(57)【要約】【課題】音声コンテンツ全体に対して十分に有用かつ詳細なインデクスを作成することを課題とする。【解決手段】音声コンテンツ（音声データ）が入力されインデクス作成指示を受け付けると、インデクス生成装置２０は、音声コンテンツを音声認識して得たテキストデータに含まれる単語から発話単語リストを生成し、生成された発話単語リストから発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出し、音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至るまでの所定の単位時間ごとに、抽出された話題語を対応付けて列挙した話題語リストを生成し、生成された話題語リストにおいて、話題語のいずれも列挙が続かない時刻を話題転換点として抽出する。そして、抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語からインデクスを生成する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声コンテンツを音声認識してテキストデータを作成し、当該テキストデータから前記音声コンテンツに付与するインデクスを生成するインデクス生成装置であって、
前記テキストデータに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リストを生成する発話単語リスト生成手段と、
前記発話単語リスト生成手段によって生成された発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発言回数を示す発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出する話題語抽出手段と、
前記音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至るまでの前記所定の単位時間ごとに、前記話題語抽出手段によって抽出された話題語を対応付けて列挙した話題語リストを生成する話題語リスト生成手段と、
前記話題語リスト生成手段によって生成された話題語リストに列挙された話題語からインデクスを生成するインデクス生成手段と、
を備えたことを特徴とするインデクス生成装置。
【請求項２】
前記話題語リスト生成手段によって生成された話題語リストにおいて、前記話題語のいずれも列挙が続かない時刻を話題転換点として抽出する話題転換点抽出手段をさらに備え、
前記インデクス生成手段は、前記話題転換点抽出手段によって抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、前記話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語からインデクスを生成することを特徴とするインデクス生成装置。
【請求項３】
複数の単語間で互いの意味的距離を規定した距離辞書を記憶する距離辞書記憶手段をさらに備え、
前記話題語抽出手段は、前記発話単語リストに含まれる所定の単語について所定の単位時間当たりの発話密度を算出する場合に、前記距離辞書記憶手段に記憶された距離辞書において当該所定の単語と意味的距離が所定の範囲内にある単語についても当該所定の単語と同一の単語であるとして、前記所定の単位時間当たりの発話密度を算出することを特徴とする請求項１または２に記載のインデクス生成装置。
【請求項４】
前記話題語として抽出すべき単語を列挙した話題語抽出用リストを記憶する話題語抽出用リスト記憶手段をさらに備え、
前記話題語抽出手段は、前記話題語抽出用リスト記憶手段に記憶された話題語抽出用リストに列挙された単語であることを条件に、前記発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出することを特徴とする請求項１、２または３に記載のインデクス生成装置。
【請求項５】
前記話題転換点抽出手段は、前記話題語リストにおいて同一の話題語が所定の時間間隔を空けずに列挙されている場合には、当該話題語の列挙が続いたものとして、前記話題転換点を抽出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載のインデクス生成装置。
【請求項６】
複数の単語間で互いの意味的距離を規定した距離辞書を記憶する距離辞書記憶手段と、
前記距離辞書記憶手段に記憶された距離辞書を用いて、前記発話単語リスト生成手段によって生成された発話単語リストに含まれる単語間の意味的距離を評価し、当該評価が低い単語を前記発話単語リストから除去する単語除去手段と、
をさらに備え、
前記話題語抽出手段は、前記単語除去手段による単語除去後の発話単語リストに基づいて、当該発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出することを特徴とする請求項１または２に記載のインデクス生成装置。
【請求項７】
前記距離辞書記憶手段に記憶された距離辞書を用いて、前記単語除去手段による単語除去後の発話単語リストに列挙された単語との意味的距離の評価が高い単語を前記距離辞書から抽出し、当該抽出した単語を前記発話単語リストに補完する単語補完手段をさらに備え、
前記話題語抽出手段は、前記単語補完手段による単語補完後の発話単語リストに基づいて、当該発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出することを特徴とする請求項６に記載のインデクス生成装置。
【請求項８】
前記話題転換点抽出手段によって抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、前記話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語それぞれの発話頻度を算出し、当該発話頻度が所定の値を超える話題語を重要語として抽出する重要語抽出手段をさらに備え、
前記インデクス生成手段は、前記話題転換点によって区切られる区間ごとに、前記重要語抽出手段によって重要語として抽出された話題語を列挙したインデクスを生成することを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載のインデクス生成装置。
【請求項９】
前記インデクス生成手段は、前記話題転換点によって区切られる区間ごとに、前記発話時刻、前記発話密度、前記発話頻度、前記意味的距離のいずれか一つまたは複数に基づいて、前記話題語を編集してインデクスを生成することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載のインデクス生成装置。
【請求項１０】
