開閉状態を検出するセンサの出力や窓を開閉駆動するモータの回転情報に基づいて推奨行動の実行の有無を判定する。
【０１４９】
判定結果は、推奨行動実施情報として、推奨行動実施判定装置１７０１から行動推定パラメータ調整装置１７０３に出力される。
【０１５０】
音声品質差分判定装置１７０２は、定期的に、各時点における音声品質推定量Ｓ３をチェックし、ある判定タイミングの前後における音声品質の差分を判定する。この判定結果は、音声品質差分情報Ｓ５として行動推定パラメータ調整装置１７０３に出力される。
【０１５１】
最後に、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、推奨行動実施判定装置１７０１から与えられた推奨行動実施情報と、音声品質差分判定装置１７０２から与えられた音声品質差分情報Ｓ５を使用し、推奨行動が音声品質の向上に対して正しい推定結果であったか否かを判定する。
【０１５２】
この後、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、判定結果に基づき、推奨行動推定装置１０７内の推奨行動事例データ蓄積装置４０３に格納されている推奨行動事例データの重みを調整する。当該重みの調整により、音質の向上に寄与しなかった推奨行動は抑制され、寄与のあった推奨行動が強化される。この結果、次回以降の推奨行動の推定処理において、より適切な推奨行動が推定される可能性が向上することになる。
【０１５３】
[各装置の詳細構成及び処理]
以下、推奨行動実施判定装置１７０１、音声品質差分判定装置１７０２及び行動推定パラメータ調整装置１７０３の構成及び処理の内容を詳しく説明する。
【０１５４】
[推奨行動実施判定装置の詳細]
推奨行動実施判定装置１７０１には、推奨行動推定装置１０７から推奨行動データＳ４が入力される。推奨行動データＳ４には、少なくとも、推奨行動の対象を示す行動対象情報と、当該対象に対してどのような行動を実施するかを示す行動情報が含まれる。
【０１５５】
例えば行動対象情報には、窓、カーステレオ、速度計等が考えられる。具体的には、図１１の指示対象ＩＤ、図１２の操作対象ＩＤを、行動対象情報の一例として用いることができる。また例えば行動情報には、窓を閉める（パワーウィンドウ上昇）、音量を下げる（ミュート）等が考えられる。具体的には、図１２の操作動作ＩＤを、行動情報の一例として用いることができる。
【０１５６】
なお、推奨行動推定装置１０７は、図１８に示すデータテーブル構造を有する推奨行動情報データベースを参照する実施形態も想定される。この推奨行動情報データベースでは、推奨行動情報、行動対象情報及び行動情報がそれぞれＩＤで管理されており、各情報間の対応関係がＩＤを通じて定められている。
【０１５７】
この場合、推奨行動実施判定装置１７０１は、推奨行動データＳ４に含まれる行動対象情報と行動情報を使用し、その行動対象に対して、その行動が実際に実施されたか否かを判定する。
【０１５８】
この判定処理においては、行動対象の装置及び又は行動に応じ、様々な処理が実施される。また、その処理の実現形態も、装置や行動に応じて様々である。
【０１５９】
例えば窓の開閉という推奨行動に対しては、窓の開閉装置の状態をチェックすることにより、行動対象としての窓が開けられたか又は閉められたかを判定することができる。
【０１６０】
例えばカーステレオの音量を下げるという推奨行動に対しては、カーステレオ装置の音量情報をチェックすることにより、音量が下げられたか否かを直接的に判定することができる。また、別の実施形態では、推奨行動実施判定装置１７０１に接続された音声入力装置（マイクロフォン）から入力された車内音声に基づいて、カーステレオで再生されている音声の音量（パワー）が減少したかどうかをチェックすることで、間接的に判定することもできる。
【０１６１】
推奨行動実施判定装置１７０１から出力される推奨行動実施情報は、推奨行動情報にその実施の有無を追加した情報として実現できる。また、推奨行動推定装置１０７から出力される情報には、その推奨行動を利用者（運転者）に提示した時刻情報も付与されている必要がある。この時刻情報も、推奨行動実施情報に付加して出力される。さらに、行動推定パラメータ調整装置１７０３の構成に依存するが、図６に示す推奨行動事例データのＩＤ情報を推奨行動推定装置１０７から受け取り、それを推奨行動情報に付加して出力する必要がある場合も生じる。
【０１６２】
[音声品質差分判定装置の詳細]
音声品質差分判定装置１７０２は、遠端音声品質推定装置１０６から出力される音声品質推定量Ｓ３を、一定間隔かつ継続的に蓄積する不図示の記憶装置を有する。音声品質差分判定装置１７０２は、行動推定パラメータ調整装置１７０３から指定された時刻を挟んで記憶された２つの音声品質推定量Ｓ３を読み出し、当該２つの音声品質推定量Ｓ３の差分を音声品質差分情報Ｓ５として出力する。
【０１６３】
