(57)【要約】【課題】通話の一方の当事者が発した発話音声から、上記通話において他方の当事者が発したと目される語を特定する。【解決手段】復唱対象語特定部（４ｂ）は、通話において一方の当事者が発した発話音声が、予め定められた手掛かり語の音声を含む場合、該発話音声において、上記手掛かり語の直前又は直後に発される語を、上記通話において他方の当事者が発したと目される語である復唱対象語として特定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
通話において当事者の一方が発した発話音声を表す自音声データを取得する自音声取得手段と、
前記自音声データが表す前記発話音声が、予め定められた復唱語の音声を含む場合、前記発話音声において、前記復唱語の直前又は直後に発される語を、前記通話において当事者の他方が発したと目される語である復唱対象語として特定する語特定手段と、
を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記通話において前記他方が発した一連の発話音声を表す他音声データを取得する他音声取得手段と、
前記他音声データが表す前記一連の発話音声のうちの前記自音声データが表す前記発話音声より前に発される発話音声、のうちの最後の発話音声が、前記復唱対象語の音声を含むか否かを判定する手段と、
前記最後の発話音声が前記復唱対象語の音声を含む場合、前記最後の発話音声に含まれる前記復唱対象語の音声に係る音声部分、を示す音声データと、前記復唱対象語と、を関連づけて記憶手段に記憶する保存手段と、
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記記憶手段に記憶される音声データを学習データとし、且つ、前記記憶手段に記憶される復唱対象語を教師データとして用いて機械学習処理を実行することにより、音声認識に用いる音響モデルを示すデータを生成する学習手段、
をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記他音声データが表す前記一連の発話音声のうちの前記自音声データが表す前記発話音声より後に発される発話音声、のうちの最初の発話音声が、予め定められた肯定語の音声を含むか否かを判定する手段をさらに含み、
前記保存手段は、
前記最後の発話音声が前記復唱対象語の音声を含み、且つ、前記最初の発話音声が前記肯定語の音声を含む場合に、前記音声部分を示す前記音声データ及び前記復唱対象語と、を関連づけて前記記憶手段に記憶すること、
を特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記語特定手段は、
前記自音声データが表す前記発話音声が、第１の前記復唱語の音声を含む場合、該第１の復唱語の直前に発される語を前記復唱対象語として特定し、前記音声データが表す前記発話音声が、第２の前記復唱語の音声を含む場合、該第２の復唱語の直後に発される語を前記復唱対象語として特定すること、
を特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
通話において当事者の一方が発した発話音声を表す自音声データを取得する自音声取得手段、
前記自音声データが表す前記発話音声が、予め定められた復唱語の音声を含む場合、前記発話音声において、前記復唱語の直前又は直後に発される語を、前記通話において当事者の他方が発したと目される語である復唱対象語として特定する語特定手段、
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、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
