(57)【要約】【課題】ユーザに応じた感情推定を容易に行うこと。【解決手段】音声対話装置１は、対話相手であるユーザを特定するユーザ特定部１０１と、感情推定に用いる特徴量を前記ユーザから取得する特徴量取得部１０２と、前記特徴量に基づいて前記ユーザの感情の指標値を算出する感情推定部１０５と、対話実施量が予め定められた基準実施量未満である場合に、予め定められた応答指針に従った初期応答を生成する応答生成部１０６と、前記初期応答に対する前記ユーザの反応についての前記特徴量に基づいて感情推定部１０５が算出した前記指標値と、予め定められた基準指標値との比較結果に応じて、感情を推定するための前記ユーザに固有な閾値を設定する感情閾値設定部１０９とを有する。感情推定部１０５は、算出した前記指標値と設定された閾値との比較結果に応じて、前記ユーザの感情を推定する。【選択図】図２
2018132623.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対話相手であるユーザを特定するユーザ特定部と、
感情推定に用いる特徴量を前記ユーザから取得する特徴量取得部と、
前記特徴量に基づいて前記ユーザの感情の指標値を算出する感情推定部と、
前記ユーザ特定部により特定されたユーザとの対話実施量が予め定められた基準実施量未満である場合に、予め定められた応答指針に従った初期応答を生成する応答生成部と、
前記初期応答に対する前記ユーザの反応についての前記特徴量に基づいて前記感情推定部が算出した前記指標値と、予め定められた基準指標値との比較結果に応じて、感情を推定するための前記ユーザに固有な閾値を設定する感情閾値設定部と、
を有し、
前記感情推定部は、算出した前記指標値と前記感情閾値設定部により設定された閾値との比較結果に応じて、前記ユーザの感情を推定する
音声対話装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音声対話装置に関し、特に、感情の推定を行う音声対話装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザと会話を行う音声対話装置が知られている。このような技術に関し、例えば、特許文献１では、ユーザの感情に合わせた応答を行う対話処理装置について開示している。この対話処理装置では、ユーザの発話内容に基づいて、ユーザの感情が、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのいずれであるかを一定の判定基準に従って推定し、推定結果に応じた応答を行う。
【０００３】
このように、言語情報、音韻情報、又は画像情報などといった特徴量に基づいて、ユーザの感情を指標化して、ユーザによらず一定の判断基準で感情を推定する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１７８０６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、同じ発話内容であっても、ユーザによって、その発話に込められた感情が異なる場合がある。つまり、ユーザによって、感情推定に使用される特徴量への感情の反映度合いが異なる場合がある。例えば、言葉の表現が豊かなユーザや表情が豊かなユーザもいれば、そうでないユーザもいる。特許文献１に記載された技術の場合、感情が特徴量に反映されにくいユーザに対しては、推定結果としてニュートラルとなることが多くなり、感情が特徴量に反映されやすいユーザに対しては、推定結果としてポジティブ又はネガティブが多くなる。このように、ユーザ毎のばらつきが多くなり適切な感情推定を行うことができない。
【０００６】
これに対し、感情推定の際の判定基準をユーザ毎に予め設定しておけば、ユーザに応じて判定基準を変更することができ、ユーザに応じた適切な感情推定が可能になると考えられる。しかしながら、その場合、事前の設定が煩雑となってしまう。このため、ユーザに応じて適切に感情推定を行うことが容易ではなかった。
【０００７】
本発明は、上記した事情を背景としてなされたものであり、ユーザに応じた感情推定を容易に行うことができる音声対話装置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】