図１９に、音声品質差分判定装置１７０２の内部構成例を示す。音声品質差分判定装置１７０２は、少なくとも音声品質推定量Ｓ３を蓄積する音声品質推定量蓄積装置１９０２と、その情報の格納処理を行う音声品質推定量格納装置１９０１と、指定された時刻の前後に蓄積された音声品質推定量の変化を計算する音声品質推定量差分計算装置１９０３から構成される。
【０１６４】
音声品質推定量蓄積装置１９０２は、例えばハードディスク装置、フラッシュメモリその他のデータ蓄積装置である。音声品質推定量格納装置１９０１は、音声品質推定装置１０６から出力された音声品質推定量情報に時刻情報を付与したデータを、音声品質推定量蓄積装置１９０２に格納する処理を行う。
【０１６５】
音声品質推定量差分計算装置１９０３は、行動推定パラメータ調整装置１７０３から行動実施時刻情報Ｓ６が与えられると、当該時刻の前後に蓄積された２つの音声品質推定量Ｓ３の差分を音声品質差分情報Ｓ５として行動推定パラメータ調整装置１７０３に与える。
【０１６６】
ここで、音声品質推定量差分計算装置１９０３は、行動実施時刻情報Ｓ６で示された時刻の直前と直後の音声品質推定量Ｓ３を、音声品質推定値蓄積装置１９０２から取り出し、それらの差分を計算する。ここでの直前と直後には、推奨行動の行動対象や行動によって個別に定義される時間間隔を考慮した前と後を含む。
【０１６７】
なお、音声品質差分情報Ｓ５は、音声品質推定量Ｓ３の単純な差として定義しても良い。また、音声品質推定量Ｓ３が何らかのベクトル情報として実施される場合には、当該ベクトル間の距離等を、音声品質差分情報Ｓ５の定義としても良い。
【０１６８】
[行動推定パラメータ調整装置の詳細]
行動推定パラメータ調整装置１７０３は、推奨行動実施判定装置１７０１から推奨行動実施情報が出力される毎に、推奨行動条件を規定するパラメータの調整処理を実行する。
【０１６９】
図２０に、行動推定パラメータ調整装置１７０３において実行される処理の流れを説明する。
【０１７０】
行動推定パラメータ調整装置１７０３は、推奨行動実施判定装置１７０１から推奨行動実施情報を入力すると、行動推定パラメータの調整処理を開始する。まず、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、推奨行動実施情報に記録されている行動実施時刻情報Ｓ６を、音声品質差分判定装置１７０２に与える。
【０１７１】
この後、処理２００１として、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、行動実施時刻情報Ｓ６で指定された時刻の前後に生成された音声品質推定量差分情報Ｓ５を取得する。
【０１７２】
次に、処理２００２が実施される。当該処理において、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、推奨行動実施情報に記録されている推奨行動に対応する情報を推奨行動事例データ蓄積装置４０３の中から検索する。
【０１７３】
この検索のため、行動推定パラメータ調整装置１７０３と推奨行動推定装置１０７は、同じ推奨行動事例データ蓄積装置４０３を共有しておく必要がある。なお、処理２００１と処理２００２の順序は入れ替わっていても良い。
【０１７４】
次の処理２００３において、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、音声品質推定量差分情報Ｓ５の正負を判定する。
【０１７５】
ここで、差分値が正であることは（すなわち、推奨行動の実施の前後で音声品質推定量Ｓ３が上昇することは）、推奨行動推定装置１０６が推定した推奨行動が音質向上に寄与したことを意味する。この場合、行動推定パラメータ調整装置１７０３は処理２００４に進み、該当する推奨行動事例データの重みを増加する。すなわち、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、推奨度合いを強化する処理を実行する。
【０１７６】
一方、差分値が負であることは（すなわち、推奨行動の実施の前後で音声品質推定量Ｓ３が減少することは）、推奨行動推定装置１０６が推定した推奨行動が音質向上を阻害したことを意味する。この場合、行動推定パラメータ調整装置１７０３は処理２００５に進み、該当する推奨行動事例データの重みを低減する。すなわち、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、推奨度合いを抑制する処理を実行する。
【０１７７】
推奨度合いの強化処理及び抑制処理で実際に実行される処理内容は、推奨行動事例データの構造や推奨行動推定装置１０７の構成により異なる。ただし、一般には、推奨行動推定処理は、多くの事例データに基づいた学習問題と見なすことができる。従って、ここでの強化処理及び抑制処理には、教師データを前提とした機械学習アルゴリズムを利用することができる。
【０１７８】