下記特許文献１に記載のサービスシステムは、顧客と電話相談の後、相談員が電話器に入力した入力音声を音声認識してテキストデータに変換し、テキストデータから専門用語であるキーワードを抽出する。また、サービスシステムは、抽出したキーワードをデータベースに登録する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−２９７６４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、通話の一方の当事者が発した発話音声から、上記通話において他方の当事者が発したと目される語を特定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するための請求項１の発明は、通話において当事者の一方が発した発話音声を表す自音声データを取得する自音声取得手段と、前記自音声データが表す前記発話音声が、予め定められた復唱語の音声を含む場合、前記発話音声において、前記復唱語の直前又は直後に発される語を、前記通話において当事者の他方が発したと目される語である復唱対象語として特定する語特定手段と、を含むことを特徴とする情報処理装置である。
【０００６】
また、請求項２に記載の情報処理装置は、請求項１に記載の情報処理装置に、前記通話において前記他方が発した一連の発話音声を表す他音声データを取得する他音声取得手段と、前記他音声データが表す前記一連の発話音声のうちの前記自音声データが表す前記発話音声より前に発される発話音声、のうちの最後の発話音声が、前記復唱対象語の音声を含むか否かを判定する手段と、前記最後の発話音声が前記復唱対象語の音声を含む場合、前記最後の発話音声に含まれる前記復唱対象語の音声に係る音声部分、を示す音声データと、前記復唱対象語と、を関連づけて記憶手段に記憶する保存手段と、をさらに備えさせたことを特徴とする。
【０００７】
また、請求項３に記載の情報処理装置は、請求項２に記載の情報処理装置に、前記記憶手段に記憶される音声データを学習データとし、且つ、前記記憶手段に記憶される復唱対象語を教師データとして用いて機械学習処理を実行することにより、音声認識に用いる音響モデルを示すデータを生成する学習手段、をさらに備えさせたことを特徴とする。
【０００８】
また、請求項４に記載の情報処理装置は、請求項２又は３に記載の情報処理装置に、前記他音声データが表す前記一連の発話音声のうちの前記自音声データが表す前記発話音声より後に発される発話音声、のうちの最初の発話音声が、予め定められた肯定語の音声を含むか否かを判定する手段をさらに備えさせ、前記保存手段が、前記最後の発話音声が前記復唱対象語の音声を含み、且つ、前記最初の発話音声が前記肯定語の音声を含む場合に、前記音声部分を示す前記音声データ及び前記復唱対象語と、を関連づけて前記記憶手段に記憶すること、を特徴とする。
【０００９】
また、請求項５に記載の情報処理装置は、請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置において、前記語特定手段が、前記自音声データが表す前記発話音声が、第１の前記復唱語の音声を含む場合、該第１の復唱語の直前に発される語を前記復唱対象語として特定し、前記音声データが表す前記発話音声が、第２の前記復唱語の音声を含む場合、該第２の復唱語の直後に発される語を前記復唱対象語として特定すること、を特徴とする。
【００１０】
また、上記課題を解決するための請求項６の発明は、通話において当事者の一方が発した発話音声を表す自音声データを取得する自音声取得手段、前記自音声データが表す前記発話音声が、予め定められた復唱語の音声を含む場合、前記発話音声において、前記復唱語の直前又は直後に発される語を、前記通話において当事者の他方が発したと目される語である復唱対象語として特定する語特定手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１、６の発明によれば、通話の一方の当事者が発した発話音声から、上記通話において他方の当事者が発したと目される語を特定できる。
【００１２】
請求項２の発明によれば、特定された語を上記他方の当事者が発したときの音声を記録できる。
【００１３】
請求項３の発明によれば、例えば、任意の発話音声から、その発話音声において発されている語を特定するための音響モデルを生成できる。
【００１４】
請求項４の発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、より信頼性の高い音響モデルを生成できる。
【００１５】
