(57)【要約】【課題】  音声データをテキストに的確に対応付ける音声分析方法、音声分析プログラム、及び音声分析装置を提供する。【解決手段】  音声分析方法は、音声データを複数の区間に分割する工程と、テキストから複数の単語を抽出する工程と、抽出した複数の単語に基づき、複数の区間の音声認識を行う工程と、抽出した複数の単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択する工程と、複数の区間から、基準単語の音声が認識された区間を選択する工程と、該選択した区間から、基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、テキストに対応する第１区間として選択する工程と、第１区間と隣接する区間を起点として、基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、範囲内の区間を、テキストに対応する第２区間として選択する工程とを、コンピュータが実行する。【選択図】図１３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声データを複数の区間に分割する工程と、
テキストから複数の単語を抽出する工程と、
抽出した前記複数の単語に基づき、前記複数の区間の音声認識をそれぞれ行う工程と、
抽出した前記複数の単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択する工程と、
前記複数の区間から、前記基準単語の音声が認識された区間を選択する工程と、
該選択した区間から、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、前記テキストに対応する第１区間として選択する工程と、
前記第１区間と隣接する区間を起点として、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、前記範囲内の区間を、前記テキストに対応する第２区間として選択する工程とを、コンピュータが実行することを特徴とする音声分析方法。
【請求項２】
前記基準単語を選択する工程において、抽出した前記複数の単語から、モーラ数が最多または一定数以上である１以上の単語を、前記基準単語として選択することを特徴とする請求項１に記載の音声分析方法。
【請求項３】
前記基準単語を選択する工程において、音声認識における単語らしさを示すスコアが最多または一定値以上である前記１以上の単語を、前記基準単語として選択することを特徴とする請求項１に記載の音声分析方法。
【請求項４】
前記第１区間を選択する工程において、前記選択された区間から、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が最も多く認識された区間、または前記基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された１以上の区間を、前記第１区間として選択することを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の音声分析方法。
【請求項５】
前記第２区間を選択する工程において、前記第１区間と隣接する区間を起点として、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された１以上の区間の範囲を検出することを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の音声分析方法。
【請求項６】
音声データを複数の区間に分割し、
テキストから複数の単語を抽出し、
抽出した前記複数の単語に基づき、前記複数の区間の音声認識をそれぞれ行い、
抽出した前記複数の単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択し、
前記複数の区間から、前記基準単語の音声が認識された区間を選択し、
該選択した区間から、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、前記テキストに対応する第１区間として選択し、
前記第１区間と隣接する区間を起点として、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、前記範囲内の区間を、前記テキストに対応する第２区間として選択する、処理とを、コンピュータに実行させることを特徴とする音声分析プログラム。
【請求項７】
音声データを複数の区間に分割する分割部と、
テキストから複数の単語を抽出する抽出部と、
抽出した前記複数の単語に基づき、前記複数の区間の音声認識をそれぞれ行う音声認識処理部と、
抽出した前記複数の単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択する第１選択部と、
前記複数の区間から、前記基準単語の音声が認識された区間を選択する第２選択部と、
該選択した区間から、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、前記テキストに対応する第１区間として選択する第３選択部と、
前記第１区間と隣接する区間を起点として、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、前記範囲内の区間を、前記テキストに対応する第２区間として選択する第４選択部とを有することを特徴とする音声分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、音声分析方法、音声分析プログラム、及び音声分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声及び映像の記録再生技術の進歩に伴って、会議の様子が記録された音声データまたは映像データを高い臨場感で再生するとともに、議事録の参照を可能とする議事録システムが普及している。利用者（会議の欠席者など）は、議事録システムを使用することにより、会議の詳細な内容を知ることができる。
【０００３】
議事録システムに関し、例えば特許文献１には、音声データまたは映像データを、単語同士の類似性に基づいて、文書データに対応付ける点が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開２００５／０２７０９２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
会議の音声データを議事録のテキストに対応付けることにより、利用者は、音声内容に対応する議事録の記載箇所を随時、参照できるため、議事録システムの利便性が向上する。しかし、音声データの対応付けが的確性を欠けば、利用者は、かえって会議内容の把握が困難になる。なお、このような問題は、議事録システムだけでなく、講演会や講義などを記録及び再生する他のシステムに関しても存在する。
【０００６】
そこで本件は上記の課題に鑑みてなされたものであり、音声データをテキストに的確に対応付ける音声分析方法、音声分析プログラム、及び音声分析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】
【０００７】
本明細書に記載の音声分析方法は、音声データを複数の区間に分割する工程と、テキストから複数の単語を抽出する工程と、抽出した前記複数の単語に基づき、前記複数の区間の音声認識をそれぞれ行う工程と、抽出した前記複数の単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択する工程と、前記複数の区間から、前記基準単語の音声が認識された区間を選択する工程と、該選択した区間から、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、前記テキストに対応する第１区間として選択する工程と、前記第１区間と隣接する区間を起点として、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、前記範囲内の区間を、前記テキストに対応する第２区間として選択する工程とを、コンピュータが実行する。