以下では、図６に例示した推奨行動事例データに基づいて推奨行動の強化処理及び抑制処理の実施例を説明する。また、推奨行動実施判定装置１７０１から与えられる推奨行動実施情報には推奨行動事例データのＩＤ情報が含まれているものとする。この場合、推奨行動の強化処理及び抑制処理は、以下に示す手法を用いて実現することができる。
【０１７９】
まず、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、入力されたＩＤ情報に対応する推奨行動事例データを、推奨行動事例データ蓄積装置４０３から検索する。
【０１８０】
ここで、ある行動の推奨度合いを強化する場合、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、検索された推奨行動事例データを構成する行動量の情報に一定量を加算し、対応する行動量を増加させる。
【０１８１】
一方、ある行動の推奨度合いを抑制する場合、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、検索された推奨行動事例データを構成する行動量の情報から一定量を減算し、対応する行動量を減少させる。
【０１８２】
もし、この処理により、行動量の情報が正から負に変わった場合、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、当該推奨行動事例データに記録されている推奨行動ＩＤの内容が以前の行動とは逆の行動になるように変更する。
【０１８３】
例えば「声を大きくする」という推奨行動に対して、行動量の情報が正から負に変わった場合、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、「声を小さくする」という行動ＩＤに変更する。
【０１８４】
例えば、行動量が指定されない推奨行動の場合にあって、推奨度合いを強化するとき、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、推奨行動の内容に何らの変化を与えない。一方、行動量が指定されない推奨行動の場合にあって、推奨度合いを抑制するとき、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、推奨行動の内容が逆の行動になるように行動ＩＤを変更する。
【０１８５】
なお、推奨行動の推奨度合いを強化する処理方法及び抑制する処理方法には、更に別の実施例も考えられる。推奨行動推定処理のアルゴリズムには、例えばｋ最近傍法を用いることができる。
【０１８６】
この方法の場合、入力された特徴量ベクトルに近い事例データをｋ個検索し、それらのデータに記録されている推奨行動で最も数が多いものが推奨行動として出力される。このアルゴリズムを使用する場合、推奨度合いの強化及び抑制には、事例データを増やす方法を用いることができる。
【０１８７】
なお、推奨度合いを強化する場合、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、今回計算された特徴量ベクトルと、今回選択された事例データ内の推奨行動ＩＤ及び行動量を結合して新たな事例データを作成し、推奨行動事例データ蓄積装置に追加的に格納すれば良い。一方、推奨度合いを抑制する場合、行動推定パラメータ調整装置１７０３は、今回計算された特徴ベクトルに対し、今回選択された推奨行動ＩＤとは逆の内容を意味する行動ＩＤを付加し、追加的に格納すれば良い。
【０１８８】
[まとめ]
本実施例に係るハンズフリー電話装置１１１（図１７）を自動車に搭載することにより、推奨行動の実施による音質の改善効果を学習し、次回以降の推奨行動の推定に反映させることができる。
【０１８９】
すなわち、推奨行動推定処理のアルゴリズムに応じ、推奨行動を強化又は抑制することができる。
【０１９０】
なお、本実施例における学習処理は、ハンズフリー電話装置１１１（図１７）単位で行っている。しかし、利用者（運転者）を登録することにより、利用者毎に学習処理が実行できるようにしても良い。また、ハンズフリー電話装置１１１（図１７）が自動車に対して取り外し可能な場合、搭載した自動車を登録することにより、自動車毎に学習処理を実行できるようにしても良い。
【０１９１】
また、本実施例の場合、推奨行動の学習を、ハンズフリー電話装置１１１（図１７）単位で行っているが、携帯電話機１０３等を通じて、自動車メーカ、販社、又は第三者機関から統計的に処理された学習結果データを受信できるようにしても良い。また、当該機能の共に、ハンズフリー電話装置１１１（図１７）に個別の学習結果データを自動車メーカ等が管理運用するサーバにアップロードできる機能を搭載しても良い。
【０１９２】
[他の実施例]
前述の実施例においては、主に、自動車に搭載されるハンズフリー電話装置を想定しているが、マイクロフォンに重畳する雑音が利用者の主体的な行動によって増減できる環境下で使用されるハンズフリー電話装置であれば、必ずしも車載型に限らない。また、当該ハンズフリー電話装置は、機能モジュールとして、携帯電話機に搭載されていても良く、携帯電話機に着脱可能に装着可能でも良い。