請求項５の発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、より正確に、上記通話において他方の当事者が発したと目される語を特定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２】情報処理装置で実現される機能群を示す機能ブロック図である。
【図３】自音声データ及び相手音声データの一例を示す図である。
【図４】発話音声の一例を示す図である。
【図５】手掛かり語リストの一例を示す図である。
【図６】肯定語リストの一例を示す図である。
【図７】否定語リストの一例を示す図である。
【図８】単語ラティスの一例を示す図である。
【図９】情報処理装置で実現される機能群を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態の例について図面に基づき詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本発明の実施形態に係る情報処理装置２のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置２は、制御部４、主記憶６、ハードディスク８、表示部１０、及び操作入力部１２等を備えたコンピュータとして実現される。本実施形態の場合、情報処理装置２は、製造業者により利用される。
【００１９】
制御部４は、マイクロプロセッサであり、主記憶６に格納されるプログラムに従って各種情報処理を実行する。主記憶６は、ＲＯＭ及びＲＡＭによって実現され、上記プログラムの他、各種情報処理に必要な情報を格納する。ここで、上記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体（例えば、ＤＶＤ（登録商標）−ＲＯＭ）から読み出されて主記憶６に格納される。上記プログラムは、ネットワークを介してダウンロードされて主記憶６に格納されてもよい。
【００２０】
ハードディスク８は、各種情報を記憶する。ハードディスク８に記憶される情報については後述する。表示部１０は、液晶ディスプレイ等のディスプレイであり、制御部４の命令に従い、情報を表示する。
【００２１】
また、操作入力部１２は、マウス及びキーボード等であり、情報処理装置２の管理者が実行した操作内容を示す信号を、制御部４に渡す。
【００２２】
図２は、情報処理装置２で実現される機能群を示す機能ブロック図である。情報処理装置２では、音声記憶部８ａ、手掛かり語記憶部８ｂ、肯定語記憶部８ｃ、否定語記憶部８ｄ、及び学習対象データ記憶部８ｅが実現される。これらは、ハードディスク８により実現される。
【００２３】
[音声記憶部]
音声記憶部８ａは、製造業者のコールセンターで働くオペレータ（一方の当事者）が、顧客（他方の当事者）との通話において発した一連の発話音声を示す自音声データ１４を記憶している。ここでは、自音声データ１４は、通話中にオペレータが電話の受話器に入力した音声の録音データである。また、音声記憶部８ａは、上記オペレータと通話した顧客が、通話において発した一連の発話音声を示す相手音声データ１６（他音声データ）を記憶している。ここでは、相手音声データ１６は、通話中に、オペレータの電話が顧客の電話から受信した音声の録音データである。一般に、自音声データ１４の方が、相手音声データ１６より録音精度がよい。
【００２４】
図３は、自音声データ１４及び相手音声データ１６の一例を示す図である。矢印は、通話開始からの時間経過を示す。同図に示すように、自音声データ１４は、オペレータが発した一連の発話音声（発話音声（２）、発話音声（４）、・・・、発話音声（Ｎ））に係る音声部分を含む。オペレータが発話を行っていない部分をハッチングしている。自音声データ１４には、各発話音声の開始タイミング及び終了タイミングが記録されている。また、相手音声データ１６は、顧客が発した一連の発話音声（発話音声（１）、発話音声（３）、・・・、発話音声（Ｎ＋１））に係る音声部分を含む。顧客が発話を行っていない部分をハッチングしている。相手音声データ１６においても、各発話音声の開始タイミング及び終了タイミングが記録されている。図４に、発話音声（１）〜（３）の一例を示した。
