(57)【要約】【課題】話者の判定を的確に行うことを可能にする。【解決手段】話者判定システムは、個々の関係性を示すコミュニケーション情報に基づいて話者を特定するシステムであって、記憶部と、前記記憶部を制御する制御部とを有し、前記制御部は、収集された個々のコミュニケーション情報から個々のコミュニケーションの特徴量を抽出し、抽出した特徴をコミュニケーション関係者と紐づけて前記記憶部に記憶しておき、音声情報を取得すると、前記音声情報から音声内容を抽出して音声内容の特徴を抽出し、前記記憶部から前記音声内容の特徴と同一または類似する特徴を検索して前記音声情報における話者を判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
個々の関係性を示すコミュニケーション情報に基づいて話者を特定するシステムであって、
記憶部と、
前記記憶部を制御する制御部と、を有し、
前記制御部は、収集された個々のコミュニケーション情報から個々のコミュニケーションの特徴量を抽出し、抽出した特徴をコミュニケーション関係者と紐づけて前記記憶部に記憶しておき、
音声情報を取得すると、前記音声情報から音声内容を抽出して音声内容の特徴を抽出し、前記記憶部から前記音声内容の特徴と同一または類似する特徴を検索して前記音声情報における話者を判定することを特徴とする話者判定システム。
【請求項２】
前記制御部は、個々のコミュニケーション情報を収集することを特徴とする請求項１記載の話者判定システム。
【請求項３】
前記制御部は、個々のコミュニケーション情報の情報元をクローリングして個々のコミュニケーション情報を収集することを特徴とする請求項１記載の話者判定システム。
【請求項４】
前記制御部は、個々のコミュニケーション情報を情報元に要求して提供される個々のコミュニケーション情報を収集することを特徴とする請求項１記載の話者判定システム。
【請求項５】
前記音声情報が音声を使った通信情報から得られることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の話者判定システム。
【請求項６】
話者が特定できた場合に、そのときの音声情報をコミュニケーション情報として、コミュニケーション特徴情報を更新することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の話者判定システム。
【請求項７】
前記コミュニケーション情報は、メール、会議、ソーシャルネットワーク、電話の少なくとも１つにおいてやりとりされた情報であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の話者判定システム。
【請求項８】
前記コミュニケーション情報にメールの情報を含む場合、メールのやりとりにおけるＦｒｏｍ／Ｔｏ／Ｃｃの内の１または２以上を用いてそれぞれの関係性から重みづけを行ったコミュニケーション情報を、用いることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の話者判定システム。
【請求項９】
Ｃｃにおけるやりとりの情報は前記コミュニケーション情報に含まないことを特徴とする請求項８記載の話者判定システム。
【請求項１０】
音声情報の取得から所定期間のコミュニケーション情報のみを用いることを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の話者判定システム。
【請求項１１】
前記制御部は、個々の人物の声の特徴を前記記憶部に記憶しておき、
前記音声情報を取得すると、前記音声情報から音声の特徴を抽出し、該音声の特徴から前記記憶部に記憶されている個人の音声の特徴を検索し、話者の判定に付加的に用いることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の話者判定システム。
【請求項１２】
前記制御部は、個々の人物の声の特徴を抽出して前記記憶部に記憶することを特徴とする請求項１１記載の話者判定システム。
【請求項１３】
前記制御部は、音声情報が通話による場合、利用した端末情報を用いて話者候補を絞り込むことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の話者判定システム。
【請求項１４】
前記端末情報に電話番号を含むことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の話者判定システム。
【請求項１５】
前記制御部は、過去のコミュニケーション情報から双方の間における将来の話題を推定し、上記推定の情報を含めてコミュニケーション特徴量を抽出することを特徴とする請求項１〜１４のいずれか１項に記載の話者判定システム。
【請求項１６】
前記制御部は、予め決められたプロセス情報を用いて将来の話題を推定することを特徴とする請求項１５記載の話者判定システム。
【請求項１７】
前記制御部は、プロセス上の現在地に基づいてコミュニケーション特徴量を抽出することを特徴とする請求項１〜１６のいずれか１項に記載の話者判定システム。
【請求項１８】
前記制御部は、個々の人物の情報を前記記憶部に記憶しておき、前記人物の情報を含めてコミュニケーション特徴量を抽出することを特徴とする請求項１〜１７のいずれか１項に記載の話者判定システム。
【請求項１９】
個々の関係性を示すコミュニケーション情報に基づいて話者を特定する話者判定方法であって、
収集された個々のコミュニケーション情報から個々のコミュニケーションの特徴量を抽出し、抽出した特徴をコミュニケーション関係者と紐づけて記憶部に記憶させるステップと、