【０００８】
本明細書に記載の音声分析プログラムは、音声データを複数の区間に分割し、テキストから複数の単語を抽出し、抽出した前記複数の単語に基づき、前記複数の区間の音声認識をそれぞれ行い、抽出した前記複数の単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択し、前記複数の区間から、前記基準単語の音声が認識された区間を選択し、該選択した区間から、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、前記テキストに対応する第１区間として選択し、前記第１区間と隣接する区間を起点として、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、前記範囲内の区間を、前記テキストに対応する第２区間として選択する、処理とを、コンピュータに実行させる。
【０００９】
本明細書に記載の音声分析装置は、音声データを複数の区間に分割する分割部と、テキストから複数の単語を抽出する抽出部と、抽出した前記複数の単語に基づき、前記複数の区間の音声認識をそれぞれ行う音声認識処理部と、抽出した前記複数の単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択する第１選択部と、前記複数の区間から、前記基準単語の音声が認識された区間を選択する第２選択部と、該選択した区間から、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、前記テキストに対応する第１区間として選択する第３選択部と、前記第１区間と隣接する区間を起点として、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、前記範囲内の区間を、前記テキストに対応する第２区間として選択する第４選択部とを有する。
【発明の効果】
【００１０】
音声データをテキストに的確に対応付けることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例に係る音声分析装置を示す構成図である。
【図２】音声分析装置の機能構成の一例を示す構成図である。
【図３】文書データ及び分割後の文書データの一例を示す図である。
【図４】抽出単語データベースの一例を示す表である。
【図５】音声データの分割例を示す図である。
【図６】音声データ及び分割後の音声データを示す図である。
【図７】テキストと音声データの区間の対応付けの比較例を示す図である。
【図８】テキストと音声データの区間の対応付けの他の比較例を示す図である。
【図９】主区間の候補の選択の一例を示す図である。
【図１０】主区間の選択の一例を示す図である。
【図１１】分析結果データベースの一例を示す表である。
【図１２】副区間の選択の一例を示す図である。
【図１３】実施例に係る音声分析プログラムのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１は、実施例に係る音声分析装置１を示す構成図である。音声分析装置１は、会議などの音声データを音声認識処理により分析し、議事録などの文書データに対応付ける。
【００１３】
音声分析装置１は、例えばサーバ装置などのコンピュータ装置である。音声分析装置１は、ＣＰＵ１０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、ＨＤＤ１３、通信処理部１４、可搬型記憶媒体用ドライブ１５、入力処理部１６、及び画像処理部１７などを備えている。
【００１４】
ＣＰＵ１０は、演算処理手段であり、音声分析プログラムに従って、音声分析方法を実行する。ＣＰＵ１０は、各部１１〜１７とバス１８を介して接続されている。なお、音声分析装置１は、ソフトウェアにより動作するものに限定されず、ＣＰＵ１０に代えて、特定用途向け集積回路などのハードウェアが用いられてもよい。
【００１５】
ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０のワーキングメモリとして用いられる。また、ＲＯＭ１１及びＨＤＤ１３は、ＣＰＵ１０を動作させる音声分析プログラムなどを記憶する記憶手段として用いられる。通信処理部１４は、例えばネットワークカードであり、ＬＡＮなどのネットワークを介して他の装置と通信を行う通信手段である。
【００１６】
可搬型記憶媒体用ドライブ１５は、可搬型記憶媒体１５０に対して、情報の書き込みや情報の読み出しを行う装置である。可搬型記憶媒体１５０の例としては、ＵＳＢメモリ（USB: Universal Serial Bus）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disc Recordable）、及びメモリカードなどが挙げられる。なお、音声分析プログラムは、可搬型記憶媒体１５０に格納されてもよい。
【００１７】
音声分析装置１は、情報の入力操作を行うための入力デバイス１６０、及び、画像を表示するためのディスプレイ１７０を、さらに備える。入力デバイス１６０は、キーボード及びマウスなどの入力手段であり、入力された情報は、入力処理部１６を介してＣＰＵ１０に出力される。ディスプレイ１７０は、液晶ディスプレイなどの画像表示手段であり、表示される画像データは、ＣＰＵ１０から画像処理部１７を介してディスプレイに出力される。なお、入力デバイス１６０及びディスプレイ１７０に代えて、これらの機能を備えるタッチパネルなどのデバイスを用いることもできる。
【００１８】
ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１１、またはＨＤＤ１３などに格納されているプログラム、または可搬型記憶媒体用ドライブ１５が可搬型記憶媒体１５０から読み取ったプログラムを実行する。このプログラムには、ＯＳ（Operating System）だけでなく、上記の音声分析プログラムも含まれる。なお、プログラムは、他の装置から通信処理部１４を介してダウンロードされたものであってもよい。
【００１９】
ＣＰＵ１０は、音声分析プログラムを実行すると、複数の機能が形成される。以下に、音声分析装置１の機能を説明する。
【００２０】
図２は、音声分析装置１の機能構成例を示す構成図である。図２には、ＣＰＵ１０に形成される機能及びＨＤＤ１３の格納情報の一例が示されている。
【００２１】
ＣＰＵ１０は、文書データ分割部１０１と、単語抽出部（抽出部）１０２と、基準単語選択部（第１選択部）１０３と、音声認識処理部１０４と、音声データ分割部（分割部）１０５とを有する。ＣＰＵ１０は、さらに、主区間候補選択部（第２選択部）１０６と、主区間選択部（第３選択部）１０７と、副区間選択部（第４選択部）１０８とを有する。ＨＤＤ１３には、文書データベース（文書ＤＢ）１３１と、辞書データベース（辞書ＤＢ）１３２と、抽出単語データベース（抽出単語ＤＢ）１３３と、音声データベース（音声ＤＢ）１３４と、分析結果データベース（分析結果ＤＢ）１３５とが格納されている。
【００２２】
なお、各データベース１３１〜１３５は、他の装置の記憶手段（ＨＤＤなど）に記憶されてもよい。この場合、ＣＰＵ１０は、通信処理部１４からネットワークを介して各データベース１３１〜１３５にアクセスする。
【００２３】
文書ＤＢ１３１は、入力デバイス１６０から入力された文書データ、または可搬型記憶媒体１５０から可搬型記憶媒体用ドライブ１５を介して入力された文書データを含む。本例では、文書データとして、会議の議事録を挙げるが、これに限定されない。
【００２４】
文書データ分割部１０１は、文書ＤＢ１３１内の文書データを複数のテキスト（テキストデータ）に分割する。文書データ分割部１０１は、例えば、文書データから、複数の個別のテキストを生成することにより、または、文書データに、文書内のテキスト同士を区切るための目印を付与することにより、文書データを分割する。
【００２５】
