(57)【要約】【課題】発話内容の不正確性を考慮して音声データから文字列を抽出することができる情報処理装置等を提供する。【解決手段】情報処理装置１は、発話の音声データを取得する取得部と、前記音声データに対する音声認識処理を行う音声認識部と、認識結果に基づき、発話内容に対する発話者の確信度を推定する推定部と、前記確信度に応じて、前記音声データに対応する文字列の候補を複数特定する特定部とを備えることを特徴とする。発話者の確信度に応じて複数の文字列の候補を特定することで、発話内容の不正確性を考慮した文字列の抽出を行う。【選択図】図１
2019061297.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発話の音声データを取得する取得部と、
前記音声データに対する音声認識処理を行う音声認識部と、
認識結果に基づき、発話内容に対する発話者の確信度を推定する推定部と、
前記確信度に応じて、前記音声データに対応する文字列の候補を複数特定する特定部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
特定した前記文字列の候補に基づき、情報検索を行う検索部を備える
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】
前記検索部の検索結果に基づく前記発話者の行動履歴を記憶する記憶部を備え、
前記特定部は、前記行動履歴に応じて前記文字列の候補を特定する
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】
前記記憶部は、前記発話者個人の前記行動履歴を記憶し、
前記特定部は、前記発話者個人の前記行動履歴に応じて特定を行う
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記記憶部は、前記発話者の属性に応じて前記行動履歴を記憶し、
前記音声認識部は、前記発話者の属性を識別し、
前記特定部は、前記発話者の属性に応じた前記行動履歴に基づき、特定を行う
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
特定した前記文字列の候補を出力する出力部を備える
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記音声認識部が特定のフレーズを認識したか否かに応じて前記確信度を推定する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
発話時における前記発話者を撮像した画像を取得する画像取得部を備え、
前記推定部は、前記画像を基に前記確信度を推定する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
発話の音声データを取得し、
前記音声データに対する音声認識処理を行い、
認識結果に基づき、発話内容に対する発話者の確信度を推定し、
前記確信度に応じて、前記音声データに対応する文字列の候補を複数特定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
コンテンツを検索するための発話音声の音声データを取得し、
前記音声データに対する音声認識処理を行い、
認識結果に基づき、発話内容に対する発話者の確信度を推定し、
前記確信度に応じて、前記文字列の候補を複数特定し、
特定した複数の前記文字列の候補に基づき、複数の前記コンテンツを記憶する記憶部から前記コンテンツを検索し、
検索した前記コンテンツを出力する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、プログラム及び検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動音声認識（Automatic Speech Recognition；ＡＳＲ）の技術を用いて、発話音声を認識し、情報検索のためのクエリを生成する様々な手法が提案されている。例えば特許文献１では、検索エンジンにおける各クエリ（単語）の検索頻度を収集し、検索頻度に基づいて単語同士の時系列的な関係（パス）をグルーピングすることで、検索クエリ生成の精度を高める方法が開示されている。
【０００３】
また、特許文献２では、中国語、日本語等の非ローマ言語による音声から認識した文字列に対し、隠れマルコフモデルを使用したスペル修正変換規則を適用することで、認識された文字列のスペルミスを修正する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第６０５８８０７号公報