音声情報を取得すると、前記音声情報から音声内容を抽出して音声内容の特徴を抽出し、前記記憶部における前記音声内容の特徴と同一または類似する特徴によって前記音声情報における話者を判定するステップと、を有することを特徴とする話者判定方法。
【請求項２０】
さらに、個々のコミュニケーション情報を収集するステップを有することを特徴とする請求項１５記載の話者判定方法。
【請求項２１】
前記記憶部における前記音声内容の特徴と同一または類似する特徴の検索を前記記憶部に要求して検索結果を取得するステップをさらに有することを特徴とする請求項１９または２０に記載の話者判定方法。
【請求項２２】
個々の関係性を示すコミュニケーション情報に基づいて話者を特定するシステムを制御する制御部で実行されるプログラムであって、
収集された個々のコミュニケーション情報から個々のコミュニケーションの特徴量を抽出し、抽出した特徴をコミュニケーション関係者と紐づけて記憶部に記憶させるステップと、
音声情報を取得すると、前記音声情報から音声内容を抽出して音声内容の特徴を抽出し、前記記憶部における前記音声内容の特徴と同一または類似する特徴によって前記音声情報における話者を判定するステップとを有することを特徴とする話者判定プログラム。
【請求項２３】
前記記憶部で前記音声内容の特徴と同一または類似する特徴を検索するステップをさらに有することを特徴とする請求項２１記載の話者判定プログラム。
【請求項２４】
前記記憶部における前記音声内容の特徴と同一または類似する特徴の検索を前記記憶部に要求して検索結果を取得するステップをさらに有することを特徴とする請求項２２または２３に記載の話者判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、音声情報から話者を判定する話者判定システム、話者判定方法および話者判定プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
話者を特定する技術として、音声の特徴（声紋など）によって判別する技術が知られている。この技術では、予めシステムに、特定したい話者の音声情報（特徴）を登録しておく必要がある。
また、システムへの音声情報登録後、ユーザーの発話様式（特徴）が変わることも十分考えられ、話者認識率が低下する課題を持っている。これらの問題を解決するための先行技術が提案されている。
特許文献１では、予め登録したキーワード情報と、通話内で発せられた情報から、「話者テンプレート」を絞り込み、音声の特徴と「話者テンプレート」より話者を特定する。さらに、抽出した音声の特徴を更新することで判別精度を高めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１０２２５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１の技術では、予め音声の特徴を取得する必要があり、特に相手がお客様であった場合、事前に相手の音声を登録することは困難である。すなわち、必ずしも事前登録できるとは限らない。
また、仮に音声の特徴を事前登録できたとしても、上記先行技術は  音声特徴での話者認識率の低下を防ぐものであり、話者認識率を向上させるものではない。
また、予め登録しておいたキーワード情報と通話内容とから「話者テンプレート」の候補を絞り込むことも記載されているが、話者特定に利用するキーワードは  日々変化していくものであり、予め登録していたキーワードでは正しく候補も絞り込まれない可能性がある。逆にいうと、常にキーワードを更新していかなければ正しい判定を行うことができない。
【０００５】
本発明は、上記事情を背景としてなされたものであり、話者の判定を確実に行うことができる話者判定システム、話者判定方法および話者判定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の話者判定システムのうち、第１の形態は、個々の関係性を示すコミュニケーション情報に基づいて話者を特定するシステムであって、
記憶部と、
前記記憶部を制御する制御部と、を有し、
前記制御部は、収集された個々のコミュニケーション情報から個々のコミュニケーションの特徴量を抽出し、抽出した特徴をコミュニケーション関係者と紐づけて前記記憶部に記憶しておき、
音声情報を取得すると、前記音声情報から音声内容を抽出して音声内容の特徴を抽出し、前記記憶部から前記音声内容の特徴と同一または類似する特徴を検索して前記音声情報における話者を判定することを特徴とする。
【０００７】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記制御部は、個々のコミュニケーション情報を収集することを特徴とする。
【０００８】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記制御部は、個々のコミュニケーション情報の情報元をクローリングして個々のコミュニケーション情報を収集することを特徴とする。
【０００９】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記制御部は、個々のコミュニケーション情報を情報元に要求して提供される個々のコミュニケーション情報を収集することを特徴とする
【００１０】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記音声情報が音声を使った通信情報から得られることを特徴とする。