図３（ａ）及び図３（ｂ）には、文書データ及び分割後の文書データの一例がそれぞれ示されている。文書データ分割部１０１は、例えば、議事録の文章中の改行、字下げ（インデント）、または空行を、テキスト間の境界として、文書データを分割する。これにより、議事録の文章「夏季合宿について、・・・次回は来週金曜日。」は、複数のテキスト（Ａ）〜（Ｃ）に分割される。文書データ分割部１０１は、文書データの分割処理の完了を単語抽出部１０２に通知する。
【００２６】
単語抽出部１０２は、文書データの分割処理の完了通知を受けると、辞書ＤＢ１３２を参照することにより、各テキスト（Ａ）〜（Ｃ）から単語を抽出する。辞書ＤＢ１３２には、複数の単語が登録されている。単語抽出部１０２は、抽出した単語を、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）ごとに抽出単語ＤＢ１３３に登録する。
【００２７】
図４には、抽出単語ＤＢ１３３の一例が示されている。図４において、「テキスト」は、テキストの識別情報（本例ではＡ〜Ｃ）を示し、「単語」は、抽出された単語を示す。なお、「基準フラグ」及び「音声データ区間」については後述する。
【００２８】
本例では、テキスト（Ａ）から、「夏季」、「合宿」、「意見」、「募集」、「金曜日」、及び「香川」が抽出される。また、テキスト（Ｂ）からは、「秋」、「試験期間」、「３号館」、「出入り」、「場合」、「事前」、「佐川」、及び「連絡」が抽出され、テキスト（Ｃ）からは、「次回」、「来週」、及び「金曜日」が抽出される。抽出された単語は、後述するように、音声データの音声認識処理及び各テキスト（Ａ）〜（Ｃ）への対応付けに用いられる。単語抽出部１０２は、単語の抽出処理の完了を基準単語選択部１０３に通知する。
【００２９】
基準単語選択部１０３は、単語の抽出処理の完了通知を受けると、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）ごとに、抽出した単語から一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択する。基準単語は、後述するように、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応する音声データの主区間を選択するために用いられる。
【００３０】
より具体的には、基準単語選択部１０３は、抽出した複数の単語から、モーラ数が最多または一定数以上である１以上の単語を、基準単語として選択する。ここで、モーラ数とは、音節数、つまり単語に含まれる母音及び“ｎ”の音数である。
【００３１】
本例では、基準単語選択部１０３は、モーラ数が５以上である単語を基準単語として選択する。このため、テキスト（Ａ）及び（Ｂ）内の「金曜日」（モーラ数＝５）と、テキスト（Ｃ）内の「３号館」（モーラ数＝６）とが、基準単語として選択される。基準単語選択部１０３は、選択した基準単語を抽出単語ＤＢ１３３に登録する。
【００３２】
図４に例示された抽出単語ＤＢ１３３内の「基準フラグ」は、「１」の場合、当該単語が基準単語であることを示し、「０」の場合、当該単語が基準単語ではないことを示す。したがって、テキスト（Ａ）の欄において、「金曜日」の「基準フラグ」は「１」を示し、他の単語の「基準フラグ」は「０」を示す。また、テキスト（Ｂ）の欄において、「３号館」の「基準フラグ」は「１」を示し、他の単語の「基準フラグ」は「０」を示す。テキスト（Ｃ）の欄において、「金曜日」の「基準フラグ」は「１」を示し、他の単語の「基準フラグ」は「０」を示す。
【００３３】
このように、モーラ数を用いることにより、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）から抽出した複数の単語から、音声認識が容易な単語を簡単に検出できる。なお、基準単語の選択手段は、これに限定されない。
【００３４】
基準単語選択部１０３は、音声認識における単語らしさを示すスコアが最多または一定値以上である１以上の単語を、基準単語として選択してもよい。スコアは、確率モデルを用いたモデルにおいて、例えば、動的計画法などを用いて算出された単語モデルと音声のパラメータ間距離の逆数などを用いて算出される。したがって、この場合、基準単語選択部１０３は、単語のスコアを音声認識処理部１０４から取得する。これにより、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）から抽出した複数の単語から、音声認識の結果の確実性が高い単語を簡単に検出できる。なお、基準単語選択部１０３は、モーラ数及びスコアの両方に基づいて、基準単語を選択してもよい。基準単語選択部１０３は、基準単語の選択処理の完了を主区間候補選択部１０６に通知する。
【００３５】
音声ＤＢ１３４は、他の装置から通信処理部１４を介して入力された音声データ、または可搬型記憶媒体１５０から可搬型記憶媒体用ドライブ１５を介して入力された音声データを含む。本例では、音声データとして、ＩＣ（Integrated Circuit）レコーダなどにより記録された会議の音声データを挙げるが、これに限定されず、例えば映像データに含まれる音声データであってもよい。なお、文書ＤＢ１３１内の文書データの内容（議事録）は、音声データが示す会議内容に従って作成される。
【００３６】
音声データ分割部１０５は、音声ＤＢ１３４内の音声データを複数の区間に分割する。音声データ分割部１０５は、例えば、音声データを、区間ごとの個別のデータに分離することにより、または、音声データに、区間同士を区切るための目印を付与することにより、音声データを分割する。
【００３７】
図５（ａ）及び図５（ｂ）には、音声データの分割例（１）及び分割例（２）がそれぞれ示さている。図５（ａ）及び図５（ｂ）に示された音声データの波形は、時間に対する音声の強さの変化を示す。
【００３８】
分割例（１）において、音声データ分割部１０５は、一定時間Ｔごとに音声データを分割することにより、音声データの区間（１）〜（３）を取得する。分割例（１）の手法によれば、音声データの各区間（１）〜（３）のデータ量を均等にできる。
【００３９】
また、分割例（２）において、音声データ分割部１０５は、音声データから、所定時間以上継続する無音区間Ｍを検出し、音声データを無音区間Ｍにより区切ることで、音声データの区間（１）〜（３）を取得する。分割例（２）の手法によれば、音声データの各区間（１）〜（３）のデータ量を、一文程度とすることができる。
【００４０】
このように、音声データの分割は、文書データの分割に対応して行われるわけではないため、音声分析装置１は、テキスト及び音声データの区間を、必ずしも１対１の関係で対応付けるわけではない。つまり、１つのテキストに音声データの複数の区間が対応付けられる場合や、音声データの異なる区間が、同一のテキストに対応付けられる場合も存在する。
【００４１】
図６（ａ）及び図６（ｂ）には、音声データ及び分割後の音声データがそれぞれ示されている。本例において、音声データ分割部１０５は、上記の分割例（２）の手法により音声データを分割するが、これに限定されず、例えば、上記の分割例（１）の手法を用いてもよい。なお、図６（ａ）及び図６（ｂ）には、音声データの音声が、文字として表現されている。
【００４２】
音声データ分割部１０５は、音声データが示す音声「今年も夏季の合宿を開催します。・・・次回の会議は来週の金曜日に行います。」を区間（１）〜（４）に分割する。分割処理は、一定時間の無音区間を検出することにより行われるため、音声は、一文を単位として分割される。
【００４３】
このため、音声データの区間（１）には、「今年も夏季の合宿を開催します。」の音声が含まれ、音声データの区間（２）には、「行先、やりたい事など・・・伝えてください。」の音声が含まれる。また、音声データの区間（３）には、「秋の試験期間中は、・・・連絡するようにしてください。」の音声が含まれ、音声データの区間（４）には、「次回の会議は来週の金曜日に行います。」の音声が含まれる。
【００４４】
音声認識処理部１０４は、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）から抽出した複数の単語に基づき、音声データの分割により得た複数の区間の音声認識をそれぞれ行う。音声認識処理には、例えば、隠れマルコフモデルを用いた確率モデルの方法などが用いられる。音声認識処理部１０４は、抽出単語ＤＢ１３３を参照し、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）ごとに、抽出された単語の音声が、音声データの区間（１）〜（４）で認識されるか否かを判定し、判定結果を抽出単語ＤＢ１３３に登録する。