【０１９３】
また、前述の実施例においては、ハンズフリー電話装置が自動車に搭載される場合を前提とした。しかし、ハンズフリー電話装置を搭載する車両は自動車に限らない。
【０１９４】
また、前述の実施例の場合には、１つの推奨行動に対して一つの提示方法が対応付けられているが、前述した複数の提示方法が対応付けられていても良い。また、音声による推奨行動の提示と共に、推奨行動の対象機器をランプ等で同時に指定しても良い。すなわち、複数の推奨行動を同時に提示しても良い。
【０１９５】
なお、本発明は上述した形態例に限定されるものでなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した形態例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある形態例の一部を他の形態例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある形態例の構成に他の形態例の構成を加えることも可能である。また、各形態例の構成の一部について、他の構成を追加、削除又は置換することも可能である。
【０１９６】
また、上述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアとして実現しても良い。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することにより実現しても良い。すなわち、ソフトウェアとして実現しても良い。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、SSD（Solid State Drive）等の記憶装置、ICカード、SDカード、DVD等の記憶媒体に格納することができる。
【０１９７】
また、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示すものであり、製品上必要な全ての制御線や情報線を表すものでない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。
【符号の説明】
【０１９８】
１０１…電話機、１０２…公衆電話網、１０３…携帯電話機、１０４…携帯電話接続装置、１０５…信号処理装置、１０６…遠端音声品質推定装置、１０７…推奨行為推定装置、１０８…スピーカ、１０９…マイクロフォン、１１０…推定行動提示装置、１１１…ハンズフリー電話装置、４０１…特徴量抽出装置、４０２…推奨行動データ検索装置、４０３…推奨行動事例データ蓄積装置、７０１…提示方法選択装置、７０２…提示方法蓄積装置、７０３…推奨行動提示内容装置、７０４…提示データ蓄積装置、７０５…提示内容表示装置、７０６…提示内容再生装置、７０７…提示内容指示装置、７０８…提示操作指示装置、１３０１、１３０２…音声品質通信装置、１４０１、１４０２…音響特徴量分析処理装置、１４０３…音声ひずみ量計算処理装置、１４０４…音質推定値変換処理装置、１５０１…音響特徴量分析装置、１５０２…音響特徴量送信装置、１６０１…音響特徴量受信装置、１７０１…推奨行動実施判定装置、１７０２…音声品質差分判定装置、１７０３…行動推定パラメータ調整装置、１９０１…音声品質推定量格納装置、１９０２…音声品質推定量蓄積装置、１７０３…音声品質推定量差分計算装置。
【図１】
0005623961.tif 000002
【図２】
0005623961.tif 000003
【図３】
0005623961.tif 000004
【図４】
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【図５】
0005623961.tif 000006
【図６】
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【図７】
0005623961.tif 000008
【図８】
0005623961.tif 000009
【図９】
0005623961.tif 000010
【図１０】
0005623961.tif 000011
【図１１】
0005623961.tif 000012
【図１２】
0005623961.tif 000013
【図１３】
0005623961.tif 000014
【図１４】
0005623961.tif 000015
【図１５】
0005623961.tif 000016
【図１６】
0005623961.tif 000017
【図１７】
0005623961.tif 000018
【図１８】
0005623961.tif 000019
【図１９】
0005623961.tif 000020
【図２０】
0005623961.tif 000021