【特許文献２】特許第５４４４３０８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、発話者の記憶が曖昧なために言い間違えが生じ、元々の発話内容自体が不正確になる場合もある。この場合、特許文献１に係る発明では、不正確な発話内容をそのまま反映して、誤った検索クエリを生成する虞がある。また、特許文献２に係る発明では、文法上の誤りは修正できるが、文法上の誤りがない場合は修正できない虞がある。
【０００６】
一つの側面では、発話内容の不正確性を考慮して音声データから文字列を抽出することができる情報処理装置等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】
【０００７】
一つの側面に係る情報処理装置は、発話の音声データを取得する取得部と、前記音声データに対する音声認識処理を行う音声認識部と、認識結果に基づき、発話内容に対する発話者の確信度を推定する推定部と、前記確信度に応じて、前記音声データに対応する文字列の候補を複数特定する特定部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
一つの側面に係る情報処理装置は、特定した前記文字列の候補に基づき、情報検索を行う検索部を備えることを特徴とする。
【０００９】
一つの側面に係る情報処理装置は、前記検索部の検索結果に基づく前記発話者の行動履歴を記憶する記憶部を備え、前記特定部は、前記行動履歴に応じて前記文字列の候補を特定することを特徴とする。
【００１０】
一つの側面に係る情報処理装置は、前記記憶部は、前記発話者個人の前記行動履歴を記憶し、前記特定部は、前記発話者個人の前記行動履歴に応じて特定を行うことを特徴とする。
【００１１】
一つの側面に係る情報処理装置は、前記記憶部は、前記発話者の属性に応じて前記行動履歴を記憶し、前記音声認識部は、前記発話者の属性を識別し、前記特定部は、前記発話者の属性に応じた前記行動履歴に基づき、特定を行うことを特徴とする。
【００１２】
一つの側面に係る情報処理装置は、特定した前記文字列の候補を出力する出力部を備えることを特徴とする。
【００１３】
一つの側面に係る情報処理装置は、前記推定部は、前記音声認識部が特定のフレーズを認識したか否かに応じて前記確信度を推定することを特徴とする。
【００１４】
一つの側面に係る情報処理装置は、発話時における前記発話者を撮像した画像を取得する画像取得部を備え、前記推定部は、前記画像を基に前記確信度を推定することを特徴とする。
【００１５】
一つの側面に係るプログラムは、発話の音声データを取得し、前記音声データに対する音声認識処理を行い、認識結果に基づき、発話内容に対する発話者の確信度を推定し、前記確信度に応じて、前記音声データに対応する文字列の候補を複数特定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１６】
一つの側面に係る検索方法は、コンテンツを検索するための発話音声の音声データを取得し、前記音声データに対する音声認識処理を行い、認識結果に基づき、発話内容に対する発話者の確信度を推定し、前記確信度に応じて、前記文字列の候補を複数特定し、特定した複数の前記文字列の候補に基づき、複数の前記コンテンツを記憶する記憶部から前記コンテンツを検索し、検索した前記コンテンツを出力する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、発話内容の不正確性を考慮して音声データから文字列を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】情報処理システムの構成例を示す模式図である。
【図２】サーバの構成例を示すブロック図である。
【図３】コンテンツＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図４】検索クエリの特定処理の概要を示す説明図である。
【図５】サーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】実施の形態２に係るサーバの構成例を示すブロック図である。
【図７】実施の形態２に係るユーザＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図８】実施の形態２に係る検索クエリの特定処理の説明図である。