【００４５】
図４に例示された抽出単語ＤＢ１３３において、「音声データ区間」欄の「１」〜「４」欄は、音声データの区間（１）〜（４）における各単語の音声認識の有無（「１」：音声認識有り、「０」：音声認識無し）をそれぞれ示す。例えば、テキスト（Ａ）内の「夏季」及び「合宿」の音声は、音声データの区間（１）で認識されるが、他の区間（２）〜（４）では認識されない。このため、テキスト（Ａ）内の「夏季」及び「合宿」に対応する「音声データ区間」欄の「１」欄は、それぞれ「１」を示し、当該「音声データ区間」欄の「２」〜「４」欄は、それぞれ「０」を示す。音声認識処理部１０４は、音声認識処理が完了を主区間候補選択部１０６に通知する。
【００４６】
音声分析装置１は、音声データの各区間（１）〜（４）の音声認識の判定結果が登録された抽出単語ＤＢ１３３を参照することにより、各テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に音声データの区間（１）〜（４）を対応付ける。ここで、仮に、対応付けを上記の基準単語のみに基づいて行った場合、以下の問題が生ずる。
【００４７】
図７には、テキスト（Ａ）及び（Ｂ）と音声データの区間（１）〜（３）の対応付けの比較例が示されている。本例において、音声データの区間（２）は、基準単語の「金曜日」（点線枠参照）の音声を含むため、「金曜日」（点線枠参照）を含むテキスト（Ａ）に対応付けられる（丸印参照）。音声データの区間（３）は、基準単語の「３号館」（点線枠参照）の音声を含むため、「３号館」（点線枠参照）を含むテキスト（Ｂ）に対応付けられる（丸印参照）。
【００４８】
しかし、音声データの区間（１）は、基準単語の「金曜日」及び「３号館」の何れの音声も含んでいないため、音声データの区間（１）の音声の内容が、テキスト（Ａ）の内容と共通するにも関わらず、テキスト（Ａ）への対応付けができない。したがって、本例では、テキスト（Ａ）に対応付けられる音声データの区間の範囲が、正確に特定されない。
【００４９】
また、図８には、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）と音声データの区間（１）〜（４）の対応付けの他の比較例が示されている。本例において、音声データの区間（３）は、基準単語の「３号館」（点線枠参照）の音声を含むため、「３号館」（点線枠参照）を含むテキスト（Ｂ）に対応付けられる（丸印参照）。
【００５０】
しかし、基準単語の「金曜日」（点線枠参照）は、複数のテキスト（Ａ），（Ｂ）及び音声データの複数の区間（２），（４）に含まれるため、音声データの区間（２），（４）を、テキスト（Ａ），（Ｂ）の何れに対応付けるかの判定が困難である（「？」参照）。このように、基準単語が複数のテキスト（Ａ），（Ｂ）及び音声データの複数の区間（２），（４）において重複する場合、テキスト及び音声データの区間の対応付けが困難である。
【００５１】
したがって、基準単語のみを用いた場合、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）及び音声データ（１）〜（４）の区間を的確に対応付けることができない。このため、音声分析装置１は、以下に述べるように、テキスト内の基準単語が音声認識された音声データの区間から、他の単語も音声認識された区間を、テキストに対応する主区間（第１区間）を選択する。さらに、音声分析装置１は、主区間と隣接する区間を起点として、基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、範囲内の区間を、テキストに対応する副区間（第２区間）として選択する。これにより、音声分析装置１は、音声データの主区間及び副区間をテキストに的確に対応付ける。
【００５２】
主区間候補選択部１０６は、音声認識処理及び基準単語の選択処理の各完了通知を受けると、音声データの複数の区間（１）〜（４）から、基準単語の音声が認識された区間を、主区間の候補として選択する。より具体的には、主区間候補選択部１０６は、抽出単語ＤＢ１３３を参照することで、音声データの区間（１）〜（４）について、「基準フラグ」が「１」である単語の音声認識の有無を検出する。なお、主区間の候補の選択は、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）ごとに行われる。
【００５３】
より具体的には、主区間候補選択部１０６は、「基準フラグ」が「１」である単語（基準単語）に対応する「音声データ区間」の「１」〜「４」欄のうち、「１」を示す欄を検出する。主区間候補選択部１０６は、例えば、テキスト（Ａ）内の基準単語「金曜日」に対応する「音声データ区間」の「２」欄及び「４」欄を検出する。
【００５４】
図９には、主区間の候補の選択の一例が示されている。図９は、図６に示された音声データの分割後に行われる主区間の候補の選択の様子を示す。
【００５５】
本例では、主区間候補選択部１０６は、テキスト（Ａ）に対応する主区間の候補を選択する。テキスト（Ａ）の基準単語である「金曜日」（点線枠参照）は、音声データの区間（２）及び区間（４）において音声認識される。このため、主区間候補選択部１０６は、音声データの区間（２），（４）を、テキスト（Ａ）に対応する主区間の候補として選択する。
【００５６】
なお、テキスト（Ｂ）については、基準単語である「３号館」を含む音声データの区間は、区間（３）のみであるため、区間（３）が、テキスト（Ｂ）に対応する主区間の候補として選択される。また、テキスト（Ｃ）は、「金曜日」を含むため、テキスト（Ａ）と同様に、音声データの区間（２），（４）が、テキスト（Ｃ）に対応する主区間の候補として選択される。主区間候補選択部１０６は、主区間の候補の選択処理の完了を、主区間選択部１０７に通知する。
【００５７】
主区間選択部１０７は、主区間の候補の選択処理の完了通知を受けると、主区間の候補として選択された区間から、基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応する主区間として選択する。より具体的には、主区間選択部１０７は、抽出単語ＤＢ１３３を参照することで、主区間の候補として選択された音声データの区間（１）〜（４）について、「基準フラグ」が「０」である単語の音声認識の有無を検出する。なお、主区間の選択は、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）ごとに行われる。
【００５８】
図１０には、主区間の選択の一例が示されている。図１０は、図９に示された主区間の候補の選択後に行われる主区間の選択の様子を示す。
【００５９】
本例では、主区間選択部１０７は、主区間の候補として選択された音声データの区間（２）及び区間（４）から、テキスト（Ａ）に対応する主区間を選択する。テキスト（Ａ）の基準単語（「金曜日」）以外の単語である「意見」及び「香川」（点線枠参照）は、音声データの区間（２）において音声認識されるが、音声データの区間（４）では音声認識されない。このため、主区間選択部１０７は、音声データの区間（２）を、テキスト（Ａ）に対応する主区間として選択する（丸印参照）。また、音声データの区間（４）は、テキスト（Ａ）と共通する基準単語以外の単語の音声が含まれないため、選択されない（×印参照）。
【００６０】
このように、主区間選択部１０７は、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応する音声データの主区間を、基準単語だけでなく、基準単語以外の単語にも基づいて選択する。したがって、音声分析装置１は、基準単語が複数のテキスト（Ａ）〜（Ｃ）及び音声データ（１）〜（４）の複数の区間において重複する場合でも、図８に示された比較例とは異なり、テキスト及び音声データの区間の的確な対応付けが可能である。
【００６１】