音声コンテンツを音声認識してテキストデータを作成し、当該テキストデータから前記音声コンテンツに付与するインデクスを生成するインデクス生成装置であって、
複数の単語間で互いの意味的距離を規定した距離辞書を記憶する距離辞書記憶手段と、
前記テキストデータに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リストを生成する発話単語リスト生成手段と、
前記距離辞書記憶手段に記憶された距離辞書を用いて、前記発話単語リスト生成手段によって生成された発話単語リストに含まれる単語間の意味的距離を評価し、当該評価が低い単語を前記発話単語リストから除去する単語除去手段と、
前記単語除去手段によって単語除去後の発話単語リストに基づいてインデクスを生成するインデクス生成手段と、
を備えたことを特徴とするインデクス生成装置。
【請求項１１】
前記距離辞書記憶手段に記憶された距離辞書を用いて、前記単語除去手段による単語除去後の発話単語リストに列挙された単語との意味的距離の評価が高い単語を前記距離辞書から抽出し、当該抽出した単語を前記発話単語リストに補完する単語補完手段をさらに備え、
前記インデクス生成手段は、前記単語補完手段による単語補完後の発話単語リストに基づいてインデクスを生成することを特徴とする請求項１０に記載のインデクス生成装置。
【請求項１２】
音声コンテンツを音声認識してテキストデータを作成し、当該テキストデータから前記音声コンテンツに付与するインデクスを生成することに適するインデクス生成方法であって、
前記テキストデータに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リストを生成する発話単語リスト生成工程と、
前記発話単語リスト生成工程によって生成された発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発言回数を示す発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出する話題語抽出工程と、
前記音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至るまでの前記所定の単位時間ごとに、前記話題語抽出工程によって抽出された話題語を対応付けて列挙した話題語リストを生成する話題語リスト生成工程と、
前記話題語リスト生成工程によって生成された話題語リストに列挙された話題語からインデクスを生成するインデクス生成工程と、
を含んだことを特徴とするインデクス生成方法。
【請求項１３】
音声コンテンツを音声認識してテキストデータを作成し、当該テキストデータから前記音声コンテンツに付与するインデクスを生成することに適するインデクス生成方法をコンピュータに実行させるインデクス作成プログラムであって、
前記テキストデータに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リストを生成する発話単語リスト生成手順と、
前記発話単語リスト生成手順によって生成された発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発言回数を示す発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出する話題語抽出手順と、
前記音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至るまでの前記所定の単位時間ごとに、前記話題語抽出手順によって抽出された話題語を対応付けて列挙した話題語リストを生成する話題語リスト生成工程と、
前記話題語リスト生成手順によって生成された話題語リストに列挙された話題語からインデクスを生成するインデクス生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするインデクス生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、音声コンテンツを音声認識してテキストデータを作成し、当該テキストデータから前記音声コンテンツに付与するインデクスを生成するインデクス生成装置、インデクス生成方法およびインデクス生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、社会のブロードバンド化を背景に、インターネット環境に数多くの映像・音声コンテンツが流通するインフラが整いつつある。そして、これらの映像・音声コンテンツに対するインターネット上などでの検索方法は、映像・音声コンテンツをテキスト化して、文書によるディレクトリやタイトルによる検索が主である。
【０００３】
そこで、このような音声コンテンツにおいて、音声コンテンツの文書による検索を行うために、当該音声コンテンツ（例えば、音声データなど）を音声認識してインデクス化（重要語抽出）を行う様々な技術が開示されている。
【０００４】
例えば、特許文献１（特開平９−１１４４９４号公報）では、「初めて出現した名詞、あるいは、前回出現してから長い間使用されていなかった名詞は、新しい話題の話題語となる可能性がある。一方、直前の発話に出現した名詞が次の発話でも出現した場合、この名詞は話題の維持の要因となる可能性が高い」という前提に基づいて、単語の出現頻度や出現間隔を利用して入力文書中の重要語を抽出し、抽出した重要語からなるインデクスを生成する技術が開示されている。
【０００５】
【特許文献１】特開平９−１１４４９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上記した従来の技術は、音声コンテンツ全体に対して一つのインデクスを作成するものに過ぎず、このインデクスを利用しても、音声コンテンツ内から所望の話題部分（ある話題について発話されている部分）を検索できるわけではないという課題があった。