【００２５】
[手掛かり語記憶部]
手掛かり語記憶部８ｂは、予め登録されている複数の手掛かり語の一覧を示す手掛かり語リストを記憶している。手掛かり語が「復唱語」に相当する。図５は、手掛かり語リストの一例を示す図である。図５に示す手掛かり語リストは、手掛かり語として、「繰り返します」、「ですね」、「でしょうか」、「様でいらっしゃいますね」、「とのことですが」、「でしたら」、「だったら」、及び「かー」を含む。手掛かり語リストは、これら手掛かり語をテキスト（文字列）として保持している。
【００２６】
一般に、手掛かり語「繰り返します」は、直接的に相手の発言を繰り返すことを明言する際に用いられる。また、一般に、手掛かり語「ですね」、「でしょうか」、「様でいらっしゃいますね」は、疑問という形で相手の確認を求める際に用いられる。また、手掛かり語「とのことですが」、「でしたら」、及び「だったら」は、相手の発言を引用する際に用いられる。また、手掛かり語「かー」は、相手の発言を引用して感嘆を示す際に用いられる。通常、手掛かり語「繰り返します」が発されてから、復唱が行われる。一方、その他の手掛かり語に関しては、復唱が行われてから、それが発される。つまり、手掛かり語「繰り返します」は、他の手掛かり語と、性質が異なる。そこで、以下、手掛かり語「繰り返します」以外の手掛かり語を第１の手掛かり語と表記し、手掛かり語「繰り返します」を第２の手掛かり語と総称する。
【００２７】
[肯定語記憶部]
肯定語記憶部８ｃは、予め登録されている複数の肯定語の一覧を示す肯定語リストを記憶している。図６は、肯定語リストの一例を示す図である。図６に示す肯定語リストは、肯定語として、「はい」、「そう」、「あって」、及び「うん」を含む。肯定語リストは、これら肯定語をテキスト（文字列）として保持している。
【００２８】
[否定語記憶部]
否定語記憶部８ｄは、予め登録されている複数の否定語の一覧を示す否定語リストを記憶している。図７は、否定語リストの一例を示す図である。図７に示す否定語リストは、否定語として、「いいえ」、「違います」、「違う」、「ちゃう」、及び「なくて」を含む。否定語リストは、これら否定語をテキスト（文字列）として保持している。
【００２９】
本実施形態の場合、自音声データ１４、相手音声データ１６、手掛かり語リスト、肯定語リスト、及び否定語リストは、管理者によって所定の第１操作が行われた場合に、制御部４（自音声取得手段、他音声取得手段）により読み出される。
【００３０】
また、図２に示すように情報処理装置２では、さらに、手掛かり語有無判定部４ａ、復唱対象語特定部４ｂ、復唱対象語有無判定部４ｃ、肯定語有無判定部４ｄ、保存部４ｅ、及び否定語有無判定部４ｆ、及び音響モデル生成部４ｇが実現される。本実施形態では、音響モデル生成部４ｇ以外の機能は、上記第１操作が行われた場合に制御部４が上記プログラムに従い情報処理を実行することにより実現される。また、音響モデル生成部４ｇは、上記第１操作とは異なる第２操作が行われた場合に制御部４が上記プログラムに従い情報処理を実行することにより実現される。
【００３１】
以下、これらの機能につき、自音声データ１４が表す一連の発話音声のうちの任意の発話音声を「発話音声Ｘ」と表記して、説明する。
【００３２】
[手掛かり語有無判定部]
手掛かり語有無判定部４ａは、自音声データ１４が表す発話音声Ｘが、上記手掛かり語リストに含まれる手掛かり語の音声を含むか否かを判定する。
【００３３】
すなわち、手掛かり語有無判定部４ａは、自音声データ１４に対して音声認識処理を実行し、発話音声Ｘの音声認識処理の結果としてテキスト（以下、認識結果テキストと表記する）を得る。例えば、図３に示す発話音声（２）が発話音声Ｘである場合、図４に示す認識結果テキスト「富士太郎様でいらっしゃいますね。」が得られる。なお、ここでは、音声認識処理のアルゴリズムとしてオープンソースの音声認識エンジン「Ｊｕｌｉｕｓ」で用いられているアルゴリズムが用いられる。
【００３４】