なお、テキスト（Ｂ）の基準単語である「３号館」は、音声データの区間（３）のみに含まれるため、区間（３）が、テキスト（Ｂ）に対応する主区間として選択される。テキスト（Ｃ）については、音声データの区間（４）が、テキスト（Ｃ）と共通する「次回」及び「来週」の音声を含むため、テキスト（Ｃ）に対応する主区間として選択される。
【００６２】
上述したように、主区間選択部１０７は、主区間の候補として選択された音声データの区間（１）〜（４）から、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）と共通する基準単語以外の単語の音声認識の有無に基づいて、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応する主区間を選択する。このとき、主区間選択部１０７は、主区間の候補から、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）内の複数の単語のうち、基準単語以外の単語の音声が最も多く認識された区間、または基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された１以上の区間を、主区間として選択してもよい。
【００６３】
例えば、基準単語以外の単語の音声が３個以上認識された区間を、主区間として選択する場合、音声データの区間（２）は、音声認識できたテキスト（Ａ）内の単語数が、「金曜日」を除くと、「意見」及び「香川」の２個だけであるので、主区間として選択されない。また、音声データの区間（４）は、音声認識できたテキスト（Ｃ）内の単語数が、「金曜日」を除くと、「次回」及び「来週」の２個だけであるので、主区間として選択されない。しかし、音声データの区間（３）は、音声認識できたテキスト（Ｂ）内の単語数が、「３号館」を除くと、「秋」、「試験期間」、「出入り」などの７個であるので、主区間として選択される。
【００６４】
このように、基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された１以上の区間を主区間とすれば、主区間の選択を厳密に行うことができる。したがって、主区間の候補として選択された音声データの区間が多数存在する場合、主区間を高精度に選択することができる。この効果は、基準単語以外の単語の音声が最も多く認識された区間を主区間とする場合も、同様に得られる。
【００６５】
なお、主区間選択部１０７は、主区間の選択の基準とする数値を、音声データの各区間（１）〜（４）に含まれる単語ごとに割り当ててもよい。この場合、例えば、モーラ数が大きい単語や当該テキスト（Ａ）〜（Ｂ）のみに含まれる単語には、大きな数値を割り当て、他の単語には、小さい数値を割り当てることにより、テキスト（Ａ）〜（Ｂ）に対応する主区間が、より正確に選択される。
【００６６】
主区間選択部１０７は、選択した主区間を、当該テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応付けるために、分析結果ＤＢ１３５に登録する。より具体的には、主区間選択部１０７は、テキストの識別情報（本例ではＡ〜Ｃ）、及び主区間として選択した音声データの区間（１）〜（４）の識別情報（本例では１〜４）を、分析結果ＤＢ１３５に出力する。
【００６７】
図１１には、分析結果ＤＢ１３５の一例が示されている。図１１において、「テキスト」は、テキストの識別情報（本例ではＡ〜Ｃ）を示す。また、「音声データ区間」欄の「１」〜「４」欄は、音声データの区間（１）〜（４）の各テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対する対応関係の有無（「１」：対応関係有り、「０」：対応関係無し）をそれぞれ示す。
【００６８】
図１１の例では、テキスト（Ａ）に対応する「音声データ区間」欄の「１」〜「４」欄のうち、「１」欄及び「２」欄のみが「１」であるため、テキスト（Ａ）に対応する音声データの区間は、区間（１）及び区間（２）であることが示されている。ここで、音声データの区間（１）は、上記の例において、主区間として選択されたものであるが、音声データの区間（２）は、後述する副区間として選択されたものである。
【００６９】
また、図１１の例では、上記の例に従い、テキスト（Ｂ）に対応する「音声データ区間」欄の「３」欄に、音声データの区間（３）が登録され、テキスト（Ｃ）に対応する「音声データ区間」欄の「４」欄に、音声データの区間（４）が登録されている。主区間選択部１０７は、主区間の登録後、主区間の選択処理の完了を副区間選択部１０８に通知する。
【００７０】
副区間選択部１０８は、主区間の選択処理の完了通知を受けると、主区間と隣接する区間を起点として、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）内の複数の単語のうち、基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出する。そして、副区間選択部１０８は、検出した範囲内の区間を、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応する副区間（第２区間）として選択する。つまり、副区間選択部１０８は、音声データの区間（１）〜（４）のうち、時系列上、主区間の前方及び後方に連なる各区間から、副区間に該当するものを検出する。
【００７１】
より具体的には、副区間選択部１０８は、抽出単語ＤＢ１３３を参照することで、主区間に隣接する区間（１）〜（４）から順次に、「基準フラグ」が「０」である単語の音声認識の有無を検出する。なお、副区間の選択は、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）ごとに行われる。
【００７２】
図１２には、副区間の選択の一例が示されている。図１２は、図１０に示された主区間の選択後に行われる副区間の選択の様子を示す。
【００７３】
本例では、副区間選択部１０８は、テキスト（Ａ）に対応する副区間を選択する。副区間選択部１０８は、テキスト（Ａ）の主区間（２）に隣接する区間（１），（３）を起点として、テキスト（Ａ）の基準単語以外の単語が音声認識された区間の範囲を検出する。
【００７４】
テキスト（Ａ）の基準単語以外の単語である「夏季」及び「合宿」（点線枠参照）は、テキスト（Ａ）の主区間（２）に隣接する区間（１）において音声認識される。このため、副区間選択部１０８は、音声データの区間（１）を、テキスト（Ａ）に対応する副区間として選択する。（丸印参照）。
【００７５】
副区間選択部１０８は、副区間として選択した音声データの区間（１）にさらに隣接する区間が存在しないので、主区間の他方の隣接区間（３）について、基準単語以外の単語の音声認識の有無を検出する。しかし、音声データの区間（３）は、テキスト（Ａ）と共通する基準単語以外の単語の音声が含まれないため、副区間として選択されない（×印参照）。このため、副区間選択部１０８は、副区間の範囲の検出を終了する。
【００７６】
このように、副区間選択部１０８は、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応する音声データの副区間の範囲を、基準単語以外の単語に基づいて検出する。したがって、音声分析装置１は、基準単語の音声が認識されない音声データの区間（１）〜（４）でも、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応付けることができる。これにより、音声分析装置１は、図７に示された比較例とは異なり、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応付けられる音声データの区間の範囲を、正確に特定することが可能である。
【００７７】
また、テキスト（Ｂ）について、主区間である区間（３）に隣接する区間（２）及び区間（４）は、テキスト（Ｂ）と共通する単語の音声が含まれないため、副区間として選択されない。テキスト（Ｃ）については、テキスト（Ｃ）に対応する主区間（４）に隣接する区間（３）は、テキスト（Ｃ）と共通する単語の音声が含まれないため、副区間として選択されない。