【０００７】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、音声コンテンツ全体に対して十分に有用かつ詳細なインデクスを作成することが可能であるインデクス生成装置、インデクス生成方法およびインデクス生成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】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、音声コンテンツを音声認識してテキストデータを作成し、当該テキストデータから前記音声コンテンツに付与するインデクスを生成するインデクス生成装置であって、前記テキストデータに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リストを生成する発話単語リスト生成手段と、前記発話単語リスト生成手段によって生成された発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発言回数を示す発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出する話題語抽出手段と、前記音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至るまでの前記所定の単位時間ごとに、前記話題語抽出手段によって抽出された話題語を対応付けて列挙した話題語リストを生成する話題語リスト生成手段と、前記話題語リスト生成手段によって生成された話題語リストに列挙された話題語からインデクスを生成するインデクス生成手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、請求項２に係る発明は、上記の発明において、前記話題語リスト生成手段によって生成された話題語リストにおいて、前記話題語のいずれも列挙が続かない時刻を話題転換点として抽出する話題転換点抽出手段をさらに備え、前記インデクス生成手段は、前記話題転換点抽出手段によって抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、前記話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語からインデクスを生成することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項３に係る発明は、上記の発明において、複数の単語間で互いの意味的距離を規定した距離辞書を記憶する距離辞書記憶手段をさらに備え、前記話題語抽出手段は、前記発話単語リストに含まれる所定の単語について所定の単位時間当たりの発話密度を算出する場合に、前記距離辞書記憶手段に記憶された距離辞書において当該所定の単語と意味的距離が所定の範囲内にある単語についても当該所定の単語と同一の単語であるとして、前記所定の単位時間当たりの発話密度を算出することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項４に係る発明は、上記の発明において、前記話題語として抽出すべき単語を列挙した話題語抽出用リストを記憶する話題語抽出用リスト記憶手段をさらに備え、前記話題語抽出手段は、前記話題語抽出用リスト記憶手段に記憶された話題語抽出用リストに列挙された単語であることを条件に、前記発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項５に係る発明は、上記の発明において、前記話題転換点抽出手段は、前記話題語リストにおいて同一の話題語が所定の時間間隔を空けずに列挙されている場合には、当該話題語の列挙が続いたものとして、前記話題転換点を抽出することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項６に係る発明は、上記の発明において、複数の単語間で互いの意味的距離を規定した距離辞書を記憶する距離辞書記憶手段と、前記距離辞書記憶手段に記憶された距離辞書を用いて、前記発話単語リスト生成手段によって生成された発話単語リストに含まれる単語間の意味的距離を評価し、当該評価が低い単語を前記発話単語リストから除去する単語除去手段と、をさらに備え、前記話題語抽出手段は、前記単語除去手段による単語除去後の発話単語リストに基づいて、当該発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項７に係る発明は、上記の発明において、前記距離辞書記憶手段に記憶された距離辞書を用いて、前記単語除去手段による単語除去後の発話単語リストに列挙された単語との意味的距離の評価が高い単語を前記距離辞書から抽出し、当該抽出した単語を前記発話単語リストに補完する単語補完手段をさらに備え、前記話題語抽出手段は、前記単語補完手段による単語補完後の発話単語リストに基づいて、当該発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項８に係る発明は、上記の発明において、前記話題転換点抽出手段によって抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、前記話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語それぞれの発話頻度を算出し、当該発話頻度が所定の値を超える話題語を重要語として抽出する重要語抽出手段をさらに備え、前記インデクス生成手段は、前記話題転換点によって区切られる区間ごとに、前記重要語抽出手段によって重要語として抽出された話題語を列挙したインデクスを生成することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項９に係る発明は、上記の発明において、前記インデクス生成手段は、前記話題転換点によって区切られる区間ごとに、前記発話時刻、前記発話密度、前記発話頻度、前記意味的距離のいずれか一つまたは複数に基づいて、前記話題語を編集してインデクスを生成することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項１０に係る発明は、音声コンテンツを音声認識してテキストデータを作成し、当該テキストデータから前記音声コンテンツに付与するインデクスを生成するインデクス生成装置であって、複数の単語間で互いの意味的距離を規定した距離辞書を記憶する距離辞書記憶手段と、前記テキストデータに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リストを生成する発話単語リスト生成手段と、前記距離辞書記憶手段に記憶された距離辞書を用いて、前記発話単語リスト生成手段によって生成された発話単語リストに含まれる単語間の意味的距離を評価し、当該評価が低い単語を前記発話単語リストから除去する単語除去手段と、前記単語除去手段によって単語除去後の発話単語リストに基づいてインデクスを生成するインデクス生成手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１８】