【図９】実施の形態２に係るサーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態３に係る検索クエリの特定処理の説明図である。
【図１１】実施の形態３に係るサーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】上述した形態のサーバの動作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】
【００１９】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は、情報処理システムの構成例を示す模式図である。本実施の形態では、電子書籍の販売プラットフォームにおいて、会員であるユーザに対して電子書籍等のコンテンツの情報を提供する情報処理システムを一例に説明を行う。具体的には、ユーザ（発話者）の発話音声から検索クエリを生成し、コンテンツの検索を行う情報処理システムを一例に説明を行う。情報処理システムは、情報処理装置１及び端末２を含む。情報処理装置１及び端末２は、インターネット等のネットワークＮを介して通信接続されている。
【００２０】
情報処理装置１は、種々の情報処理、情報の送受信を行う装置であり、例えばサーバ装置、パーソナルコンピュータ、多機能端末等である。本実施の形態において情報処理装置１はサーバ装置であるものとし、以下では簡潔のためサーバ１と読み替える。サーバ１は、ユーザによる発話音声に対する音声認識を行って文字列を抽出（特定）し、当該文字列を検索クエリとしてコンテンツの検索を行う。本実施の形態においてサーバ１は、データベース上に格納された書籍データの検索を行う。
【００２１】
端末２は、サーバ１と通信を行うクライアント端末であり、各ユーザが操作するスマートフォン、パーソナルコンピュータ、タブレット端末等の端末装置である。端末２は、ユーザによる発話音声の入力を受け付け、サーバ１に転送する。サーバ１は、転送された音声データから検索クエリを生成してコンテンツの検索を行い、検索結果を端末２に返信する。
【００２２】
図２は、サーバ１の構成例を示すブロック図である。サーバ１は、制御部１１、主記憶部１２、通信部１３、補助記憶部１４を備える。
制御部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等の演算処理装置を有し、補助記憶部１４に記憶されたプログラムＰを読み出して実行することにより、サーバ１に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。主記憶部１２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等であり、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部１３は、通信に関する処理を行うための処理回路等を含み、端末２等と情報の送受信を行う。
【００２３】
補助記憶部１４は大容量メモリ、ハードディスク等であり、制御部１１が処理を実行するために必要なプログラムＰ、その他のデータを記憶している。また、補助記憶部１４は、音響モデル１４１、言語モデル１４２、辞書データ１４３、コンテンツＤＢ１４４を記憶している。音響モデル１４１及び言語モデル１４２はそれぞれ、音声認識に必要な音響モデル及び言語モデルに係るデータである。辞書データ１４３は、多数の単語に関する情報を収録した辞書データである。コンテンツＤＢ１４４は、検索対象であるコンテンツのデータを記憶したデータベースである。
【００２４】
なお、補助記憶部１４はサーバ１に接続された外部記憶装置であってもよい。また、サーバ１は複数のコンピュータからなるマルチサーバであってもよく、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。
【００２５】
図３は、コンテンツＤＢ１４４のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。コンテンツＤＢ１４４は、コンテンツＩＤ列、コンテンツ名列、作者列、ジャンル列、コンテンツ列を含む。コンテンツＩＤ列は、各コンテンツ（書籍）を識別するためのＩＤを記憶している。コンテンツ名列、作者列、ジャンル列、コンテンツ列はそれぞれ、各コンテンツ名（書籍名）、作者名、ジャンル、コンテンツの内容（例えば本文、価格等）を記憶している。
【００２６】