そして、手掛かり語有無判定部４ａは、認識結果テキストが、いずれかの手掛かり語のテキスト（文字列）を含むか否かを判定する。認識結果テキストが、いずれかの手掛かり語のテキストを含むとき、発話音声Ｘが、手掛かり語リストに含まれる手掛かり語の音声を含むと判定される。認識結果テキストが、いずれの手掛かり語のテキストも含まないとき、発話音声Ｘが、手掛かり語リストに含まれる手掛かり語の音声を含まないと判定される。
【００３５】
[復唱対象語特定部]
復唱対象語特定部４ｂは、発話音声Ｘが手掛かり語リストに含まれる手掛かり語の音声を含むと判定された場合に、発話音声Ｘにおいて、手掛かり語の音声の直前又は直後に発される語（以下、復唱対象語と表記する）を特定する。本実施形態の場合、復唱対象語特定部４ｂは、発話音声Ｘに第１の手掛かり語の音声が含まれる場合、該第１の手掛かり語の直前に発される語を復唱対象語として特定し、発話音声Ｘに第２の手掛かり語の音声が含まれる場合、該第２の手掛かり語の直後に発される語を復唱対象語として特定する。
【００３６】
具体的には、復唱対象語特定部４ｂは、認識結果テキストに対して形態素解析処理を行った後、認識結果テキストにおいて、手掛かり語のテキストの直前又は直後に現れる語のテキスト（文字列）を復唱対象語として特定する。より詳しくは、復唱対象語特定部４ｂは、認識結果テキストに第１の手掛かり語のテキストが含まれる場合、第１の手掛かり語のテキストの直前に現れる、１つの名詞からなる語又は連続する複数の名詞からなる語、のテキストを復唱対象語として特定する。一方、認識結果テキストに第２の手掛かり語のテキストが含まれる場合、第２の手掛かり語のテキストの直後に現れる、１つの名詞からなる語又は連続する複数の名詞からなる語、のテキストを復唱対象語として特定する。例えば、図４に示す発話音声（２）が発話音声Ｘである場合、手掛かり語「様でいらっしゃいますね。」の直前に現れる語「富士太郎」のテキストが復唱対象語として特定されることとなる。
【００３７】
[復唱対象語有無判定部]
復唱対象語有無判定部４ｃは、相手音声データ１６が表す一連の発話音声のうちの、発話音声Ｘの直前に発された発話音声（第１注目発話音声と表記する）が、復唱対象語の音声を含むか否かを判定する。
【００３８】
すなわち、復唱対象語有無判定部４ｃは、まず、相手音声データ１６が表す一連の発話音声のうちで第１注目発話音声を特定する。第１注目発話音声が、「最後の発話音声」に相当する。具体的には、復唱対象語有無判定部４ｃは、自音声データ１４を参照して発話音声Ｘの開始タイミングを第１注目タイミングとして特定した後、相手音声データ１６を参照して、相手音声データ１６が表す一連の発話音声のうちで、終了タイミングが第１注目タイミングより前のタイミングである発話音声を候補発話音声として特定する。そして、復唱対象語有無判定部４ｃは、特定した候補発話音声のうち、開始タイミングが最も遅い候補発話音声を、相手音声データ１６を参照して第１注目発話音声として特定する。例えば、図３に示す発話音声（２）が発話音声Ｘである場合、図３に示す発話音声（１）が第１注目発話音声として特定される。
【００３９】
そして、復唱対象語有無判定部４ｃは、公知のワードスポッティングアルゴリズムに従って第１注目発話音声に対して音声認識処理を実行し、音声認識結果としていわゆる単語ラティス１８のデータを得る。図８に単語ラティス１８の一例を示す。同図に示すように、単語ラティス１８は、一つ一つの単語と、連接可能な単語を結ぶリンクと、を含むグラフを表す。一つ一つの単語がノードに対応している。矩形がノード（単語）を表し、矩形間を結ぶ線がリンクを表している。単語ラティス１８は、一つ一つの単語をテキストとして保持している。
【００４０】
そして、復唱対象語有無判定部４ｃは、この単語ラティス１８のデータに基づいて、第１注目発話音声が復唱対象語の音声を含むか否かを判定する。すなわち、復唱対象語有無判定部４ｃは、単語ラティス１８に復唱対象語が含まれるか否かを判定する。具体的には、復唱対象語が１つの名詞からなる場合、復唱対象語有無判定部４ｃは、復唱対象語と同一の単語が単語ラティス１８に含まれるか否かを判定する。この場合、復唱対象語と同一の単語が単語ラティス１８に含まれるとき、第１注目発話音声が復唱対象語の音声を含むと判定される。また、復唱対象語が連続する複数の名詞からなる場合、復唱対象語有無判定部４ｃは、各名詞と同一の単語が単語ラティス１８に含まれ、且つ、単語ラティス１８が表すグラフが、各名詞からなるグラフを部分グラフとして含む否かを判定する。この場合、各名詞と同一の単語が単語ラティス１８に含まれ、且つ、単語ラティス１８が表すグラフが各名詞からなるグラフを部分グラフとして含むとき、第１注目発話音声が復唱対象語の音声を含むと判定される。