【００１１】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、話者が特定できた場合に、そのときの音声情報をコミュニケーション情報として、コミュニケーション特徴情報を更新することを特徴とする。
【００１２】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記コミュニケーション情報は、メール、会議、ソーシャルネットワーク、電話の少なくとも１つにおいてやりとりされた情報であることを特徴とする。
【００１３】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記コミュニケーション情報にメールの情報を含む場合、メールのやりとりにおけるＦｒｏｍ／Ｔｏ／Ｃｃの内の１または２以上を用いてそれぞれの関係性から重みづけを行ったコミュニケーション情報を、用いることを特徴とする。
【００１４】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、Ｃｃにおけるやりとりの情報は前記コミュニケーション情報に含まないことを特徴とする。
【００１５】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、音声情報の取得から所定期間のコミュニケーション情報のみを用いることを特徴とする。
【００１６】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記制御部は、個々の人物の声の特徴を前記記憶部に記憶しておき、
前記音声情報を取得すると、前記音声情報から音声の特徴を抽出し、該音声の特徴から前記記憶部に記憶されている個人の音声の特徴を検索し、話者の判定に付加的に用いることを特徴とする。
【００１７】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記制御部は、個々の人物の声の特徴を抽出して前記記憶部に記憶することを特徴とする。
【００１８】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記制御部は、音声情報が通話による場合、利用した端末情報を用いて話者候補を絞り込むことを特徴とする。
【００１９】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記端末情報に電話番号を含むことを特徴とする。
【００２０】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記制御部は、過去のコミュニケーション情報から双方の間における将来の話題を推定し、上記推定の情報を含めて  コミュニケーション特徴量を抽出することを特徴とする。
【００２１】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記制御部は、予め決められたプロセス情報を用いて将来の話題を推定することを特徴とする。
【００２２】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記制御部は、プロセス上の現在地に基づいてコミュニケーション特徴量を抽出することを特徴とする。
【００２３】
他の形態の話者判定システムの発明は、前記形態の本発明において、前記制御部は、個々の人物の情報を前記記憶部に記憶しておき、前記人物の情報を含めてコミュニケーション特徴量を抽出することを特徴とする。
【００２４】
本発明の話者判定方法のうち、第１の形態は、個々の関係性を示すコミュニケーション情報に基づいて話者を特定する話者判定方法であって、
収集された個々のコミュニケーション情報から個々のコミュニケーションの特徴量を抽出し、抽出した特徴をコミュニケーション関係者と紐づけて記憶部に記憶させるステップと、
音声情報を取得すると、前記音声情報から音声内容を抽出して音声内容の特徴を抽出し、前記記憶部における前記音声内容の特徴と同一または類似する特徴によって前記音声情報における話者を判定するステップと、を有することを特徴とする。
【００２５】
他の形態の話者判定方法の発明は、前記形態の本発明において、さらに、個々のコミュニケーション情報を収集するステップを有することを特徴とする。
【００２６】
他の形態の話者判定方法の発明は、前記形態の本発明において、前記記憶部における前記音声内容の特徴と同一または類似する特徴の検索を前記記憶部に要求して検索結果を取得するステップをさらに有することを特徴とする請求項１９または２０に記載の話者判定方法。
【００２７】
本発明の話者判定プログラムのうち、第１の形態は、個々の関係性を示すコミュニケーション情報に基づいて話者を特定するシステムを制御する制御部で実行されるプログラムであって、
収集された個々のコミュニケーション情報から個々のコミュニケーションの特徴量を抽出し、抽出した特徴をコミュニケーション関係者と紐づけて記憶部に記憶するステップと、
音声情報を取得すると、前記音声情報から音声内容を抽出して音声内容の特徴を抽出し、前記記憶部から前記音声内容の特徴と同一または類似する特徴を検索して前記音声情報における話者を判定するステップを有することを特徴とする。
【００２８】
他の形態の話者判定プログラムの発明は、前記形態の本発明において、前記記憶部で前記音声内容の特徴と同一または類似する特徴を検索するステップをさらに有することを特徴とする。
【００２９】
他の形態の話者判定プログラムの発明は、前記形態の本発明において、前記記憶部における前記音声内容の特徴と同一または類似する特徴の検索を前記記憶部に要求して検索結果を取得するステップをさらに有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００３０】