また、請求項１１に係る発明は、上記の発明において、前記距離辞書記憶手段に記憶された距離辞書を用いて、前記単語除去手段による単語除去後の発話単語リストに列挙された単語との意味的距離の評価が高い単語を前記距離辞書から抽出し、当該抽出した単語を前記発話単語リストに補完する単語補完手段をさらに備え、前記インデクス生成手段は、前記単語補完手段による単語補完後の発話単語リストに基づいてインデクスを生成することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項１２に係る発明は、音声コンテンツを音声認識してテキストデータを作成し、当該テキストデータから前記音声コンテンツに付与するインデクスを生成することに適するインデクス生成方法であって、前記テキストデータに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リストを生成する発話単語リスト生成工程と、前記発話単語リスト生成工程によって生成された発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発言回数を示す発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出する話題語抽出工程と、前記音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至るまでの前記所定の単位時間ごとに、前記話題語抽出工程によって抽出された話題語を対応付けて列挙した話題語リストを生成する話題語リスト生成工程と、前記話題語リスト生成工程によって生成された話題語リストに列挙された話題語からインデクスを生成するインデクス生成工程と、を含んだことを特徴とする。
【００２０】
また、請求項１３に係る発明は、音声コンテンツを音声認識してテキストデータを作成し、当該テキストデータから前記音声コンテンツに付与するインデクスを生成することに適するインデクス生成方法をコンピュータに実行させるインデクス作成プログラムであって、前記テキストデータに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リストを生成する発話単語リスト生成手順と、前記発話単語リスト生成手順によって生成された発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発言回数を示す発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出する話題語抽出手順と、前記音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至るまでの前記所定の単位時間ごとに、前記話題語抽出手順によって抽出された話題語を対応付けて列挙した話題語リストを生成する話題語リスト生成工程と、前記話題語リスト生成手順によって生成された話題語リストに列挙された話題語からインデクスを生成するインデクス生成手順と、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】
【００２１】
請求項１または１０、１１、１２、１３の発明によれば、テキストデータに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リストを生成し、生成された発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発言回数を示す発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出し、音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至るまでの所定の単位時間ごとに、抽出された話題語を対応付けて列挙した話題語リストを生成し、生成された話題語リストにおいて、話題語のいずれも列挙が続かない時刻を話題転換点として抽出し、抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語からインデクスを生成するので、音声コンテンツ全体に対して十分に有用かつ詳細なインデクスを作成することが可能である。
【００２２】
請求項２の発明によれば、生成された話題語リストにおいて、話題語のいずれも列挙が続かない時刻を話題転換点として抽出し、抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語からインデクスを生成するので、音声コンテンツに含まれる複数の話題を抽出して、それぞれの話題に対して複数のインデクスが作成できる結果、音声コンテンツ全体に対してさらに有用かつ詳細なインデクスを作成することが可能である。
【００２３】
また、請求項３の発明によれば、複数の単語間で互いの意味的距離を規定した距離辞書を記憶し、発話単語リストに含まれる所定の単語について所定の単位時間当たりの発話密度を算出する場合に、記憶された距離辞書において当該所定の単語と意味的距離が所定の範囲内にある単語についても当該所定の単語と同一の単語であるとして、所定の単位時間当たりの発話密度を算出するので、音声コンテンツ全体に対して、より十分に有用かつ詳細なインデクスを作成することが可能である。
【００２４】
また、請求項４の発明によれば、話題語として抽出すべき単語を列挙した話題語抽出用リストを記憶し、記憶された話題語抽出用リストに列挙された単語であることを条件に、発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出するので、より正確に話題転換点を抽出することが可能である。
【００２５】
また、請求項５の発明によれば、話題語リストにおいて同一の話題語が所定の時間間隔を空けずに列挙されている場合には、当該話題語の列挙が続いたものとして、話題転換点を抽出するので、無駄に細かく話題語を抽出してインデクス全体に不要な情報が抽出されることを防止することが可能である。
【００２６】
また、請求項６の発明によれば、複数の単語間で互いの意味的距離を規定した距離辞書を記憶し、記憶された距離辞書を用いて、生成された発話単語リストに含まれる単語間の意味的距離を評価し、当該評価が低い単語を発話単語リストから除去し、単語除去後の発話単語リストに基づいて、当該発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出するので、意味的に遠い単語を削除していない抽出単語データから話題語を抽出する場合に比べて、さらに正確に話題語を特定することが可能である。
【００２７】
また、請求項７の発明によれば、記憶された距離辞書を用いて、単語除去後の発話単語リストに列挙された単語との意味的距離の評価が高い単語を距離辞書から抽出し、当該抽出した単語を発話単語リストに補完し、単語補完後の発話単語リストに基づいて、当該発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出するので、意味的に近い単語を補完しなかった場合に比べて、より正確に話題語を特定することが可能である。
【００２８】