【００７８】
上述したように、副区間選択部１０８は、主区間と隣接する区間を起点として、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）内の基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、範囲内の区間を、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応する副区間として選択する。このとき、副区間選択部１０８は、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）内の基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された１以上の区間の範囲を検出してもよい。
【００７９】
例えば、基準単語以外の単語の音声が３個以上認識された区間の範囲を検出する場合、音声データの区間（１）は、音声認識できたテキスト（Ａ）内の単語数が、「金曜日」を除くと、「夏季」及び「合宿」の２個だけであるので、副区間として選択されない。
【００８０】
このように、基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された１以上の区間を副区間とすれば、副区間の範囲の検出を厳密に行うことができる。なお、副区間選択部１０８は、副区間の範囲の検出の基準とする数値を、音声データの各区間（１）〜（４）に含まれる単語ごとに割り当ててもよい。この場合、例えば、モーラ数が大きい単語や当該テキスト（Ａ）〜（Ｂ）のみに含まれる単語には、大きな数値を割り当て、他の単語には、小さい数値を割り当てることにより、テキスト（Ａ）〜（Ｂ）に対応する副区間が、より正確に選択される。
【００８１】
また、副区間選択部１０８は、副区間の範囲を検出するとき、各テキスト（Ａ）〜（Ｂ）内の基準単語以外の単語の音声認識の数（該単語の一致数）を検出し、該検出した区間を、音声認識の数が最も多いテキストに対応する副区間として選択してもよい。
【００８２】
副区間選択部１０８は、選択した副区間を、当該テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応付けるために、分析結果ＤＢ１３５に登録する。より具体的には、主区間選択部１０７は、テキストの識別情報（本例ではＡ〜Ｃ）、及び副区間として選択した音声データの区間（１）〜（４）の識別情報（本例では１〜４）を、分析結果ＤＢ１３５に出力する。
【００８３】
これにより、分析結果ＤＢ１３５には、各テキスト（Ａ）〜（Ｃ）と音声データの区間（１）〜（４）の対応関係が登録される。本実施例では、音声データ（１）〜（４）及びテキスト（Ａ）〜（Ｃ）に共通する基準単語及び他の単語を用いて、関連性が高い音声データの１以上の区間（主区間及び副区間）をテキストに対応付けるので、分析結果ＤＢ１３５には的確な対応関係が登録される。
【００８４】
このようにして得られた分析結果ＤＢ１３５は、例えば、議事録システムの利用者が、議事録を参照する場合に用いられる。これにより、利用者は、再生された会議の音声データの内容に対応する議事録の正確な記載箇所を参照できるため、議事録システムの利便性が向上する。
【００８５】
次に、上述した音声分析方法を実行する音声分析プログラムについて述べる。図１３は、実施例に係る音声分析プログラムのフローチャートである。
【００８６】
まず、音声データ分割部１０５は、音声ＤＢ１３４内の音声データを複数の区間（１）〜（４）に分割する（ステップＳｔ１）。音声データの分割手法としては、例えば、図５（ａ）または図５（ｂ）に示された手法が用いられる。
【００８７】
次に、文書データ分割部１０１は、文書ＤＢ１３１内の文書データを複数のテキスト（Ａ）〜（Ｃ）に分割する（ステップＳｔ２）。文書データの分割手法としては、上述したように、文章中の改行、字下げ（インデント）、または空行などを、テキスト間の境界として、文書データを分割する方法が挙げられる。
【００８８】
次に、単語抽出部１０２は、辞書ＤＢ１３２に基づいて、各テキスト（Ａ）〜（Ｃ）から単語を抽出する（ステップＳｔ３）。次に、単語抽出部１０２は、抽出した単語を抽出単語ＤＢ１３３（図４参照）に登録する（ステップＳｔ４）。なお、ステップＳｔ２〜Ｓｔ４の処理は、ステップＳｔ１の処理の前に実行されてもよい。
【００８９】
次に、音声認識処理部１０４は、各テキスト（Ａ）〜（Ｃ）から単語を抽出された単語に基づいて、音声データの各区間（１）〜（４）の音声認識処理を行う（ステップＳｔ５）。次に、音声認識処理部１０４は、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）ごとに、各単語の音声認識の有無を抽出単語ＤＢ１３３に登録する（ステップＳｔ６）。
【００９０】
次に、基準単語選択部１０３は、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）の１つを選択する（ステップＳｔ７）。なお、以降の処理は、テキスト（Ａ）が選択されたと仮定して述べるが、ステップＳｔ７の処理では何れのテキスト（Ａ）〜（Ｃ）が選択されてもよい。
【００９１】
次に、基準単語選択部１０３は、選択したテキスト（Ａ）から抽出された単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語（「金曜日」）を、基準単語として選択し、抽出単語ＤＢ１３３に登録する（ステップＳｔ８）。
【００９２】
ステップＳｔ７の処理において、基準単語選択部１０３は、上述したように、選択したテキスト（Ａ）から抽出された複数の単語から、モーラ数が最多または一定数以上である１以上の単語を、基準単語として選択してもよい。あるいは、基準単語選択部１０３は、選択したテキスト（Ａ）から抽出された複数の単語から、音声認識における単語らしさを示すスコアが最多または一定値以上である１以上の単語を、基準単語として選択してもよい。
【００９３】
次に、主区間候補選択部１０６は、音声データの区間（１）〜（４）から、基準単語の音声が認識された区間を、主区間の候補として選択する（ステップＳｔ９）。図９を参照して述べたように、主区間候補選択部１０６は、テキスト（Ａ）の基準単語である「金曜日」が音声認識された音声データの区間（２）及び区間（４）を、テキスト（Ａ）に対応する主区間の候補として選択する。
【００９４】
次に、主区間選択部１０７は、主区間の候補から、テキスト（Ａ）の複数の単語のうち、基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、テキスト（Ａ）に対応する主区間（第１区間）として選択する（ステップＳｔ１０）。図１０を参照して述べたように、主区間選択部１０７は、主区間の候補の区間（２）及び区間（４）から、テキスト（Ａ）の「意見」及び「香川」が音声認識された音声データの区間（２）を、テキスト（Ａ）に対応する主区間として選択する。
【００９５】
ステップＳｔ１０の処理において、主区間選択部１０７は、上述したように、主区間の候補として選択された区間（２），（４）から、テキスト（Ａ）の複数の単語のうち、基準単語以外の単語の音声が最も多く認識された区間を、主区間として選択してもよい。あるいは、主区間選択部１０７は、主区間の候補として選択された区間（２），（４）から、テキスト（Ａ）の複数の単語のうち、基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された１以上の区間を、主区間として選択してもよい。
【００９６】
次に、主区間選択部１０７は、テキスト（Ａ）と主区間の対応関係を分析結果ＤＢ１３５（図１１参照）に登録する（ステップＳｔ１１）。これにより、音声データの区間（２）が、テキスト（Ａ）に対応付けられる。
【００９７】
次に、副区間選択部１０８は、テキスト（Ａ）に対応する主区間と隣接する区間（１），（３）を選択する（ステップＳｔ１２）。次に、副区間選択部１０８は、抽出単語ＤＢ１３３を参照することで、選択した隣接区間（１），（３）における、テキスト（Ａ）の基準単語以外の単語の音声認識の有無を判定する（ステップＳｔ１３）。