すなわち本発明によれば、過去のコミュニケーション情報から人物間でやりとりされる内容の特徴を抽出し記憶し、通話内容の特徴と上記を比較することで、個々の関係性を示すコミュニケーション情報に基づいて話者の判定を正確に行うことができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の話者判定システムの構成の概略を示す図である。
【図２】同じく、本発明の話者判定システムの一実施形態の構成を示す図である。
【図３】同じく、コミュニケーション情報が格納されているメール情報データベースを示す図である。
【図４】同じく、人物情報が格納されている人物情報データベースを示す図である。
【図５】同じく、抽出された特徴量が格納された特徴量データベースを示す図である。
【図６】同じく、話者判定された会話情報をコミュニケーション情報に用いる会話情報データベースを示す図である。
【図７】同じく、話者判定された会議情報をコミュニケーション情報に用いる会議情報データベースを示す図である。
【図８】他の実施形態において、音声特徴を個人情報に格納した例を示す図である。
【図９】他の実施形態において、音声特徴と推定特徴とを特徴情報データベースに格納した例を示す図である。
【図１０】他の実施形態において、ステージ毎の個々のかかわわり情報を示すデータベースを示す図である。
【図１１】他の実施形態において、ステージ毎の話題推定情報を格納したデータベースを示す図である。
【図１２】他の実施形態において、ステージ毎の話題推定情報と特徴量を格納したデータベースを示す図である。
【図１３】本発明の実施形態の話者判定の手順において、個々の特徴量を抽出する手順を示すフローチャートである。
【図１４】同じく、通話内容から話者を判定する手順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】
【００３２】
以下に、本発明の一実施形態を説明する。
図１は、実施形態の話者判定システム１の概略を示すものである。
話者判定システム１では、Ａ社の社内システム１００内で通話システム１１０と接続して使用される。通話システム１１０では、社外の顧客Ｂと通話をして音声情報を取得することができる。この実施形態では、通話システム１１０は、話者判定システム１外の構成である。
なお、この実施形態では、通話内容の相手先として顧客を挙げているが、本発明としては通話先が顧客などに限定されるものではなく、同じ社内や、当業者同士などであってもよく、また、学校、団体、個人など適宜の対象において本発明の話者判定システムを用いることができる。
また、この実施形態では、話者を判定するための音声は通話によって得られるものとして説明しているが、口頭での録音内容など音声情報の取得方法は本発明としては特に限定されるものではない。
【００３３】
話者判定システム１では、コミュニケーション特徴を記憶する特徴記憶部２０を有しており、特徴記憶部２０に特徴記憶データベースが構築される。特徴記憶部２０は、本発明の記憶部に相当する。特徴記憶部は、不揮発のメモリやハードディスクなどの適宜の記憶部を用いることができ、複数種類で構成されていてもよい。また、話者判定システムには記憶部を有さず、システムにネットワークで接続された特徴記憶部にアクセスしてデータの読み書きの要求を行うものであってもよい。
【００３４】
特徴記憶部２０は、制御部１０に制御可能に接続されており、制御部１０では、特徴記憶部２０にコミュニケーション特徴などを特徴記憶データベースとして格納するとともに、必要に応じて特徴記憶データベースからコミュニケーション特徴などを読み出して話者判定に用いることができる。その際には、人物情報や個々の人物の音声特徴などを判定において付加的に用いることができる。また、システム外に特徴記憶部を有し、ネットワークなどで接続されている場合は、制御部は、外部の特徴記憶部に検索の要求をして、検索結果を取得するようにしてもよい。また、特徴記憶部は、移動可能なものとしてもよい。
制御部１０は、ＣＰＵやＣＰＵ上で動作するプログラム、記憶部などによって構成されており、前記したプログラムは本発明の話者判定プログラムに相当する。制御部１０のハードウェアは、本発明のプログラムが実行されるコンピュータに相当する。
【００３５】
制御部１０では、社内システム１００に含まれるコミュニケーション情報元１２０と通信可能に接続されている。
コミュニケーション情報元１２０に接続される制御部１０としては、コミュニケーション情報収集部１１に一部の役割を与えて、コミュニケーション情報の収集を行うことができる。コミュニケーション情報収集部１１は、メールサーバー、ファイルシステム、ソーシャルネットワークシステム等のコミュニケーション情報元にアクセスしてクローリングし、各コミュニケーション情報を収集することができる。収集では、人と人とのつながりや、つながりの強さなどを考慮することができる。この情報収集によれば、情報更新などの人の手を煩わせることなく話者を特定することが可能になる。
【００３６】
コミュニケーション情報収集部１１は、制御部１０内において区画されて個別にＣＰＵなどを備え、このＣＰＵで実行されるコミュニケーション情報収集部用のプログラムで実行可能とされるものであってもよく、また、制御部１０のＣＰＵで実行されるプログラムの一部において機能を実現するものであってもよい。この実施形態では後者とする。
【００３７】