また、請求項８の発明によれば、抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語それぞれの発話頻度を算出し、当該発話頻度が所定の値を超える話題語を重要語として抽出し、話題転換点によって区切られる区間ごとに、重要語として抽出された話題語を列挙したインデクスを生成するので、話題ごとにより有用な単語をインデクスとして作成することが可能である。
【００２９】
また、請求項９の発明によれば、話題転換点によって区切られる区間ごとに、発話時刻、発話密度、発話頻度、意味的距離のいずれか一つまたは複数に基づいて、話題語を編集してインデクスを生成するので、インターネットの検索や会議録音データなどの議題検索など利用目的に応じたインデクスの表示を行うことが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下に添付図面を参照して、この発明に係るインデクス生成装置、インデクス生成方法およびインデクス生成プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、以下では、実施例で用いる主要な用語の説明、実施例１に係るインデクス生成装置の概要および特徴、インデクス生成装置の構成および処理の流れ、実施例１による効果について説明する。
【実施例１】
【００３１】
［用語の説明］
まず最初に、以下の実施例で用いる主要な用語を説明する。実施例で用いる「音声コンテンツ（音声データ）」とは、従来からあるテキストデータではなく、デジタルデータで表現された人の話す音声、音楽や映像の集合のことであり、近年、インターネットなどに多く利用されている。具体的には、図３に示したようなデータがこれに該当する。
【００３２】
また、「音声認識」とは、上記で説明した音声コンテンツをテキスト化する技術である。具体的には、人の話す音声言語をコンピュータによって解析し、話している内容を文字データとして取り出す。例えば、図３に示した音声コンテンツ（音声データ）を音声認識すると、図４に示したようなテキストデータを取り出すことができる。そして、このように、音声コンテンツをテキスト化したテキストデータを使用することで、インターネットなどで音声コンテンツの検索を行うことができる。
【００３３】
また、「インデクス」とは、コンピュータが扱うデータにおいて、特定の項目を素早く参照できるように、当該特定の項目に対して索引を付与するデータのことである。付与するインデクスの例を挙げると、例えば、会議を録音した音声コンテンツに対して「戦略会議」や音楽の音声コンテンツに対して「曲名」などを付与する。
【００３４】
［インデクス生成装置の概要および特徴（実施例１）］
次に、図１を用いて、実施例１に係るインデクス装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係るインデクス生成装置の概要および特徴を説明するための図である。
【００３５】
図１に示すように、音声コンテンツ（音声データ）が入力されインデクス作成指示を受け付けると、インデクス生成装置２０は、入力された音声コンテンツの音声認識を行う。具体的に例を挙げると、図３に示したような音声コンテンツが入力されると、インデクス生成装置２０は、図４に示したテキストデータ（より具体的には、図５に示すように発話時刻ごとにデータを対応付けたテキストデータ）を作成する。なお、音声コンテンツの入力は、ネットワークを介して他のコンピュータなどから入力されてもよく、また、ＦＤ、ＣＤなどの記録媒体から入力されてもよい。
【００３６】
そして、実施例１に係るインデクス生成装置２０は、このようにして、音声コンテンツを音声認識した当該テキストデータから音声コンテンツに付与するインデクスを生成することを概要とするものであり、特に、音声コンテンツ全体に対して十分に有用かつ詳細なインデクスを生成することが可能である点に主たる特徴がある。
【００３７】
この主たる特徴を具体的に説明すると、インデクス生成装置２０は、当該テキストデータに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リストを生成する（図１の（１）参照）。具体的に例を挙げると、当該テキストデータに出現した単語（実際に発話された単語）と出現した時間（発話された時間）とを対応付けて、「１０：０６：００、環境、教育」や「１０：０６：０４、図書館」などと発話単語を抽出して、発話単語リスト（図６参照）を生成する。
【００３８】
そして、インデクス生成装置２０は、生成された発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発言回数を示す発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出する（図１の（２）参照）。具体的には、生成された発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たり（Δｔ）の発言回数（Δｈ：発言回数）を示す発話密度（Δｈ／Δｔ＝Ｘ）を算出し、当該発話密度（Ｘ）が所定の値（例えば、２０）を超える単語を単位時間における話題語として抽出する（図７参照）。例を挙げると、ここでは、インデクス装置２０は、「単語Ａ、単語Ｂ、単語Ｃ」を話題語として抽出する。
【００３９】
続いて、インデクス装置２０は、音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至るまでの所定の単位時間ごとに、抽出された話題語を対応付けて列挙した話題語リストを生成する（図１の（３）参照）。上記した例で具体的に説明すると、インデクス生成装置２０は、「発話（出現）時刻、単語名」として「９：００：００、単語Ａ」、「９：１０：０６、単語Ａ、単語Ｂ」、「９：１７：００、単語Ａ、単語Ｂ」「９：２０：１２、単語Ｃ」を話題語リストとして作成する。
【００４０】
そして、インデクス生成装置２０は、生成された話題語リストにおいて、話題語のいずれも列挙が続かない時刻を話題転換点として抽出する（図１の（４）参照）。上記した例で具体的に説明すると、インデクス生成装置２０は、抽出し作成した話題語リストに含まれる単語ごとの出現密度を出現（発話）順に、図１の（４）に示したようにプロットする。そして、インデクス装置２０は、それぞれの区間が重ならない（不連続な）時刻、つまり、「単語Ｃ」の出現時刻（Ｔ＝９：２０：１２）を話題転換点として抽出する。
【００４１】
続いて、インデクス生成装置２０は、抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語からインデクスを生成する（図１の（５）参照）。上記した例で具体的に説明すると、インデクス生成装置２０は、抽出された話題転換点「単語Ｃの出現時刻：Ｔ」より前の時刻「Ｔ０−Ｔ」では、「単語Ａ」と「単語Ｂ」についての話題である「話題区間１」とし、「出現時刻：Ｔ」以降の時刻「Ｔ−Ｔ１」では、「単語Ｃ」についての話題である「話題区間２」として、それぞれの話題区間について、インデクス「９：００：００〜９：２０：１１、単語Ａ、単語Ｂ」や「９：２０：１２〜９：３０：００、単語Ｃ」などを生成する。