図４は、検索クエリの特定処理の概要を示す説明図である。図４では、サーバ１が、音声データに対する音声認識結果に基づいてユーザの確信度を推定し、推定した確信度に応じて、検索クエリに設定する文字列の候補を複数特定する様子を図示している。図４に基づき、サーバ１が実行する処理の概要について説明する。
【００２７】
例えばユーザ（発話者）は、端末２に対して、コンテンツを検索するため、コンテンツ名（書籍名）等の音声を入力する。サーバ１は、ユーザの発話音声のデータを端末２から取得する。サーバ１は、音声データに対する音声認識処理を行い、ユーザの発話内容を文字列として認識する。すなわちサーバ１は、音響モデル１４１を参照して音声データから音素（特徴量）を抽出し、言語モデル１４２に基づいて音素を文字列に変換する。サーバ１は、一の音声データから、一又は複数の文字列を認識する。図４では、サーバ１が音声データから複数の文字列を認識する場合を図示している。具体的には図４Ａ、Ｂそれぞれの表に示すように、サーバ１は、発音、すなわち音声の特徴量が似た複数の文字列を認識する。また、サーバ１は、音声認識処理の際に計算される信頼度に応じて、各文字列を順位付けした上で認識する。例えば図４Ａでは、「○○の事件」が認識結果として最も信頼度が高いという結果になっている。
【００２８】
サーバ１は、上記の音声認識の処理時に得られたデータから、発話内容に対するユーザの確信度を推定する。確信度は、発話した言葉に対してユーザ本人がどの程度の自信を持っているか否かを意味する。つまりサーバ１は、ユーザが音声を入力してコンテンツの検索を行う際、どの程度の自信を持って言葉（コンテンツ名等）を発声したかを評価する。
【００２９】
例えばユーザの記憶が曖昧である場合、ユーザが誤った言葉を発声する虞がある。誤った言葉で入力された音声データに対して音声認識を行い、検索を行うと、誤った言葉（文字列）をそのまま検索クエリに設定し、ユーザの意図に合わない情報が検索される虞がある。そこでサーバ１は、検索処理を行う前にユーザの確信度を推定し、当該確信度に応じて検索条件を変えて検索を行う。
【００３０】
例えばサーバ１は、音声認識結果の信頼度が高いか否か、認識した文字列に特定のフレーズが含まれているか否か、又は発話の声量が大きいか否か等に基づいて確信度の推定を行う。音声認識結果の信頼度は、認識した文字列の確からしさを示す数値であり、音声認識時に一般的に計算されるパラメータである。サーバ１は、信頼度が高いほど確信度が高いものと推定する。
【００３１】
確信度の推定基準とするフレーズは、例えば人が発話時に言い淀む際に頻出する所定のフィラーであり、日本語であれば「あ」、「えーと」などの言い淀み表現である。例えばサーバ１は、言い淀み表現に該当するフレーズを予め設定しておき、音声データに該当フレーズが含まれるか否かを判定する。音声データに特定のフレーズが含まれる場合、サーバ１は、確信度が低いものと推定する。なお、例えばサーバ１は、単に特定のフレーズが出現するか否かだけでなく、フレーズの出現回数も基準として、言い淀んだ回数が多いほど確信度が低くなるよう推定してもよい。
【００３２】
また、確信がないほど声量が小さくなると考えられることから、サーバ１は、声量が小さいほど確信度を低く推定する。上記のように、サーバ１は音声認識結果の信頼度、特定のフレーズの有無、発話の声量等に応じて確信度を推定する。なお、サーバ１は、各推定基準に基づき確信度を数値化してもよく、各基準を満たしているか否かに応じて、ユーザが確信しているか否かを単に正誤で判断してもよい。つまり、確信度はパラメータで表されずともよい。
【００３３】
なお、上記では音声から認識した文字列（テキスト）をベースに確信度を推定したが、本実施の形態はこれに限定されるものではなく、音声そのものから確信度を推定してもよい。例えばサーバ１は、音声認識により抽出した音声の特徴量から、一連の音声における音程の揺らぎを検知し、確信度を推定する。また、例えばサーバ１は、語尾の音程の跳ね上がりを検知することで、疑問文か否かを判定する等してもよい。このように、サーバ１は音声データに対して音声認識処理を行い、処理結果（認識結果）に基づいて確信度を推定することができればよく、音声データから認識した文字列を基準に推定してもよく、音声データから認識した音声の特徴量を基準に推定してもよい。
【００３４】