【０００８】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、対話相手であるユーザを特定するユーザ特定部と、感情推定に用いる特徴量を前記ユーザから取得する特徴量取得部と、前記特徴量に基づいて前記ユーザの感情の指標値を算出する感情推定部と、前記ユーザ特定部により特定されたユーザとの対話実施量が予め定められた基準実施量未満である場合に、予め定められた応答指針に従った初期応答を生成する応答生成部と、前記初期応答に対する前記ユーザの反応についての前記特徴量に基づいて前記感情推定部が算出した前記指標値と、予め定められた基準指標値との比較結果に応じて、感情を推定するための前記ユーザに固有な閾値を設定する感情閾値設定部と、を有し、前記感情推定部は、算出した前記指標値と前記感情閾値設定部により設定された閾値との比較結果に応じて、前記ユーザの感情を推定する音声対話装置である。
この音声対話装置によれば、対話実施量が予め定められた基準実施量未満である場合に、所定の初期応答に従ったコミュニケーションが行われ、その際のユーザの感情の指標値と予め定められた基準指標値との比較結果に応じて、このユーザに固有な閾値が設定される。このため、特徴量への感情の反映度合いに応じた閾値の設定を容易に行うことができる。よって、この音声対話装置によればユーザに応じた感情推定を容易に行うことができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ユーザに応じた感情推定を容易に行うことができる音声対話装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１にかかる音声対話装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２】実施の形態１にかかる音声対話装置の制御装置の構成を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１にかかる音声対話装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。なお、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。
【００１２】
図１は、実施の形態１にかかる音声対話装置１のハードウェア構成を示す図である。音声対話装置１は、ユーザと音声を用いて対話を行う。具体的には、音声対話装置１は、ユーザからの発話に応じて、ユーザに対して音声を出力することで、ユーザと対話を行う。つまり、音声対話装置１は、対話相手であるユーザの発話音声を認識し、このユーザに対し音声を出力する。音声対話装置１は、例えば、生活支援ロボット及び小型ロボット等のロボット、クラウドシステム及びスマートフォン等に搭載可能である。
【００１３】
音声対話装置１は、周辺の音声を収集するマイク２と、周辺の画像を取得するカメラ３と、音声を発するスピーカ４と、制御装置１０とを有する。制御装置１０は、例えばコンピュータとしての機能を有する。制御装置１０は、マイク２、カメラ３及びスピーカ４と、有線又は無線で接続されている。
【００１４】
制御装置１０は、主要なハードウェア構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６とを有する。ＣＰＵ１２は、制御処理及び演算処理等を行う演算装置としての機能を有する。ＲＯＭ１４は、ＣＰＵ１２によって実行される制御プログラム及び演算プログラム等を記憶するための機能を有する。ＲＡＭ１６は、処理データ等を一時的に記憶するための機能を有する。
【００１５】
制御装置１０は、マイク２によって集音されたユーザの発話を解析して、そのユーザの発話に応じて、ユーザに対する応答を生成する。そして、制御装置１０は、スピーカ４を介して、生成された応答に対応する音声（応答音声）を出力する。
【００１６】