【００４２】
このように、音声コンテンツに対してある時間帯における話題を特定し、その話題の間に話題を特定するインデクスを付与し、また別の話題の間では別のインデクスを付与することができるなど、音声コンテンツに含まれる複数の話題を抽出して、それぞれの話題に対して複数のインデクスが作成できる結果、上記した主たる特徴のごとく、音声コンテンツ全体に対して十分に有用かつ詳細なインデクスを作成することが可能である。
【００４３】
［インデクス装置の構成（実施例１）］
次に、図２〜図１０を用いて、図１に示したインデクス生成装置２０の構成を説明する。図２は、インデクス生成装置２０の構成を示すブロック図であり、図３は、音声コンテンツに記憶される情報の構成例を示す図であり、図４と図５は、テキストデータに記憶される情報の構成例を示す図であり、図６は、発話単語リストに記憶される情報の構成例を示す図であり、図７は、実施例１に係る発話密度の算出方法の例を示す図であり、図８は、話題語リストに記憶される情報の構成例を示す図であり、図９は、実施例１に係る話題転換点の算出方法の例を示す図であり、図１０は、インデクスに記憶される情報の構成例を示す図ある。
【００４４】
図２に示すように、このインデクス生成装置２０は、通信制御Ｉ／Ｆ部２１と、記憶部２２と、制御部２３とから構成される。通信制御Ｉ／Ｆ部２１は、インデクス生成装置２０にネットワークなどを介して接続される他装置との間でやり取りする各種情報に関する通信を制御する。具体的に例を挙げれば、インデクス生成装置２０に入力される音声コンテンツなどを他の装置から受信する。
【００４５】
記憶部２２は、制御部２３による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納（記憶）する他に、特に本発明に密接に関連するものとして、テキストデータ２２ａと、発話単語リスト２２ｂと、話題語リスト２２ｃと、インデクス２２ｄとを備える。
【００４６】
テキストデータ２２ａは、入力された音声コンテンツを音声認識して得られたテキストデータを記憶する。具体的に例を挙げて説明すると、インデクス生成装置２０は、図３に示すような音声コンテンツが入力されると、音声認識をして、図４やさらに時刻を対応付けた図５などを記憶する。
【００４７】
発話単語リスト２２ｂは、後述する発話単語リスト生成部２３ｂにより生成されたデータを記憶する。具体的に例を挙げて説明すると、図６に示したように、「発話単語」と「当該発話単語が発話された時刻」とを対応付けて、「１０：０６：００、環境、教育」や「１０：０６：０２、高齢者、環境、教育、障害者」などと記憶する。
【００４８】
話題語リスト２２ｃは、後述する話題語リスト生成部２３ｄにより生成された話題語を記憶する。具体的に例を挙げれば、図８に示すように、話題語抽出部２３ｃにより抽出されたそれぞれの話題語を、それぞれ出現した時間軸に対応付けて格納する。
【００４９】
インデクス２２ｄは、後述するインデクス生成部２３ｆにより生成されたデータを記憶する。具体的に例を挙げて説明すると、図１０に示すように、『後述する話題語転換点抽出部２３ｅにより抽出された話題転換点により区切られる「話題区間」と、インデクス生成部２３ｆにより生成された「インデクス」』とを対応付けて、「１０：００：００〜１０：０６：００、未来図書館、建設、中央」、「１０：０６：０１〜１０：１７：２０、図書館、未来図書館、土地」や「１０：１７：２１〜１０：３０：００、図書館、要望、自衛隊」などと記憶する。
【００５０】
制御部２３は、ＯＳ（Operating System）などの制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有する他に、特に本発明に密接に関連するものとして、音声認識部２３ａと、発話単語リスト生成部２３ｂと、話題語抽出部２３ｃと、話題語リスト生成部２３ｄと、話題語転換点抽出部２３ｅと、インデクス生成部２３ｆとを備え、これらによって種々の処理を実行する。なお、発話単語リスト生成部２３ｂは、特許請求の範囲に記載の「発話単語リスト生成手段」に対応し、同様に、話題語抽出部２３ｃは、「話題語抽出手段」に対応し、話題語リスト生成部２３ｄは、「話題語リスト生成手段」に対応し、話題語転換点抽出部２３ｅは、「話題語転換点抽出手段」に対応し、インデクス生成部２３ｆは、「インデクス生成手段」に対応する。
【００５１】
音声認識部２３ａは、入力された音声コンテンツからテキストデータ２２ａを生成し、記憶部２２に格納する。具体的に例を挙げて説明すると、音声コンテンツが入力されてインデクス生成指示を受け付けると、音声認識部２３ａは、入力された音声コンテンツ（図３参照）を解析し、テキストデータ（図４、図５参照）を生成して記憶部２２に格納する。なお、音声認識部２３ａが扱う音声コンテンツは、マイクなどからリアルタイムに入力されるデータであっても、一度録音されて、ＣＤやＤＶＤなどの記録媒体に記録されたデータであってもよい。また、リアルタイム入力音声データを音声認識する場合、音声認識処理時刻を時刻情報とし、保存音声データを音声認識する場合、音声認識処理時刻を録音開始時刻で補正した時刻を時刻情報として扱う。
【００５２】
発話単語リスト生成部２３ｂは、テキストデータ２２ａに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リスト２２ｂを生成する。具体的に例を挙げて説明すると、音声認識部２３ａにより生成されて記憶部２２に格納されたテキストデータ２２ａを読み出して、当該テキストデータ２２ａに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて、「１０：０６：００、環境、教育」や「１０：０６：０４、図書館」などと抽出して発話単語リスト２２ｂ（図６参照）を生成して、記憶部２２に格納する。
【００５３】
話題語抽出部２３ｃは、発話単語リスト生成部２３ｂによって生成された発話単語リスト２２ｂに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発言回数を示す発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出する。具体的には、発話単語リスト生成部２３ｂによって生成されて、記憶部２２に格納される発話単語リスト２２ｂを読み出して、そして、図７の（１）および（２）に示すように、この発話単語リスト２２ｂに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たり（Δｔ）の発言回数（Δｈ）を示す発話密度を算出し、当該発話密度（Ｘ）が所定の値（例えば、２０）を超える単語を単位時間における話題語として抽出する。