また、上記では音声のみに基づいて確信度を推定したが、本実施の形態はこれに限定されるものではなく、例えば音声入力時（発話時）におけるユーザの表情等も考慮して確信度を推定してもよい。例えば端末２は、音声入力を受け付ける場合、所定の撮像カメラによりユーザを撮像し、音声データと共に撮像画像をサーバ１に転送する。サーバ１は、転送された撮像画像からユーザの顔部分の各特徴点を抽出し、所定のパターンマッチングを行ってユーザの表情を認識する。サーバ１は、認識したユーザの表情に応じて、発話内容に対するユーザの確信度を推定する。このように、サーバ１は発話時のユーザの撮像画像を併せて認識することで、ユーザの確信度をより精度高く推定することができる。
【００３５】
サーバ１は、推定した確信度に応じて、検索クエリとする複数の文字列の候補を特定する。具体的には、サーバ１は、確信度が高い場合は一の文字列を検索クエリとして特定し、確信度が低い場合は複数の文字列を候補として特定する。
【００３６】
図４Ａでは、ユーザの記憶が曖昧でなく、ユーザが正確な言葉（コンテンツ名等）を発声した場合を図示している。図４Ａの場合、サーバ１は信頼度、フレーズの有無、声量等から確信度を高く推定する。確信度が高い場合、サーバ１は、音声データから認識した複数の文字列のうち、最も信頼度が高い上位１位の文字列を検索クエリとして特定する。サーバ１は、１位の文字列を検索クエリとしてコンテンツＤＢ１４４を検索し、当該文字列をコンテンツ名、コンテンツ内容（本文）等に含むコンテンツを検索する。サーバ１は、検索されたコンテンツの情報を端末２に出力する。
【００３７】
図４Ｂでは、ユーザの記憶が曖昧であり、ユーザが不正確な言葉を発声した場合を図示している。図４Ｂの場合、サーバ１は確信度を低く推定する。確信度が低い場合、サーバ１は、複数の文字列の候補を特定し、検索クエリとして設定する。具体的には、サーバ１は、信頼度が上位ｎ位（ｎは２以上の整数）までの文字列を候補として特定する。特定する文字列の数（ｎ）は定数としてもよく、推定した確信度に応じた変数としてもよい。
【００３８】
また、例えばサーバ１は、音声データから認識した文字列をそのまま用いるだけでなく、認識した文字列の一部又は全部を、類義語等の関連する言葉に置換し、置換後の文字列を候補としても良い。例えば図４Ｂに示すように、サーバ１は、上位１位の文字列の一部「事件」を「事件簿」に置換し、文字列の候補を生成（特定）する。これにより、発音の違いだけでなく意味の違いも考慮して検索クエリの候補を特定することができる。
【００３９】
上記のように、確信度が低い場合、サーバ１は複数の文字列の候補を特定する。これにより、図４Ｂに示すように、検索クエリとする文字列において、正しい文字列が採用される可能性を高めることができる。
【００４０】
サーバ１は、特定した複数の文字列の候補を検索クエリに設定し、コンテンツの検索を行う。例えばサーバ１は、各文字列の候補のいずれかを検索ワードとするＯＲ条件で検索を行い、いずれかの文字列を含むコンテンツを検索する。また、例えばサーバ１は、検索前に文字列の候補を端末２に出力し、ユーザによる指定操作を受け付けた後、指定された文字列に基づき検索を行ってもよい。サーバ１は、検索されたコンテンツの情報を端末２に出力する。
【００４１】
なお、例えばサーバ１は、検索結果の出力時に、単にコンテンツを出力するだけでなく、検索クエリとして用いた文字列候補を併せて出力してもよい。これにより、ユーザは適切な検索クエリに基づいて検索されたかどうかを容易に確認することができる。
【００４２】
図５は、サーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図５に基づき、サーバ１の制御部１１が実行する処理内容について説明する。
制御部１１は、コンテンツを検索するための発話音声の音声データを端末２から取得する（ステップＳ１１）。制御部１１は、取得した音声データに対する音声認識処理を行い、音声データから文字列を認識する（ステップＳ１２）。なお、上述の如く、制御部１１はステップＳ１１で発話時のユーザの撮像画像を取得し、ステップＳ１２で音声認識と共に画像認識を行い、ユーザの表情を認識してもよい。
【００４３】
制御部１１は、音声認識処理の処理結果に基づき、発話内容に対するユーザの確信度を推定する（ステップＳ１３）。確信度は、発話した言葉に対してユーザ本人がどの程度の自信を持っているか否かを客観的に推定するものであり、サーバ１は、例えば音声認識時に計算される信頼度、音声データから認識した特定のフレーズ、発話の声量等に基づいて確信度の推定を行う。確信度の基準とするフレーズは、言い淀む際に頻出する所定の言い淀み表現であり、サーバ１は、一又は複数の言い淀み表現を予め設定しておく。例えばサーバ１は、信頼度が低い場合、特定のフレーズを認識した場合、あるいは声量が小さい場合などに、確信度を低く推定する。また、例えば制御部１１は、音声認識結果だけでなく、ユーザの撮像画像の認識結果も参照して確信度を推定してもよい。