【００４１】
[肯定語有無判定部]
肯定語有無判定部４ｄは、相手音声データ１６が表す一連の発話音声のうちの、発話音声Ｘの直後に発された発話音声（第２注目発話音声と表記する）が、肯定語リストのうちのいずれかの肯定語の音声を含むか否かを判定する。
【００４２】
すなわち、肯定語有無判定部４ｄは、まず、相手音声データ１６が表す一連の発話音声のうちで第２注目発話音声を特定する。第２注目発話音声が、「最初の発話音声」に相当する。具体的には、肯定語有無判定部４ｄは、自音声データ１４を参照して発話音声Ｘの終了タイミングを第２注目タイミングとして特定した後、相手音声データ１６を参照して、相手音声データ１６が表す一連の発話音声のうちで、開始タイミングが第２注目タイミングより後のタイミングである発話音声を候補発話音声として特定する。そして、肯定語有無判定部４ｄは、特定した候補発話音声のうち、開始タイミングが最も早い候補発話音声を、相手音声データ１６を参照して、第２注目発話音声として特定する。例えば、図３に示す発話音声（２）が発話音声Ｘである場合、図３に示す発話音声（３）が第２注目発話音声として特定される。
【００４３】
そして、肯定語有無判定部４ｄは、第２注目発話音声に対して復唱対象語有無判定部４ｃと同様のワードスポッティングアルゴリズムで音声認識処理を実行し、音声認識結果として単語ラティスのデータを得る。
【００４４】
そして、肯定語有無判定部４ｄは、この単語ラティスのデータに基づいて、第２注目発話音声がいずれかの肯定語の音声を含むか否かを判定する。すなわち、肯定語有無判定部４ｄは、単語ラティスにいずれかの肯定語と同一の単語が含まれるか否かを判定する。単語ラティスにいずれかの肯定語と同一の単語が含まれる場合、第２注目発話音声がいずれかの肯定語の音声を含むと判定される。
【００４５】
[保存部]
保存部４ｅは、第１注目発話音声が復唱対象語の音声を含むと判定された場合に、復唱対象語の音声に係る音声部分の音声データと、復唱対象語のテキストと、を関連づけて、学習対象データ記憶部８ｅに保存する。
【００４６】
本実施形態の場合、保存部４ｅは、第１注目発話音声が復唱対象語の音声を含むと判定され、且つ、第２注目発話音声がいずれかの肯定語の音声を含むと判定された場合に、復唱対象語の音声に係る音声部分の音声データと、復唱対象語のテキストと、を関連づけて学習対象データ記憶部８ｅに保存する。すなわち、保存部４ｅは、第１注目発話音声が復唱対象語の音声を含むと判定され、且つ、第２注目発話音声がいずれかの肯定語の音声を含むと判定された場合に、相手音声データ１６のうちから、復唱対象語の音声に係る音声部分の音声データを切り出す。そして、保存部４ｅは、切り出した音声データと、復唱対象語のテキストと、を関連づけて学習対象データ記憶部８ｅに保存する。
【００４７】
[否定語有無判定部]
なお、否定語有無判定部４ｆは、第１注目発話音声が復唱対象語の音声を含むと判定され、且つ、第２注目発話音声がいずれの肯定語の音声も含まないと判定された場合に、第２注目発話音声が、否定語リストのうちのいずれかの否定語の音声を含むか否かを判定する。すなわち、否定語有無判定部４ｆは、第２注目発話音声の音声認識処理の結果として得られた上記単語ラティスに、いずれかの否定語と同一の単語が含まれるか否かを判定する。
【００４８】
そして、否定語有無判定部４ｆは、第２注目発話音声がいずれかの否定語の音声を含む場合、オペレータの復唱内容が誤りであることを示す情報を出力する。
【００４９】
[音響モデル生成部]