【００５４】
例を挙げて説明すると、単位時間を「１分」、閾値を「２０」として、図６に示した「１０：０６：００〜１０：０６：５７」の発話単語リストを、上記した「Δｈ／Δｔ」で発話密度（Ｘ）を算出すると、図７の（３）に示したように、「単語」と「発話密度」とを対応付けて、「環境、１５」「教育、４」「高齢者、７」「障害者、１」「図書館、２１」となる。このうち、閾値「２０」を超える「図書館」が「１０：０６：００〜１０：０６：５７」における話題語として抽出される。
【００５５】
話題語リスト生成部２３ｄは、音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至るまでの所定の単位時間ごとに、話題語抽出部２３ｃによって抽出された話題語を対応付けて列挙した話題語リスト２２ｃを生成する。具体的に例を挙げて説明すると、図８および図９に示すように、話題語抽出部２３ｃによって抽出された話題語「質問、改革、駐車場、図書館、横須賀、商店街など」を、それぞれの話題語が発言（出現）する時刻に対応付けた話題語リスト２２ｃを生成し、記憶部２２に格納する。上記した例で具体的に説明すると、入力された音声コンテンツが１０分間の場合、音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至る１０分間において、「１分間隔の時刻」と「話題語」とを対応付けて、「１０：０６：００〜１０：０６：５７、図書館」、「１０：０７：００〜１０：０８：５７、図書館、環境」「１０：０９：００〜１０：０９：５７、教育」などと、１分おきの話題語を列挙した話題語リストを生成し、記憶部２２に格納する。
【００５６】
話題語転換点抽出部２３ｅは、話題語リスト生成部２３ｄによって生成された話題語リスト２２ｃにおいて、話題語のいずれも列挙が続かない時刻を話題転換点として抽出する。具体的に例を挙げて説明すると、図１０に示すように、話題語リスト生成部２３ｄにより作成されて、記憶部２２に格納される話題語リスト２２ｃに含まれる「単語Ａ」「単語Ｂ」「単語Ｃ」を読み出して、それぞれの単語ごとの出現密度を出現（発話）順に、プロットする。そして、「単語Ａ」と「単語Ｂ」とをプロットすると連続した領域（出現時刻が重なる）となり（話題区間１）、「単語Ｃ」をプロットすると「単語Ａ」、「単語Ｂ」とは不連続に領域（話題区間２）となるので、話題語のいずれも列挙が続かない時刻、つまり、領域が不連続なる「単語Ｃ」の出現時刻「Ｔ」を話題転換点として抽出する。
【００５７】
インデクス生成部２３ｆは、話題語転換点抽出部２３ｅによって抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語からインデクスを生成する。具体的に例を挙げて説明すると、話題語転換点抽出部２３ｅによって抽出された話題転換点が「１０：０６：００、未来図書館」「１０：０６：０１、図書館」「１０：１７：２１、自衛隊」と抽出された場合、図１０に示すように、インデクス生成部２３ｆは、抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語からインデクスとして、「１０：００：００〜１０：０６：００、未来図書館、建設、中央」、「１０：０６：０１〜１０：１７：２０、図書館、未来図書館、土地」や「１０：１７：２１〜１０：３０：００、図書館、要望、自衛隊」などと生成して、記憶部２２に格納する。
【００５８】
［インデクス生成装置による処理（実施例１）］
次に、図１１を用いて、インデクス生成装置による処理を説明する。図１１は、インデクス生成処理の流れを示すフローチャートである。
【００５９】
図１１に示すように、音声コンテンツ（音声データ）が入力されて、インデクス生成指示を受け付けると（ステップＳ１１０１肯定）、インデクス生成装置２０の音声認識部２３ａは、入力された音声コンテンツを音声認識からテキストデータ２２ａを生成して、記憶部２２に格納する（ステップＳ１１０２）。
【００６０】
続いて、インデクス生成装置２０の発話単語リスト生成部２３ｂは、生成し格納されたテキストデータ２２ａを記憶部２２から読み出して、テキストデータ２２ａに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リスト２２ｂを生成して、記憶部２２に格納する（ステップＳ１１０３）。
【００６１】
そして、インデクス生成装置２０の話題語抽出部２３ｃは、発話単語リスト生成部２３ｂによって生成されて格納された発話単語リスト２２ｂを記憶部２２から読み出して、発話単語リスト２２ｂに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発言回数を示す発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出する（ステップＳ１１０４）。
【００６２】
続いて、話題語リスト生成部２３ｄは、音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至るまでの所定の単位時間ごとに、話題語抽出部２３ｃによって抽出された話題語を対応付けて列挙した話題語リスト２２ｃを生成して、記憶部２２に格納する（ステップＳ１１０５）。
【００６３】
そして、話題語転換点抽出部２３ｅは、話題語リスト生成部２３ｄによって生成された話題語リスト２２ｃを記憶部２２から読み出して、話題語のいずれも列挙が続かない時刻を話題転換点として抽出する（ステップＳ１１０６）。
【００６４】
インデクス生成部２３ｆは、話題語転換点抽出部２３ｅによって抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語からインデクスを生成する（ステップＳ１１０７）。
【００６５】
［実施例１による効果］
このように、実施例１によれば、テキストデータに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リストを生成し、生成された発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発言回数を示す発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出し、音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至るまでの所定の単位時間ごとに、抽出された話題語を対応付けて列挙した話題語リストを生成し、生成された話題語リストにおいて、話題語のいずれも列挙が続かない時刻を話題転換点として抽出し、話題転換点によって区切られる区間ごとに、前記話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語からインデクスを生成するので、音声コンテンツに対してある時間帯における話題を特定し、その話題の間に話題を特定するインデクスを付与し、また別の話題の間では別のインデクスを付与することができる結果、音声コンテンツ全体に対して十分に有用かつ詳細なインデクスを作成することが可能である。