コミュニケーション情報収集部１１には、制御部１０として一部の役割を与えたコミュニケーション特徴抽出部１２を接続することができる。コミュニケーション情報収集部１１で収集されたコミュニケーション情報は、コミュニケーション特徴抽出部１２で取得され、其々のコミュニケーション内容から其々の人物の関係性において特徴量を抽出する。
特徴量抽出の方法には様々な方法があり、本発明としては特に抽出方法が限定されるものではないが、例えば、ＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency、Inverse Document Frequency）などの手法を用いることができる。但し、この手法は一例であって本発明としては、その他の方法を用いるものであっても構わない。また、対象となる情報元などに応じて異なる抽出方法を用いるものとしてもよい。
コミュニケーション特徴は、特徴記憶部２０の特徴記憶データベースに読み出し可能に格納される。
コミュニケーション特徴抽出部１２は、制御部１０内において区画されて個別にＣＰＵなどを備え、このＣＰＵで実行されるコミュニケーション特徴抽出用のプログラムで実行可能とされるものであってもよく、また、制御部１０のＣＰＵで実行されるプログラムの一部において機能を実現するものであってもよい。この実施形態では後者とする。
【００３８】
一方、制御部１０で音声情報を取得すると、話者判定を行うことができる。
制御部１０では、一部の役割を与えている通話内容抽出部１３において通話システム（電話機など）１１０上で通信されている音声情報を取得することができる。例えば音声認識などを行い、通話内容を抽出する。
【００３９】
通話内容は、例えば会話内容をテキスト情報に落としたものであってもよい。
この実施形態では、通話があった場合に話者判定のための手順を開始することができる。また、手順の開始は、通話があると通信システム１１０から話者判定システムに通知をし、制御部１０でこの通知を受けて自動的に手順を開始してもよく、通知を受けた後に、ユーザーが手順開始のための操作などを行って手順を開始してもよい。さらに、適宜の時期にユーザーが録音された通話内容から話者を判定するために手順を開始する操作などを行って手順を開始するようにしてもよい。
【００４０】
制御部１０では、一部の役割を与えた音声内容抽出部１３によって通話システム１１０から対象とする通話内容を抽出する。なお、通話システム１１０から能動的に通話内容を音声内容抽出部１３に送信して、音声内容抽出部１３で判定の対象となる通話内容を抽出するようにしてもよい。
通話内容抽出部１３は、制御部１０内において区画されて個別にＣＰＵなどを備え、このＣＰＵで実行されるコミュニケーション特徴抽出用のプログラムで実行可能とされるものであってもよく、また、制御部１０のＣＰＵで実行されるプログラムの一部において機能を実現するものであってもよい。この実施形態では後者とする。
【００４１】
通話内容抽出部１３で抽出された通話内容は、制御部１０で一部の役割が与えられている通話内容特徴部１４に送られる。通話内容特徴部１４では、通話内容から特徴量を抽出する。
特徴量の抽出は、コミュニケーション特徴量抽出と同じ方法で抽出することができる。この例の場合、ＴＦ−ＩＤＦの手法を用いることができる。ただし、コミュニケーション特徴抽出の手法と音声内容抽出の手法を異なるものとしてもよい。
【００４２】
通話内容特徴部１４では、音声内容を特徴記憶部２０の特徴記憶データベースに格納して話者判定に利用するようにしてもよい。
通話内容特徴部１４は、制御部１０内において区画されて個別にＣＰＵなどを備え、このＣＰＵで実行されるコミュニケーション特徴抽出用のプログラムで実行可能とされるものであってもよく、また、制御部１０のＣＰＵで実行されるプログラムの一部において機能を実現するものであってもよい。この実施形態では後者とする。
【００４３】
通話内容特徴部で得た通話内容の特徴量は、制御部１０で一部の役割を与えた話者判定部１５で判定を行うことができる。具体的には、話者判定部１５では、取得した特徴量に基づいて特徴記憶部２０の特徴記憶データベースに格納されているコミュニケーション特徴を比較するように検索し、同一または類似する特徴を見い出すことができる。その特徴に基づいて話者の判定を的確に行うことができる。
上記話者判定システムは、例えば社内人物の人脈を把握し、可視化、共有化するシステムに用いることができ、人脈は各個々人のコミュニケーション情報（名刺交換含む）を用いて人脈とすることができる。
【００４４】
なお、上記説明では、話者判定システムの概要を説明したが、話者判定システムについて具体例を用いて説明する。なお、上記話者判定システムと同一の構成について同一の符号を付してその説明を省略または簡略化する。
図２は、話者判定システムの構成例を示すものである。
話者判定システム１Ａは、特徴記憶部２０と制御部１０Ａとを備えている。
制御部１０Ａは、前記実施形態と同様に、コミュニケーション収集部１１、コミュニケーション特徴抽出部１２、通話内容抽出部１３、通話内容特徴抽出部１４、話者判定部１５を備えている。さらに制御部１０Ａには、システム外部のマイクに接続される音声特徴抽出部１６、システム外部の通話システム（電話機など）１１０に接続される音声特徴抽出部１６、通話システム（電話機など）１１０に接続される端末情報抽出部１７を有している。なお、マイクなどを話者判定システムに備えるものであってもよい。
また、コミュニケーション収集部１１は、メールサーバー、ファイルサーバー、ソーシャルネットワークシステムを備える外部システム１３０に接続される構成になっている。
【００４５】
音声特徴抽出部１６は、通話システム（電話機など）１１０、マイク１４０に接続されており、音声情報から音声特徴を抽出し、特徴記憶部２０の特徴記憶データベースに格納することができ、話者を特定するのに音声の特徴を併用することができる。