【００４４】
例えば制御部１１は、推定した確信度が所定の閾値よりも低いか否かを判定する（ステップＳ１４）。確信度が低くないと判定した場合（Ｓ１４：ＮＯ）、制御部１１は、音声データから認識した一の文字列を、検索クエリに設定する文字列として特定する（ステップＳ１５）。制御部１１は、特定した一の文字列に基づき、コンテンツＤＢ１４４から該当するコンテンツを検索する（ステップＳ１６）。
【００４５】
確信度が低いと判定した場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、制御部１１は、検索クエリに設定する文字列として、複数の候補を特定する（ステップＳ１７）。例えば制御部１１は、音声データから複数の文字列を認識した場合、当該複数の文字列のうち、上位ｎ位までの文字列を検索クエリの候補として特定する。また、例えば制御部１１は、辞書データ１４３を参照して、音声データから認識した文字列の一部を類義語等の関連する言葉に置換することで、複数の文字列の候補を生成（特定）する。制御部１１は、検索条件をＯＲ条件に設定した上で、特定した複数の文字列の候補に基づきコンテンツＤＢ１４４から該当コンテンツを検索する処理を行う（ステップＳ１８）。なお、制御部１１は、ステップＳ１８の検索処理を実行する前に文字列（検索クエリ）の候補を端末２に出力し、指定された文字列に基づいてコンテンツの検索を行ってもよい。
【００４６】
制御部１１は、ステップＳ１６又はＳ１８で検索したコンテンツの情報を検索結果として端末２に出力する（ステップＳ１９）。この場合に制御部１１は、検索クエリに設定した文字列（の候補）も併せて出力してもよい。制御部１１は、一連の処理を終了する。
【００４７】
なお、上記では音声認識に基づき情報（コンテンツ）の検索を行う場合を例に説明を行ったが、本実施の形態はこれに限定されるものではなく、例えば音声をテキストに変換する音声入力ツールに本実施の形態を適用してもよい。すなわちサーバ１は、ユーザの確信度に応じて複数の文字列の候補を特定可能であればよく、検索処理は必須ではない。
【００４８】
また、上記では、音声の入力を受け付ける端末２と、音声認識を行うサーバ１とは別個の装置として説明したが、本実施の形態はこれに限定されるものではなく、一連の処理を一の装置で行ってもよい。
【００４９】
また、上記でサーバ１は書籍等のコンテンツの検索を行うものとしたが、例えばＷｅｂページの検索等、汎用の検索エンジンとして機能させてもよいことは勿論である。
【００５０】
以上より、本実施の形態１によれば、発話内容の不正確性を考慮して音声データから文字列を抽出することができる。
【００５１】
また、本実施の形態１によれば、確信度に応じて特定された文字列の候補を検索クエリとして用いることで、不正確性を考慮した情報の検索を行うことができる。
【００５２】
また、本実施の形態１によれば、確信度に応じて特定された文字列の候補をユーザに提示することで、利便性の高い検索ツール、音声／テキスト変換ツール等を実現することができる。
【００５３】
また、本実施の形態１によれば、音声データから特定のフレーズ（フィラー）を認識し、当該フレーズに基づいて確信度を推定することで、推定の精度を高めることができる。
【００５４】
また、本実施の形態１によれば、発話時のユーザの撮像画像に対する認識結果も参照して確信度を推定することにより、推定の精度を高めることができる。
【００５５】
（実施の形態２）
本実施の形態では、ユーザによるコンテンツの検索履歴、閲覧履歴、購入履歴等の行動履歴を用いることで、検索の精度を向上させる形態について述べる。なお、実施の形態１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。
図６は、実施の形態２に係るサーバ１の構成例を示すブロック図である。本実施の形態でサーバ１の補助記憶部１４は、ユーザＤＢ１４５を記憶している。ユーザＤＢ１４５は、会員である各ユーザの情報を記憶するデータベースである。
【００５６】