図２は、実施の形態１にかかる音声対話装置１の制御装置１０の構成を示すブロック図である。制御装置１０は、ユーザ特定部１０１と、特徴量取得部１０２と、ユーザデータベース１０３と、初期対話判定部１０４と、感情推定部１０５と、応答生成部１０６と、初期対話シナリオデータベース１０７と、感情の出やすさ判定部１０８と、感情閾値設定部１０９と、音声合成部１１０とを有する。なお、図２に示すユーザ特定部１０１、特徴量取得部１０２、初期対話判定部１０４、感情推定部１０５、応答生成部１０６、感情の出やすさ判定部１０８、感情閾値設定部１０９、及び音声合成部１１０は、例えば、ＣＰＵ１２がＲＯＭ１４に記憶されたプログラムを実行することによって実現可能である。また、必要なプログラムを任意の不揮発性記録媒体に記録しておき、必要に応じてインストールするようにしてもよい。また、ユーザデータベース１０３及び初期対話シナリオデータベース１０７は、例えば、ＲＯＭ１４等の記憶装置により実現される。なお、各構成要素は、上記のようにソフトウェアによって実現されることに限定されず、何らかの回路素子等のハードウェアによって実現されてもよい。
【００１７】
ユーザ特定部１０１は、対話相手であるユーザを特定する。本実施の形態では、ユーザ特定部１０１は、カメラ３から取得された画像情報を用いて、ユーザの特定を行う。より具体的には、ユーザデータベース１０３に予め格納されているユーザ毎の顔画像情報と、カメラ３から取得された画像情報とを用いて、顔認識処理を行うことで対話相手を特定する。本実施の形態では、ユーザ特定部１０１は、ユーザデータベース１０３において顔画像情報と対応付けられているユーザＩＤを特定する。
【００１８】
特徴量取得部１０２は、感情推定に用いる特徴量を、対話相手であるユーザから取得する。本実施の形態では、特徴量取得部１０２は、マイク２により取得されたユーザの音声データに対し、音声認識処理を行うことで、特徴量としてテキストデータを生成する。したがって、特徴量取得部１０２は、音声認識部と称されてもよい。なお、本実施の形態では、特徴量取得部１０２により取得された特徴量、すなわちテキストデータは、感情推定のみならず、応答の生成にも用いられる。
【００１９】
ユーザデータベース１０３は、ユーザ毎の顔画像情報及び対話履歴を格納する。ユーザデータベース１０３は、例えば、これらのデータとユーザＩＤとを対応付けて格納している。なお、対話履歴には、対話回数又は対話時間といった対話実施量を示す情報が含まれる。すなわち、対話実施量は、音声対話装置１とユーザとの対話が今までにどれだけ行われているかをユーザ毎に示す値である。また、ユーザデータベース１０３は、後述する基準指標値を格納している。
【００２０】
初期対話判定部１０４は、ユーザ特定部１０１により特定されたユーザとの対話実施量が予め定められた基準実施量未満であるか否かを判定する。すなわち、初期対話判定部１０４は、ユーザ特定部１０１により特定されたユーザとの対話が初期段階であるのか否かを判定する。本実施の形態では、具体的には、初期対話判定部１０４は、ユーザデータベース１０３を参照し、ユーザ特定部１０１により特定されたユーザＩＤに対応付けられている対話回数が予め定められた回数未満であるか否かを判定する。
【００２１】
感情推定部１０５は、特徴量取得部１０２が取得した特徴量に基づいて、ユーザ特定部１０１が特定したユーザの感情の指標値を算出する。具体的には、感情推定部１０５は、特徴量取得部１０２により生成されたテキストデータを解析し、予め定められた算出規則に従ってユーザの感情を示す指標値を算出する。また、感情推定部１０５は、算出した指標値と閾値との比較結果に応じて、ユーザ特定部１０１が特定したユーザである対話相手の感情を推定する。ここで、閾値は、後述する感情閾値設定部１０９により設定される値であり、各ユーザに応じた値である。
【００２２】
なお、感情推定部１０５は、感情の指標値の算出及び指標値と閾値との比較に基づいて感情の推定を行なえばよく、そのような感情推定の方法として公知の任意の手法が適用可能である。例えば、感情推定方法のひとつとして、「Ｗｅｂから獲得した感情生起要因コーパスに基づく感情推定」（徳久良子ほか，言語処理学会第１４回年次大会論文集，２００８年３月）に記載された技術が用いられてもよい。
【００２３】
本実施の形態では、感情推定部１０５は、ユーザの発話内容を示すテキストデータの解析結果から、指標値として、−１．０〜＋１．０の範囲内の数値を算出する。ここで、解析結果がネガティブな感情を示す場合、指標値はマイナスの値となり、解析結果がポジティブな感情を示す場合、指標値はプラスの値となる。
【００２４】