音声情報は、通話システム（電話機など）１１０の通話内容から取得することができ、また、マイクを通して個々の音声情報を取得するようにしてもよい。
【００４６】
端末情報抽出部１７は、通話システム（電話機など）１１０に接続されて通話時の端末情報（電話番号など）を取得することができる。抽出した端末情報はコミュニケーション情報収集部１１に提供することができる。
自社人物と社外人物（顧客）との通話においては、例えば個人を特定できる携帯電話を用いた場合は、その発信履歴等から双方の話者を特定することに併用して利用することができる。ただし、固定電話等を用いられた場合、話者を特定することが困難であるため、そのような場合は、端末情報を用いていないコミュニケーション情報の特徴量から話者を判定する。
【００４７】
この実施形態では、通話内容特徴抽出部１４で抽出した特徴量は、話者判定に用いる他、コミュニケーション情報としてコミュニケーション情報収集部１１に提供して将来の話者判定に利用することができる。
さらに、この実施形態では、人物情報データベースを有している。人物情報データベースは、例えばコミュニケーション情報の特徴抽出などに際し、利用することができる。なお、人物情報データベースは、話者判定システム外にあるものを利用するものとしてもよい。
【００４８】
先ず、コミュニケーション情報収集の具体例を説明する。
コミュニケーション情報収集部１１は、外部システム１３０におけるメールサーバー、ファイルシステム、ソーシャルネットワークシステム（以下ＳＮＳという）等をクローリングし、各コミュニケーション情報を収集し、コミュニケーションに関連する人物とやりとりの内容を紐づけて抽出、記憶する。ここではメールサーバーからメール情報を取得することで詳細を説明する。
メールサーバーから抽出した情報を図３に示すようにメール情報ＤＢに格納する。
ここでは、Ｃｃの重要度は落とし、関係性は考慮しないケースで説明を行う。当然、Ｃｃの情報をＤＢに格納しても良い。
【００４９】
次に、上記情報から個々の関連性情報を抽出する内容について説明する。
図４に示すような人物情報と、メールアドレスから人物を特定することができる。
さらに、メール情報データベースより、個々のつながりを抽出する。
この例であると、山田太郎（Ａ＠ａ．ｃｏｍ）と山本一郎（Ｘ＠ｘ．ｃｏｍ）などの繋がりが、図３、図４のデータベースの内容によって分かる。
【００５０】
次に、コミュニケーション特徴抽出部１２は、其々のコミュニケーション内容（メール内容）から特徴量を抽出する。特徴量抽出の方法には様々な方法があるが、例えば、ＴＦ−ＩＤＦなどの手法を用いる。
其々の人物の関係性において特徴量を抽出する。例えば人物○と人物●各二者間のこれまでのコミュニケーション特徴を抽出することができる。この特徴量を例えば、図５に示す特徴記憶データベースとして特徴記憶部２０に格納する。
【００５１】
次に、通話内容から特徴量を抽出し、話者を特定する例を説明する。
通話内容抽出部１３は通話システム上で通信されている音声情報を取得し、例えば音声認識などを行い、通話内容を抽出する。通話内容とは、例えば会話内容をテキスト情報に落としたものであってもよい。図６は、会話情報から抽出した内容をデータベース化したものであり、図７は、会議情報から抽出した内容をデータベース化したものである。
通話内容特徴部１４は、上記抽出した通話内容の特徴量を抽出する。
特徴量の抽出は、上述したコミュニケーション特徴量抽出と同じ方法で抽出することができる。
この例の場合、ＴＦ−ＩＤＦの手法を用いる。ここで抽出された特徴量が  ＴＦ−ＩＤＦ（？−？）であったとする。なお、コミュニケーション特徴量抽出とは異なる手法を用いてもよい。
【００５２】
次に、話者判定部１５は、抽出した特徴量ＴＦ−ＩＤＦ（？−？）と同一または類似の特徴量を、図５に示したような特徴記憶ＤＢから検索する。その結果、例えば、ＴＦ−ＩＤＦ（Ａ−Ｘ）が類似と判定される。ＴＦ−ＩＤＦ（Ａ−Ｘ）はＡとＸとの関係である。すなわち  Ａ：山田太郎と、Ｘ：山本一郎が話者であることを特定する。
ここで類似と判断する基準は、ある閾値以上（例えば９５％以上）であり、その中で最も類似度の高いものとする。閾値は予め設定されており、また、ユーザーが閾値を変更できるものとしてもよい。
以上により、話者を的確に判定することが可能になる。
【００５３】
次に、話者が特定された後で、この通話をコミュニケーション情報としてデータ更新することができる。
先にメール情報の例で示したが、通話（会話）もコミュニケーションの一つとして記憶することができる。
図６に示した会話情報を、コミュニケーション情報として蓄積していくためのデータベースに用いることができる。
【００５４】
このように話者が特定できた会話情報は、データベースに記憶していく。
先に、メール情報を用いて  特徴量を抽出する例を示したが、コミュニケーションの一部として会話情報も用いることができる。
例えば、Ｕ０１とＵ０３のコミュニケーション情報はメール情報データベース、会話情報データベースより抽出するとメール内容が「あいうえお」「さしすせそ」、会話情報が「まみむめも」である。これらの情報より特徴量を求め、特徴記憶データベースに記憶して更新する。
【００５５】
さらにコミュニケーション情報として、会議については、図７に示すような会議議事録から情報を抽出することができる。
コミュニケーション情報収集部はファイルサーバー、議事録データベースなどにアクセスし、会議の議事録を収集する。
会議議事録より、参加者情報と議事内容を抽出し、各人物の関係のコミュニケーション情報として記憶する。