【００９８】
基準単語以外の単語の音声認識がある場合（ステップＳｔ１３のＹｅｓ）、副区間選択部１０８は、選択した隣接区間（１）を副区間として選択する（ステップＳｔ１４）。図１２を参照して述べたように、副区間選択部１０８は、テキスト（Ａ）に対応する主区間の隣接区間（１），（３）から、テキスト（Ａ）の「夏季」及び「合宿」が音声認識された音声データの区間（１）を、テキスト（Ａ）に対応する副区間として選択する。なお、ステップＳｔ１３，Ｓｔ１４の処理において、副区間選択部１０８は、上述したように、主区間と隣接する区間（１），（３）から、テキスト（Ａ）の複数の単語のうち、基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された区間を、副区間として選択してもよい。
【００９９】
次に、副区間選択部１０８は、テキスト（Ａ）と副区間の対応関係を分析結果ＤＢ１３５に登録する（ステップＳｔ１５）。これにより、音声データの区間（１）が、テキスト（Ａ）に対応付けられる。
【０１００】
次に、副区間選択部１０８は、副区間の隣接区間を選択し（ステップＳｔ１６）、再びステップＳｔ１３の処理を実行する。副区間選択部１０８は、ステップＳｔ１３〜Ｓｔ１６の処理を繰り返すことで、主区間と隣接する区間を起点として、テキストの基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、範囲内の区間を、テキストに対応する副区間として選択する。
【０１０１】
また、基準単語以外の単語の音声認識がない場合（ステップＳｔ１３のＮｏ）、基準単語選択部１０３は、全てのテキスト（Ａ）〜（Ｃ）を選択済みであるか否かを判定する（ステップＳｔ１７）。つまり、基準単語選択部１０３は、上記のステップＳｔ８〜Ｓｔ１６の各処理が、全てのテキスト（Ａ）〜（Ｃ）について実行済みであるか否かを判定する。
【０１０２】
基準単語選択部１０３は、全てのテキスト（Ａ）〜（Ｃ）を選択済みである場合（ステップＳｔ１７のＹｅｓ）、処理を終了する。また、基準単語選択部１０３は、全てのテキスト（Ａ）〜（Ｃ）を選択済みではない場合（ステップＳｔ１７のＮｏ）、他のテキスト（Ｂ），（Ｃ）を選択する（ステップＳｔ１８）。他のテキスト（Ｂ），（Ｃ）を選択した後、選択したテキストについて、ステップＳｔ８〜Ｓｔ１３の各処理が、再び行われる。このようにして、音声分析プログラムの処理は実行される。
【０１０３】
図９、図１０、及び図１２では、基準単語が１つである場合を例示したが、これに限定されず、基準単語が複数個であってもよい。複数の基準単語が選択された場合、主区間候補選択部１０６は、全ての基準単語を含む音声データの区間を、主区間の候補として選択する。
【０１０４】
これまで述べたように、実施例に係る音声分析方法は、以下の工程を、コンピュータ（ＣＰＵ）１０が実行する方法である。
工程（１）：音声データを複数の区間（１）〜（４）に分割する。
工程（２）：テキスト（Ａ）〜（Ｃ）から複数の単語を抽出する。
工程（３）：抽出した複数の単語に基づき、複数の区間（１）〜（４）の音声認識をそれぞれ行う。
工程（４）：抽出した複数の単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択する。
工程（５）：複数の区間から、基準単語の音声が認識された区間を選択する。
工程（６）：該選択した区間から、複数の単語のうち、基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応する第１区間（主区間）として選択する。
工程（７）：第１区間と隣接する区間を起点として、複数の単語のうち、基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、範囲内の区間を、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応する第２区間（副区間）として選択する。
【０１０５】
この構成によると、テキストから音声認識が容易な基準単語、または音声認識の結果の確実性が高い基準単語を抽出し、基準単語の音声が認識された音声データの区間（１）〜（４）のうち、テキストから抽出された他の単語の音声も認識された第１区間を、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応付ける。また、第１区間に連なる音声データの区間から、テキストから抽出された他の単語の音声が認識される第２区間の範囲を検出し、テキストに対応付ける。
【０１０６】
したがって、音声データ及びテキストに共通する基準単語及び他の単語を用いて、関連性が高い音声データの１以上の区間をテキストに対応付けることができる。よって、実施例に係る音声分析方法によれば、音声データをテキストに的確に対応付けることができる。
【０１０７】
実施例に係る音声分析プログラムは、以下の処理を、コンピュータ（ＣＰＵ）１０に実行させるプログラムである。
処理（１）：音声データを複数の区間（１）〜（４）に分割する。
処理（２）：テキスト（Ａ）〜（Ｃ）から複数の単語を抽出する。
処理（３）：抽出した複数の単語に基づき、複数の区間（１）〜（４）の音声認識をそれぞれ行う。
処理（４）：抽出した複数の単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択する。
処理（５）：複数の区間から、基準単語の音声が認識された区間を選択する。
処理（６）：該選択した区間から、複数の単語のうち、基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応する第１区間（主区間）として選択する。
処理（７）：第１区間と隣接する区間を起点として、複数の単語のうち、基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、範囲内の区間を、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応する第２区間（副区間）として選択する。
【０１０８】
実施例に係る音声分析プログラムは、上記の音声分析方法と同様の構成を含むので、上述した内容と同様の作用効果を奏する。
【０１０９】
また、実施例に係る音声分析装置１は、分割部（音声データ分割部）１０５と、抽出部（単語抽出部）１０２と、音声認識処理部１０４とを有する。音声分析装置１は、さらに、第１選択部（基準単語選択部）１０３と、第２選択部（主区間候補選択部）１０６と、第３選択部（主区間選択部）１０７と、第４選択部（副区間選択部）１０８とを有する。
【０１１０】
分割部１０５は、音声データを複数の区間（１）〜（４）に分割する。抽出部１０２は、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）から複数の単語を抽出する。音声認識処理部１０４は、抽出した複数の単語に基づき、複数の区間（１）〜（４）の音声認識をそれぞれ行う。第１選択部１０３は、抽出した複数の単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択する。
【０１１１】
第２選択部１０６は、複数の区間から、基準単語の音声が認識された区間を選択する。第３選択部１０７は、該選択した区間から、複数の単語のうち、基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応する第１区間（主区間）として選択する。第４選択部１０８は、第１区間と隣接する区間を起点として、複数の単語のうち、基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、範囲内の区間を、テキスト（Ａ）〜（Ｃ）に対応する第２区間（副区間）として選択する。
【０１１２】
実施例に係る音声分析装置１は、上記の音声分析方法と同様の構成を含むので、上述した内容と同様の作用効果を奏する。
【０１１３】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