感情推定部１０５は、後述する初期応答によるコミュニケーションの終了後、感情閾値設定部１０９により設定された閾値を用いて、対話相手であるユーザの感情を推定する。本実施の形態では、具体的には、感情推定部１０５は、算出した指標値と閾値とを用いて、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのいずれかの感情を決定する。なお、ニュートラルとは、ポジティブでもネガティブでもない感情である。例えば、ポジティブな感情と推定するための閾値を＋０．５とし、ネガティブな感情と推定するための閾値を−０．５とする。この場合、感情推定部１０５は、特徴量取得部１０２が取得した特徴量に基づいて算出した指標値が、−０．５以下である場合、ユーザの感情がネガティブであると決定する。また、感情推定部１０５は、特徴量取得部１０２が取得した特徴量に基づいて算出した指標値が、＋０．５以上である場合、ユーザの感情がポジティブであると決定する。そして、感情推定部１０５は、特徴量取得部１０２が取得した特徴量に基づいて算出した指標値が、−０．５より大きく＋０．５未満である場合、ユーザの感情がニュートラルであると決定する。
【００２５】
応答生成部１０６は、対話相手であるユーザの発話に対する応答を生成する。応答は、典型的にはテキストデータである。ここで、特に、応答生成部１０６は、ユーザ特定部１０１により特定されたユーザとの対話実施量が予め定められた基準実施量未満である場合には、予め定められた応答指針に従った応答である初期応答を生成する。すなわち、初期対話判定部１０４により、対話が初期段階であると判定された場合、予め定められた応答指針に従った初期応答を生成する。具体的には、初期対話シナリオデータベース１０７に予め格納されたシナリオに沿って、ユーザの発話に対する応答を決定する。
【００２６】
初期対話シナリオデータベース１０７は、感情を推定するための上記閾値を決定するために行われる所定のシナリオデータを格納している。シナリオデータとしては、例えば、天気等に関する雑談又は挨拶などが含まれるが、これらに限られない。応答生成部１０６は、対話が初期段階であると判定された場合、初期対話シナリオデータベース１０７を参照し、このデータベースから応答文を選択することにより応答を生成する。
【００２７】
また、応答生成部１０６は、ユーザ特定部１０１により特定されたユーザとの対話実施量が予め定められた基準実施量以上である場合には、通常応答を生成する。通常応答は、例えば、初期応答よりも自由度のある応答であり、例えば、初期対話シナリオデータベース１０７に格納されたシナリオ以外の応答を含むことができる。本実施の形態では、応答生成部１０６は、感情推定部１０５により推定された感情に応じて適切な応答を生成する。このため、例えば、応答生成部１０６は、感情の種類に対応付けられた応答文を含む応答文テーブルを参照し、応答文テーブルから適切な応答文を選択することにより、応答文の生成を行ってもよい。
【００２８】
このように、応答生成部１０６は、ユーザ特定部１０１により特定されたユーザとの対話の初期段階では、初期応答を生成し、初期段階が終了した後は、通常応答を生成する。以下、応答生成部１０６が初期応答を行っている際の対話を初期対話と呼ぶこととする。初期対話中、ユーザデータベース１０３の対話履歴が更新されることとなる。したがって、初期対話中のユーザの対話実施量が増すこととなる。そして、対話実施量が予め定められた基準実施量以上となると、初期対話が終了し、通常応答による対話が開始される。
【００２９】
感情の出やすさ判定部１０８は、初期対話中の上記指標値に基づいて、ユーザ特定部１０１により特定されたユーザの感情の出やすさを判定する。すなわち、感情の出やすさ判定部１０８は、感情推定に使用される特徴量への感情のユーザ毎の反映度合いを判定する。具体的には、感情の出やすさ判定部１０８は、初期応答に対するユーザの反応についての特徴量に基づいて感情推定部１０５が算出した指標値と、予め定められた基準指標値とを比較することにより、当該ユーザの感情の出やすさを判定する。ここで、基準指標値は、例えば、複数の人が初期対話した際の指標値の平均である。この場合、感情の出やすさ判定部１０８は、判定対象のユーザの指標値を、ユーザの平均的な指標値と比べることにより、判定対象のユーザの感情の出やすさを判定することとなる。例えば、判定対象のユーザの初期対話中の指標値の平均値（以下、判定対象平均値と呼ぶ）が、０．７５であるとする。また、事前に算出された、初期対話中の指標値の平均値の複数ユーザの平均値（以下、基準平均値と呼ぶ）が、０．５２であるとする。感情の出やすさ判定部１０８は、例えば、判定対象平均値の絶対値から基準平均値の絶対値を減算し、この減算結果として得られる判定値に従って、感情の出やすさを３段階で判定する。例えば、感情の出やすさ判定部１０８は、判定値が＋０，２よりも大きい場合、感情が出やすいと判定し、判定値が−０，２よりも小さい場合、感情が出にくいと判定し、判定値が−０．２以上＋０．２以下である場合、どちらでもないと判定する。上記例の場合、判定値は、０．７５−０．５２＝０．２３＞０．２であるため、判定対象のユーザは感情が出やすいと判定される。