図７は、実施の形態２に係るユーザＤＢ１４５のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。ユーザＤＢ１４５は、会員ＩＤ列、氏名列、属性列、履歴列を含む。会員ＩＤ列は、会員である各ユーザを識別するための会員ＩＤを記憶している。氏名列は、会員ＩＤと対応付けて、ユーザの氏名を記憶している。属性列は、会員ＩＤと対応付けて、ユーザの年齢、性別等の属性情報を記憶している。履歴列は、会員ＩＤと対応付けて、音声入力に基づく各ユーザのコンテンツの検索履歴、検索されたコンテンツの閲覧日時（閲覧履歴）、当該コンテンツの購入の有無（購入履歴）等、ユーザ個人のネットワークＮ上での行動履歴を記憶している。
【００５７】
図８は、実施の形態２に係る検索クエリの特定処理の説明図である。本実施の形態でサーバ１は、ユーザ個人の過去の行動履歴を参照することで、ユーザが発声した言葉（コンテンツ名等）を特定する。
具体的には、サーバ１は、入力音声から推定したユーザの確信度が低い場合、ユーザＤＢ１４５に記憶されているユーザの行動履歴を参照して、音声データに対応する文字列を特定（推定）する。例えばサーバ１は、音声入力を受け付ける前に、所定のログイン処理により端末２からユーザの識別情報（例えば上記の会員ＩＤ）を取得しておく。音声が入力され、ユーザの確信度が低いものと推定した場合、サーバ１は、会員ＩＤに対応付けられたユーザの行動履歴を参照し、ユーザが検索する可能性が高いコンテンツの情報を読み出す。
【００５８】
図８中央に、ユーザの行動履歴を概念的に表した表を図示する。行動履歴は、ユーザの過去の検索履歴、閲覧履歴、又は購入履歴を含む。サーバ１はコンテンツＤＢ１４４及びユーザＤＢ１４５を参照して、ユーザが過去に検索、閲覧、購入等したコンテンツ、又は過去に検索等したコンテンツに類似するコンテンツの情報を読み出す。なお、コンテンツの類似性は、例えば書籍の作者、ジャンル等により判断すればよい。
【００５９】
サーバ１は、音声データから認識した文字列と、行動履歴に基づいて読み出したコンテンツ名とを比較し、発話音声に対応するコンテンツ名を特定する。例えば図８に示すように、音声データから文字列「○○の」を認識し、行動履歴からコンテンツ名「○○の事件」を読み出した場合、サーバ１は、当該コンテンツ名が発話音声に対応する文字列の候補であるものとして特定する。なお、図８では文字列の候補を一つしか特定していないが、候補数は二以上であってもよい。サーバ１は、当該コンテンツの情報をコンテンツＤＢ１４４から検索し、端末２に出力する。以上より、過去の行動履歴を参照することで、音声データに対応する文字列を適切に特定可能となり、検索を精度良く行うことができる。
【００６０】
図９は、実施の形態２に係るサーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図９に基づき、本実施の形態に係るサーバ１の処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、音声入力を受け付ける前に、ユーザの識別情報を端末２から取得する（ステップＳ２０１）。例えば制御部１１は、端末２からユーザの会員ＩＤを取得する。制御部１１は、処理をステップＳ１１に移行する。
【００６１】
ユーザの確信度が低いと判定した場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、制御部１１は、ユーザ個人の行動履歴を参照して、音声データに対応する文字列の候補を特定する（ステップＳ２０２）。例えば制御部１１は、ステップＳ２０１で取得した識別情報に基づき、ユーザＤＢ１４５に記憶されているユーザの行動履歴を参照する。当該行動履歴は、音声入力を利用したコンテンツの検索結果に基づき、ユーザ（発話者）がネットワークＮ上でどのような行動を取ったかを示す情報であり、コンテンツの検索履歴、閲覧履歴、又は購入履歴を含む。制御部１１は、行動履歴を参照して、ユーザが過去に検索、閲覧、購入等したコンテンツ、又は過去に検索等したコンテンツに類似するコンテンツの情報（例えばコンテンツ名）を読み出す。制御部１１は、ステップＳ１２で認識した文字列と、読み出した各コンテンツ名とを比較し、音声データに対応する文字列の候補を特定する。制御部１１は、処理をステップＳ１８に移行する。
【００６２】
以上より、本実施の形態２によれば、ユーザの行動履歴を参照することで、音声データに対応する文字列の候補を精度良く特定することができる。
【００６３】
（実施の形態３）
実施の形態２では、ユーザ個人の行動履歴を参照して文字列の特定を行った。本実施の形態では、ユーザ個人の行動履歴だけでなく、音声を入力したユーザの属性に応じて、他のユーザの行動履歴を参照して検索を行う形態について述べる。なお、実施の形態１及び２と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。