【０１１４】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【０１１５】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【０１１６】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【０１１７】
なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１）  音声データを複数の区間に分割する工程と、
テキストから複数の単語を抽出する工程と、
抽出した前記複数の単語に基づき、前記複数の区間の音声認識をそれぞれ行う工程と、
抽出した前記複数の単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択する工程と、
前記複数の区間から、前記基準単語の音声が認識された区間を選択する工程と、
該選択した区間から、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、前記テキストに対応する第１区間として選択する工程と、
前記第１区間と隣接する区間を起点として、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、前記範囲内の区間を、前記テキストに対応する第２区間として選択する工程とを、コンピュータが実行することを特徴とする音声分析方法。
（付記２）  前記基準単語を選択する工程において、抽出した前記複数の単語から、モーラ数が最多または一定数以上である１以上の単語を、前記基準単語として選択することを特徴とする付記１に記載の音声分析方法。
（付記３）  前記基準単語を選択する工程において、音声認識における単語らしさを示すスコアが最多または一定値以上である前記１以上の単語を、前記基準単語として選択することを特徴とする付記１に記載の音声分析方法。
（付記４）  前記第１区間を選択する工程において、前記選択された区間から、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が最も多く認識された区間、または前記基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された１以上の区間を、前記第１区間として選択することを特徴とする付記１乃至３の何れかに記載の音声分析方法。
（付記５）  前記第２区間を選択する工程において、前記第１区間と隣接する区間を起点として、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された１以上の区間の範囲を検出することを特徴とする付記１乃至４の何れかに記載の音声分析方法。
（付記６）  音声データを複数の区間に分割し、
テキストから複数の単語を抽出し、
抽出した前記複数の単語に基づき、前記複数の区間の音声認識をそれぞれ行い、
抽出した前記複数の単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択し、
前記複数の区間から、前記基準単語の音声が認識された区間を選択し、
該選択した区間から、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、前記テキストに対応する第１区間として選択し、
前記第１区間と隣接する区間を起点として、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、前記範囲内の区間を、前記テキストに対応する第２区間として選択する、処理とを、コンピュータに実行させることを特徴とする音声分析プログラム。
（付記７）  前記基準単語を選択する処理において、抽出した前記複数の単語から、モーラ数が最多または一定数以上である１以上の単語を、前記基準単語として選択することを特徴とする付記６に記載の音声分析プログラム。
（付記８）  前記基準単語を選択する工程において、音声認識における単語らしさを示すスコアが最多または一定値以上である前記１以上の単語を、前記基準単語として選択することを特徴とする付記６に記載の音声分析プログラム。
（付記９）  前記第１区間を選択する工程において、前記選択された区間から、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が最も多く認識された区間、または前記基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された１以上の区間を、前記第１区間として選択することを特徴とする付記６乃至８の何れかに記載の音声分析プログラム。
（付記１０）  前記第２区間を選択する工程において、前記第１区間と隣接する区間を起点として、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された１以上の区間の範囲を検出することを特徴とする付記６乃至９の何れかに記載の音声分析プログラム。
（付記１１）  音声データを複数の区間に分割する分割部と、
テキストから複数の単語を抽出する抽出部と、
抽出した前記複数の単語に基づき、前記複数の区間の音声認識をそれぞれ行う音声認識処理部と、
抽出した前記複数の単語から、一定以上の音声認識の容易性または確実性を有する１以上の単語を、基準単語として選択する第１選択部と、
前記複数の区間から、前記基準単語の音声が認識された区間を選択する第２選択部と、
該選択した区間から、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された１以上の区間を、前記テキストに対応する第１区間として選択する第３選択部と、
前記第１区間と隣接する区間を起点として、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が認識された区間の範囲を検出し、前記範囲内の区間を、前記テキストに対応する第２区間として選択する第４選択部とを有することを特徴とする音声分析装置。
（付記１２）  前記第１選択部は、抽出した前記複数の単語から、モーラ数が最多または一定数以上である１以上の単語を、前記基準単語として選択することを特徴とする付記１１に記載の音声分析装置。
（付記１３）  前記第１選択部は、音声認識における単語らしさを示すスコアが最多または一定値以上である前記１以上の単語を、前記基準単語として選択することを特徴とする付記１１に記載の音声分析装置。
（付記１４）  前記第３選択部は、前記選択された区間から、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が最も多く認識された区間、または前記基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された１以上の区間を、前記第１区間として選択することを特徴とする付記１１乃至１３の何れかに記載の音声分析装置。
（付記１５）  前記第４選択部は、前記第１区間と隣接する区間を起点として、前記複数の単語のうち、前記基準単語以外の単語の音声が一定数以上認識された１以上の区間の範囲を検出することを特徴とする付記１１乃至１４の何れかに記載の音声分析装置。
【符号の説明】
【０１１８】
１                    音声分析装置
１０                  ＣＰＵ
１０１                文書データ分割部
１０２                単語抽出部（抽出部）
１０３                基準単語選択部（第１選択部）
１０４                音声認識処理部
１０５                音声データ分割部（分割部）
１０６                主区間候補選択部（第２選択部）
１０７                主区間選択部（第３選択部）
１０８                副区間選択部（第４選択部）
【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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