【００３０】
感情閾値設定部１０９は、感情の出やすさ判定部１０８による判定結果に応じて、感情を推定するためのユーザに固有な閾値を設定する。感情閾値設定部１０９は、初期対話が終了すると、感情の出やすさ判定部１０８による判定結果に応じて、当該ユーザの感情を感情推定部１０５が推定する際に用いる閾値を設定する。例えば、感情の出やすさ判定部１０８により、感情が出にくいと判定された場合、感情閾値設定部１０９は、ポジティブ又はネガティブの感情が推定されやすくなるよう、予め定められた基本閾値よりもゆるい閾値を設定する。また、感情の出やすさ判定部１０８により、感情が出やすいと判定された場合、感情閾値設定部１０９は、ポジティブ又はネガティブの感情が推定されにくくなるよう、基本閾値よりもきつい閾値を設定する。したがって、例えば、感情の出やすさ判定部１０８により、感情が出にくいと判定された場合、感情閾値設定部１０９は、ポジティブな感情と推定するための閾値を、その基本閾値である＋０．５より０．２だけ下げ、＋０．３とし、ネガティブな感情と推定するための閾値を、その基本閾値である−０．５より０．２だけ上げ、−０．３とする。
【００３１】
音声合成部１１０は、応答生成部１０６が生成した応答を音声データに変換する。すなわち、音声合成部１１０は、応答生成部１０６が生成した応答文のテキストデータを音声データに変換する。テキストデータからの音声データの生成は、公知の種々の音声合成技術等により実現可能である。その後、典型的にはＤ／Ａ変換装置（図示せず）が音声データをアナログ音声信号に変換し、スピーカ４がアナログ音声信号を音声として出力する。
【００３２】
次に、音声対話装置１の動作について説明する。図３は、音声対話装置１の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図３に沿って、音声対話装置１の動作例を説明する。
【００３３】
ステップ１００（Ｓ１００）において、ユーザ特定部１０１が、対話相手であるユーザを特定する。
次に、ステップ１０１（Ｓ１０１）において、特徴量取得部１０２が、マイク２により取得されたユーザの音声データに対し、音声認識処理を行い、テキストデータを生成する。例えば、ステップ１０１では、ユーザの発話から「今日は晴れているね」というテキストデータが生成される。
【００３４】
次に、ステップ１０２（Ｓ１０２）において、初期対話判定部１０４は、ユーザとの対話が初期対話であるか否かを判定する。すなわち、初期対話判定部１０４は、ステップ１００で特定されたユーザとの対話実施量が予め定められた基準実施量未満であるか否かを判定する。ステップ１００で特定されたユーザとの対話実施量が予め定められた基準実施量未満である場合、初期対話判定部１０４は、初期対話の実施を決定し、処理は、ステップ１０３へ移行する。これに対し、ステップ１００で特定されたユーザとの対話実施量が予め定められた基準実施量以上である場合、初期対話判定部１０４は、通常応答による対話の実施を決定し、処理は、ステップ１０６へ移行する。
【００３５】
ステップ１０３（Ｓ１０３）では、感情推定部１０５は、ステップ１００で特定したユーザの感情の指標値を算出する。
次に、ステップ１０４（Ｓ１０４）において、応答生成部１０６は、初期応答を生成する。すなわち、応答生成部１０６は、初期対話シナリオデータベース１０７から応答文を選択する。例えば、ステップ１０４では、「こんにちは、晴れているときはどんな気分になる？」が初期応答として生成される。
【００３６】
ステップ１０４の後、ステップ１０５（Ｓ１０５）において、音声合成部１１０が、初期応答のテキストデータを音声データに変換する。これにより、スピーカ４から初期応答の音声が出力される。ステップ１０５の後、処理は、ステップ１０１に戻る。すなわち、音声対話装置１の初期応答を受けたユーザからの発話について、音声認識処理が行われる。このユーザとの対話実施量が、基準実施量に到達するまで、ステップ１０２からステップ１０３への遷移が繰り返されることとなる。すなわち、初期応答が繰り返されることとなる。