例えば、参加者：山田太郎、田中花子、山本一郎。会議議事：「やゆよ」であった場合、図７に示すように会議情報データベースに記憶される
ソーシャルネットワークシステム（以下ＳＮＳとする）情報も同様である。ＳＮＳのＩＤより人物を特定し、それぞれの関連と、やりとり内容を記憶する。
なお、話者を特定した音声情報をコミュニケーション情報に含ませるとするかは本発明としては特に限定されるものではない。
【００５６】
次に、コミュニケーション情報は、一定期間のものに限って使用することができる。一定期間のコミュニケーション情報を用いる方法を以下に説明する。
一定期間：一か月ということで説明する。なお、期間の長さは特に定められるものではなく、適宜設定することができ、ユーザーが設定の変更を行えるようにしてもよい。
また、ここでは話者特定を行うタイミングを２０１６／２／５とする。この場合、２０１６／１／５〜２０１６／２／５までのコミュニケーション情報を用いることとなる。
メール情報データベース、会話情報データベース、会議情報データベースから  上記期間に該当する情報を抽出し、それらの情報を用いてコミュニケーションの特徴量を抽出する。
特徴量の抽出方法やその他の方法は先に説明した内容と同様である。なお、一定期間は、コミュニケーション情報の種別などによって期間を異なるものにしてもよく、また、ユーザーが個々のコミュニケーション情報について、操作部などを介して一定期間の値を変更できるようにしてもよい。
なお、コミュニケーション情報を一定期間に限るかは、本発明としては特に限定されるものではない。
【００５７】
話者を特定するのに音声の特徴を併用することも可能である。その方法を記載する。
ここでは、予め用意されたマイク（音声入力機）に対して各人が音声を入力する方法で記載する。もちろん通話から取得した音声情報を用いてもかまわない。
各人が、予め用意されたマイク（音声入力機）に対して自分の音声を入力する。
音声特徴抽出部は入力された音声情報から音声の特徴を抽出する。音声特徴を抽出する方法は様々な手法があるが、ここでは抽出方法を限定するものではなく、一般的に用いられる声紋情報を抽出する方法を用いることができる。抽出された音声特徴は、発声者情報と紐づけて、例えば図８に示すように、個人情報のデータベースに格納することができ、さらに、図９に示すように、特徴記憶データベースに記憶することができる。例えばこの例では、Ｕ０１の音声特徴が、＊Ｕ０１＊としてＤＢに記憶される。
なお、音声の特徴を併用することが本発明として特に限定されるものではない。
【００５８】
次に話者特定方法を説明する。
音声特徴抽出部は通話システム上で通信されている音声情報を取得し、其々の音声の特徴を抽出する。次に特徴記憶データベースに類似の音声特徴を検索する。
このとき、類似と判断される候補を複数抽出する。この例では、話者Ａ：Ｕ０１、Ｕ０２  話者Ｂ：Ｕ０３、Ｕ０４が抽出されたとする。
次に先に説明した方法と同様にコミュニケーション特徴量で話者特定を行う。
先の例と同様、Ｕ０１とＵ０３だったとする。この例では、音声特徴でもＵ０１、Ｕ０３が抽出されているため、間違いなくＵ０１、Ｕ０３が話者であると確定させる。
仮に、音声特徴とコミュニケーション特徴とで、其々の結果が異なった場合、話者特定不可能（Ｕｎｋｎｏｗｎユーザー）として判定する。
【００５９】
通話で利用した電話番号で話者を絞り込むようにしてもよく、その場合について説明する。
端末情報抽出部１７は通話システムより、通話で利用している電話番号を抽出する。
ここでは、一方が０８０−ｘｘｘ１もう一方が０１２０−ｘｘｘｘだったとする。
人物データベースのＴＥＬ情報から同一のものを検索する。この場合、０８０−ｘｘｘ１はＵ０１、０１２０−ｘｘｘｘは不明という結果となる。
通話で利用された電話番号からＵ０１であることが特定されるため、以降のコミュニケーション特徴を用いた話者特定に関しては  Ｕ０１に関する情報のみを用いて話者特定を行う。
図９の例では  Ｕ０１−Ｕ０２、Ｕ０１−Ｕ０３、Ｕ０１−Ｕ０４のコミュニケーション特徴量のみを用いて判断する。
このことにより、処理速度の向上が見込める。また、その結果、話者を特定できなかった場合、その他のコミュニケーション特徴量との類似度を算出し、話者特定を試みても良い。
なお、本発明としては端末情報を用いるかは特に限定されるものではない。
【００６０】
次に、今後行われるであろう話題の推定の方法について記載する
業務においておおよその流れは共通である。例えば営業であれば顧客の課題を聞きだした後はその課題を解決するための提案を行い、顧客の反応に応じて対応しつつ、最終的には見積もり、契約の話題へと移る。また、細かくプロセス化されているケースも多く、その場合より話題の内容の傾向は同様となる。ここでは過去のＰＪ（テーマ）の話題の推移を学習し、それを用いる方法を記載する。
なお、本発明としては話題の推定を用いるかは特に限定されるものではない。
【００６１】
具体的には、収集されたコミュニケーション情報からあるＰＪ（テーマ）に関連した情報を抽出する。ここでは、ＰＪに関与した人物、ＰＪが活動した期間で情報を収集する。
図１０のプロジェクトデータベースより、ＰＪ−Ａは  Ｕ０１、Ｕ０３が関与しており、図１２に示すように、２０１５／１／１〜２０１５／１２／３１  までが活動期間である。プロジェクトデータベースは、コミュニケーション情報として収集することができる。
【００６２】
この場合、メール情報データベース、会議情報データベース、会話情報データベース等のコミュニケーション情報より、Ｕ０１、Ｕ０３が関与し、且つ２０１５／１／１〜２０１５／１２／３１までの情報を抽出する。抽出された情報を例えば期間に対して１０分割する。上記の例であれば３６５日の活動期間であるため、３７日ずつで分割する。