図１０は、実施の形態３に係る検索クエリの特定処理の説明図である。本実施の形態でサーバ１は、発話者であるユーザの属性、例えば年齢、性別等に応じて、属性が共通する他のユーザの行動履歴を参照して一連の処理を行う。
【００６４】
例えばサーバ１はまず、入力されたユーザの音声データから、当該ユーザの属性を識別する。なお、サーバ１は、例えばユーザの会員ＩＤからユーザの属性を識別するなどしてもよい。サーバ１は、音声データに対する音声認識を行い、ユーザの確信度が低いと判定した場合、当該ユーザと属性が共通する他のユーザの行動履歴に基づき、音声データに対応する文字列の候補を特定する。
【００６５】
サーバ１は、発話者であるユーザと年齢（年代）及び性別が同じ他のユーザの行動履歴をユーザＤＢ１４５から読み出す。サーバ１は、属性に応じた当該行動履歴に基づき、コンテンツの情報をコンテンツＤＢ１４４から読み出す。当該コンテンツの情報は、実施の形態２と同様、各ユーザが過去に検索等したコンテンツ、又は類似するコンテンツの情報である。
【００６６】
例えば図１０に示すように、ユーザの属性が「３０代男性」であるものと識別した場合、サーバ１は、同じく「３０代男性」の他のユーザの行動履歴を選択し、候補となるコンテンツを特定する。なお、当該行動履歴に発話者本人の行動履歴を含めてもよい。サーバ１は、「３０代男性」が多く検索しているコンテンツのコンテンツ名、あるいは作者名、ジャンル等で類似するコンテンツのコンテンツ名を、音声データから認識した文字列と比較し、発話内容に対応する文字列を特定する。ユーザの属性に応じた行動履歴を参照することにより、ユーザが検索する可能性が高いコンテンツを効率良く絞り込み、コンテンツの検索を行うことができる。
【００６７】
図１１は、実施の形態３に係るサーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図１１に基づき、本実施の形態に係るサーバ１の処理内容について説明する。
ユーザの確信度が低いと判定した場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、制御部１１は、音声データからユーザ（発話者）の年齢、性別等の属性を識別する（ステップＳ３０１）。そして制御部１１は、識別した属性に係るユーザの行動履歴に基づき、音声データに対応する文字列の候補を特定する（ステップＳ３０２）。例えば制御部１１は、ステップＳ３０１で識別した年齢、性別等と共通する属性の他のユーザの行動履歴を参照し、当該他のユーザが過去に検索等したコンテンツ、又は当該コンテンツと類似するコンテンツの情報を読み出す。サーバ１は、行動履歴に基づき読み出したコンテンツのコンテンツ名と、音声データから認識した文字列を比較し、発話内容に対応する文字列の候補を特定する。制御部１１は、処理をステップＳ３０２に移行し、特定した文字列の候補に基づく検索処理を行う。
【００６８】
以上より、本実施の形態３によれば、ユーザの属性に応じた行動履歴を参照することで、より精度良く文字列の特定を行うことができる。
【００６９】
（実施の形態４）
図１２は、上述した形態のサーバ１の動作を示す機能ブロック図である。制御部１１がプログラムＰを実行することにより、サーバ１は以下のように動作する。取得部１２１は、発話の音声データを取得する。音声認識部１２２は、前記音声データから文字列を認識する。推定部１２３は、認識結果に基づき、発話内容に対する発話者の確信度を推定する。特定部１２４は、前記確信度に応じて、前記文字列の候補を複数特定する。
【００７０】
本実施の形態４は以上の如きであり、その他は実施の形態１から３と同様であるので、対応する部分には同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。
【００７１】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００７２】
１  サーバ（情報処理装置）
１１  制御部
１２  主記憶部
１３  通信部
１４  補助記憶部
Ｐ  プログラム
１４４  コンテンツＤＢ
１４５  ユーザＤＢ
【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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