【００３７】
ユーザとの対話実施量が、基準実施量に到達した場合、上述の通り、処理は、ステップ１０２からステップ１０６へ移行する。
ステップ１０６（Ｓ１０６）では、ステップ１００で特定されたユーザについての閾値が設定されているかいなかが判定される。閾値が設定されていない場合、処理はステップ１０７へ移行する。閾値が設定されている場合、処理は、閾値設定のためのステップ１０７及びステップ１０８を飛ばして、ステップ１０９へ移行する。つまり、初期会話の終了直後に、閾値設定のためのステップが実施され、以降、閾値設定処理がスキップされる。
【００３８】
ステップ１０７（Ｓ１０７）において、感情の出やすさ判定部１０８が、初期対話中にステップ１０３で算出された指標値に基づいて、ステップ１００で特定されたユーザの感情の出やすさを判定する。
次に、ステップ１０８（Ｓ１０８）において、感情閾値設定部１０９が、ステップ１０７での判定結果に応じて、ステップ１００で特定されたユーザに固有な閾値を設定する。ステップ１０８の後、処理はステップ１０９へ移行する。
【００３９】
ステップ１０９（Ｓ１０９）において、感情推定部１０５は、ステップ１０１で得られたテキストデータに基づいてユーザの感情の指標値を算出し、算出した指標値とステップ１０８で設定された閾値との比較結果に応じて、ユーザの感情を推定する。例えば、ステップ１０１で得られた「晴れていると洗濯物がよく乾くし、気持ちがいいよ」というテキストデータに基づいて、ステップ１０９では、ユーザの感情の出やすさが考慮された閾値が用いられ、感情としてポジティブが推定される。
次に、ステップ１１０（Ｓ１１０）において、応答生成部１０６は、ステップ１０９において推定された感情に応じた通常応答を生成する。例えば、ステップ１０９で推定された感情がポジティブである場合、ステップ１１０では、ポジティブな発話に対する応答として応答「それはいいね。」が生成される。
【００４０】
ステップ１１０の後、ステップ１０５において、音声合成部１１０が、通常応答のテキストデータを音声データに変換する。これにより、スピーカ４から通常応答の音声が出力される。以降、通常応答による対話が繰り返されることとなる。
【００４１】
以上、実施の形態にかかる音声対話装置１について説明した。音声対話装置１は、上述の通り、感情推定に使用される特徴量への感情の反映度合いをユーザ毎に判定し、その判定結果に従って設定された閾値で感情を推定する。したがって、特徴量への感情の反映度合いがユーザ毎に異なる場合であっても、ユーザの感情を的確に捉えることが可能となる。このように、感情を的確に捉えた上で、応答を生成することができるため、音声対話装置１は、より円滑にユーザとコミュニケーションをとることができる。ここで、特に、音声対話装置１は、まず、初期応答を行い、その際の指標値に基づいて閾値を設定し、その後、通常応答へと移行する。このため、ユーザ毎の閾値の設定を容易に行うことができる。
【００４２】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上記の実施の形態では、特徴量として、ユーザの発話内容が用いられたが、これに限らず、ユーザの表情、韻律などの他の特徴量に基づいて、指標値の算出及び感情の推定が行われてもよい。すなわち、他の一例として、特徴量取得部１０２は、カメラ３が取得した画像に対し画像処理を行って、特徴量としてのユーザの表情を取得してもよい。
また、上記実施の形態では、感情の出やすさを３段階で判定しているが、これは一例であり、２段階や４段階以上で判定してもよい。また、指標値及び閾値に関する各値は、一例であり、上記の値に限られない。
【符号の説明】
【００４３】
１    音声対話装置
１０１    ユーザ特定部
１０２    特徴量取得部
１０３    ユーザデータベース
１０４    初期対話判定部
１０５    感情推定部
１０６    応答生成部
１０７    初期対話シナリオデータベース
１０８    感情の出やすさ判定部
１０９    感情閾値設定部
１１０    音声合成部
【図１】
2018132623.tif 000003
【図２】
2018132623.tif 000004
【図３】
2018132623.tif 000005