最後は３２日分となる。前半５分割は３７日、後半５分割は３６日  などで分けても良い。分割したそれぞれにおいて、先に説明した方法（ＴＦ−ＩＤＦ）で特徴量を抽出する。
上記抽出結果を図１１の話題推定データベースに格納する。同じくその他の過去ＰＪ（ＰＪ−Ｂ、ＰＪ−Ｃ…）においても同じことを繰り返し、其々の特徴量をデータベースに格納する。
【００６３】
次に、各時間経緯の特徴量（例えば、１０分割した特徴量）の類似点を抽出し、それを推定量として記憶する。ＰＪ−Ａ１、ＰＪ−Ｂ１、…の類似点が推定１となる。以降も同様とする。
上記特徴量は、単語の出現回数や重要度に基づいて算出されるものであるが、例えば営業活動であれば、９：契約、決済、承認、などの契約に関する単語、１０：導入、設置、搬入、ユーザー登録などの設置や運用開始時点に関する単語が特徴として抽出されることが予想される。
【００６４】
次に、現在実行中のＰＪ−Ｘにおいて、次に話されるであろう話題を推定する方法を記載する。
ＰＪ−Ｘに関与する人物  Ｕ０１、Ｕ０２、Ｕ０３  の最近１か月のコミュニケーション情報を収集し、特徴量を抽出する。抽出された特徴量と  話題推定ＤＢの  推定量１〜推定量１０の中で最も類似度の高いものを検査する。ここでは推定量９がもっとも類似度が高かったとする。
ＰＪ−Ｘにおいて、次に話されるであろう話題は  推定量１０であると判断する。
ＰＪ−Ｘに関わる人物は  Ｕ０１、Ｕ０２、Ｕ０３であるため、其々の関係（Ｕ０１−Ｕ０２、Ｕ０１−Ｕ０３、Ｕ０２−Ｕ０３）の推定特徴として図９に示すように、特徴データベースに記憶する。
【００６５】
次に話者の特定であるが、特徴データベース内のコミュニケーション特徴量と推定特徴をマージする。
例えばＵ０１−Ｕ０３であれば、「ＴＦ−ＩＤＦ（Ｕ０１−Ｕ０３）＋推定１０」が特徴量となる。
通話内容の特徴量  ＴＦ−ＩＤＦ（？−？）と「ＴＦ−ＩＤＦ（Ｕ０１−Ｕ０３）＋推定１０」が一定以上の類似度があれば話者は、Ｕ０１−Ｕ０３であると判断する。
【００６６】
予め定められたプロセスと現在地を用いて推定することができる。その方法を説明する。
ここでは、プロセスが５つのステージで分けられている場合で説明する。
図１２のＰＪステージデータベースにはプロジェクト毎の５つのステージ（Ｓｔａｇｅ１，  Ｓｔａｇｅ２，  Ｓｔａｇｅ３，  Ｓｔａｇｅ４，  Ｓｔａｇｅ５）の期間情報が記録される。
【００６７】
プロセスの定義や各ＰＪの期間情報はシステム管理者が入力するなどでよい。
上記した実施例では、各ＰＪを１０分割することで記載したが、ここでは定められたＳｔａｇｅ毎に特徴量を抽出する。
次に、  図１０のプロジェクトデータベースより、ＰＪ−Ｘが現在Ｓｔａｇｅ２にいることが示されている。この情報は担当ＰＪリーダーがシステムに登録しても良いし、その他の進捗管理システムから自動的に登録される仕組みであっても良い。現在Ｓｔａｇｅ２であるため、先にＳｔａｇｅ毎に抽出した特徴量のうち、Ｓｔａｇｅ２の特徴量を用いる。話者特定方法などは段落００６３に記載した方法と同様である（プロセス上いまどこにいるか？が明らかになれば、より正確な特徴情報を用いて話者を特定することができる）
【００６８】
次に、上記話者判定システムを用いた話者判定の手順を図１３、１４のフローチャートに基づいて説明する。以下の手順は制御部によって実行される。
図１３は、コミュニケーション情報から個々のやりとりの特徴量を抽出する手順を示すものである。なお、この例では、コミュニケーション情報元がメールであることを前提としている。
先ず、コミュニケーションメール情報を収集し（ステップｓ１）、メールヘッダ情報から送受信関係を抽出する（ステップｓ２）。次いで、メールアドレスから該当人物を特定し（ステップｓ３）、２者の人物間におけるメール内容からそれぞれ特徴量を抽出する（ステップｓ４）。例えばＡ−Ｂ間、Ａ−Ｃ間、Ａ−Ｄ間…というようにそれぞれ特徴量を抽出する。次いで特徴量を特徴量データベースに記憶する（ステップｓ５）。
【００６９】
図１４は、通話内容から話者を特定する手順を示すものである。
通話を開始すると（ステップｓ１０）、通話内容を取得して音声認識が行われる（ステップｓ１１）。次に、通話内容の特徴量を抽出し（ステップｓ１２）、この特徴量に基づいて、同一または類似する特徴量を特徴量データベースから検索し、同一または一定以上の閾値類似するものがあるかを判定する（ステップｓ１３）。同一または類似する特徴量があれば（ステップｓ１３、Ｙｅｓ）、話者特定を行い（ステップｓ１４）、同一または類似するものがなければ（ステップｓ１３、Ｎｏ）、話者が不明であるとしてＵｎｋｎｏｗｎであると判定する。
【００７０】
以上、本発明について上記実施形態に基づいて説明を行ったが、本発明の範囲が上記実施形態の説明に限定されるものではなく、本発明の範囲を逸脱しない限りは本実施形態に対する適宜の変更が可能である。
【符号の説明】
【００７１】
１    話者判定システム
１Ａ  話者判定システム
１０    制御部
１０Ａ  制御部
１１    コミュニケーション情報収集部
１２    コミュニケーション特徴収集部
１３    通話内容抽出部
１４    通話内容特徴抽出部
１５    話者判定部
２０    特徴記憶部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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