音響モデル生成部４ｇは、学習対象データ記憶部８ｅの記憶内容に基づいて、音声認識に用いる音響モデルを生成する。そして、生成した音響モデルを示すデータをハードディスク８に保存する。具体的には、音響モデル生成部４ｇは、学習データ記憶部８ｅに記憶される音声データを学習データとして用い、且つ、学習データ記憶部８ｅに記憶される復唱対象語のテキストを教師データとして用いて、機械学習処理を実行することにより、音響モデルを生成する。なお、教師データは正解データとも呼ばれる。
【００５０】
以上のように、この情報処理装置２では、復唱対象語特定部４ｂにより、オペレータの発話音声から、通話において顧客が発したと目される語（すなわち、復唱対象語）が特定されるようになる。
【００５１】
また、保存部４ｅにより、顧客が復唱対象語を発したときの音声が記録されるようになる。また、記録された音声から、音響モデル生成部４ｇにより音響モデルが生成されるようにもなる。
【００５２】
なお、否定語有無判定部４ｆが省略されてもよい。また、肯定語有無判定部４ｆが省略されてもよい。すなわち、第１注目発話音声が復唱対象語の音声を含むと判定された場合に、無条件に、復唱対象語の音声に係る音声部分の音声データ及び復唱対象語のテキストの学習対象データ記憶部８ｅへの保存が行われてもよい。
【００５３】
なお、本発明の実施形態は、上記実施形態だけに限らない。
【００５４】
例えば、図９に示すように、第２注目発話音声に否定語の音声が含まれないと判定された場合に発話音声Ｘでそもそも復唱が行われたのか否かを判定する復唱判定部４ｈ、がさらに実現されてもよい。同図に示すように、復唱判定部４ｈは、第１復唱判定部４ｉと第２復唱判定部４ｊとを含む。
【００５５】
第１復唱判定部４ｉは、第２注目発話音声が、第１注目発話音声に含まれる語を含むか否かを判定する。例えば、第１復唱判定部４ｉは、第２注目発話音声に対する音声認識処理から得られた単語ラティスが表すグラフが、第１注目発話音声に対する音声認識処理から得られた単語ラティス１８が表すグラフの一部を部分グラフとして含むか否かを判定する。
【００５６】
第２復唱判定部４ｊは、第２注目発話音声が、発話音声Ｘに含まれる語を含むか否かを判定する。例えば、第２復唱判定部４ｊは、第２注目発話音声に対応する音声認識処理から得られた単語ラティスが表すグラフが、上記認識結果テキストに含まれる語からなるグラフを部分グラフとして含むか否かを判定する。
【００５７】
第２注目発話音声が第１注目発話音声に含まれる語を含むと判定された場合、発話音声Ｘでオペレータが復唱をしていると認められるものの、第２注目発話音声において顧客が復唱仕返していると思われ、復唱内容が誤りであると考えられる。これは、第２注目発話音声が、発話音声Ｘに含まれる語を含むと判定された場合も同様である。
【００５８】
そこで、第２注目発話音声が第１注目発話音声に含まれる語を含むと判定された場合、又は、第２注目発話音声が、発話音声Ｘに含まれる語を含むと判定された場合、復唱判定部４ｈが、オペレータの復唱内容が誤りであることを示す情報を出力すればよい。また、第２注目発話音声が、第１注目発話音声に含まれる語も、発話音声Ｘに含まれる語も、含まないと判定された場合、復唱判定部４ｈが、発話音声Ｘで復唱が行われていないことを示す情報を出力すればよい。
【符号の説明】
【００５９】
２  情報処理装置、４  制御部、４ａ  手掛かり語有無判定部、４ｂ  復唱対象語特定部、４ｃ  復唱対象語有無判定部、４ｄ  肯定語有無判定部、４ｅ  保存部、４ｆ  否定語有無判定部、４ｇ  音響モデル生成部、４ｇ  復唱判定部、４ｉ  第１復唱判定部、４ｊ  第２復唱判定部、６  主記憶、８  ハードディスク、８ａ  音声記憶部、８ｂ  手掛かり語記憶部、８ｃ  肯定語記憶部、８ｄ  否定語記憶部、８ｅ  学習対象データ記憶部、１０  表示部、１２  操作入力部、１４  自音声データ、１６  相手音声データ、１８  単語ラティス。
【図１】
2014186062.tif 000003
【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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【図９】
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