【００６６】
また、実施例１によれば、生成された話題語リストにおいて、話題語のいずれも列挙が続かない時刻を話題転換点として抽出し、抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語からインデクスを生成するので、音声コンテンツに含まれる複数の話題を抽出して、それぞれの話題に対して複数のインデクスが作成できる結果、音声コンテンツ全体に対してさらに有用かつ詳細なインデクスを作成することが可能である。
【実施例２】
【００６７】
さて、上記した実施例１で本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、図１２〜図１４を用いて、（１）意味的に近い単語も同一として発話密度算出、（２）あらかじめ用意した話題語リストから話題語抽出、（３）僅かに不連続な時間帯を連続とみなす、にそれぞれ区分けして説明する。
【００６８】
図１２は、実施例２に係る距離辞書の例を示す図であり、図１３は、あらかじめ用意した発話単語リストに記憶される情報の構成例を示す図であり、図１４は、実施例２に係る話題語の不連続な時間帯を同じ時間帯とみなすことを説明するための図である。
【００６９】
（１）意味的に近い単語も同一として発話密度算出
例えば、実施例１では、生成された発話単語リストに含まれる単語の発話密度を算出して話題語を抽出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、発話単語リストに含まれる単語と意味的に近い単語についても、発話密度を算出して話題語を抽出するようにしてもよい。
【００７０】
具体的には、インデクス生成装置は、あらかじめ複数の単語間で互いの意味的距離を規定した距離辞書を記憶しておき、発話単語リストに含まれる所定の単語について所定の単位時間当たりの発話密度を算出する場合に、記憶された距離辞書において当該所定の単語と意味的距離が所定の範囲内にある単語についても当該所定の単語と同一の単語であるとして、所定の単位時間当たりの発話密度を算出する。
【００７１】
例えば、図１２に示したように、インデクス生成装置は、「図書館」に近い単語（蔵書、辞書、ＩＴ化、立地、利用者、本など）が、発話単語リストに含まれる場合、実際には発話されておらず、発話単語リストにも含まれない「図書館」が発話されたものとみなして、この「図書館」につても、所定の単位時間当たりの発話密度を算出して、話題語リストを作成し、話題転換点を抽出して、インデクスを生成する。
【００７２】
これにより、複数の単語間で互いの意味的距離を規定した距離辞書を記憶し、発話単語リストに含まれる所定の単語について所定の単位時間当たりの発話密度を算出する場合に、記憶された距離辞書において当該所定の単語と意味的距離が所定の範囲内にある単語についても当該所定の単語と同一の単語であるとして、前記所定の単位時間当たりの発話密度を算出するので、例えば、音声コンテンツに含まれる単語から「美術館」「市民」などが話題語として決定されて、音声コンテンツに含まれなかった「建設計画」や「建設場所」などを、「美術館」「市民」に意味的に近い単語であることを根拠にして、発話密度を算出することで、話題語である「美術館」「市民」をより特定することができる結果、音声コンテンツ全体に対して、より十分に有用かつ詳細なインデクスを作成することが可能である。
【００７３】
（２）あらかじめ用意した話題語リストから話題語抽出
また、実施例１では、発話単語リストに含まれる単語ごと算出した発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、あらかじめ記憶された話題語リストに含まれることを条件に、算出した発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出するようにしてもよい。
【００７４】
具体的には、インデクス生成装置は、図１３に示したような話題語抽出用リストを記憶しておき、記憶された話題語抽出用リストに列挙された単語であることを条件に、発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出する
【００７５】
例を挙げると、発話単語リストに含まれる単語ごと算出した発話密度が所定の値を超える単語について、図１３に示すような単語一覧（例えば、地方分権、マイホーム、交通安全、税、図書館）に含まれる場合に、話題語として抽出する。
【００７６】
これにより、記話題語として抽出すべき単語を列挙した話題語抽出用リストを記憶し、記憶された話題語抽出用リストに列挙された単語であることを条件に、発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出するので、例えば、「就職」、「海水浴場」、「ボランティア」など特定の単語をあらかじめ用意しておき、抽出された単語がこれら特定の単語か否かを判定することで、さらに正確に話題語を特定することができる結果、より正確に話題転換点を抽出することが可能である。
【００７７】
（３）僅かに不連続な時間帯を連続とみなす
また、実施例１では、生成された話題語リストにおいて、話題語のいずれも列挙が続かない時刻を話題転換点として抽出する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、同一の話題語が所定の時間間隔を空けずに列挙されている場合には、当該話題語の列挙が続いたものとするようにしてもよい。
【００７８】
具体的に例を挙げて説明すると、図１４に示したように、同一の話題語が所定の時間間隔を空けずに列挙されている場合（図１４の（１）から（３））には、当該話題語（土地）の列挙が続いたものとして、話題転換点を抽出する。
【００７９】
これにより、話題語リストにおいて同一の話題語が所定の時間間隔を空けずに列挙されている場合には、当該話題語の列挙が続いたものとして、話題転換点を抽出するので、例えば、離散的に話題語が抽出された場合、当該話題語が検出された区間をマージして一つの区間として話題を抽出することができる結果、無駄に細かく話題語を抽出してインデクス全体に不要な情報が抽出されることを防止することが可能である。
【実施例３】
【００８０】
さて、上記した実施例では、テキストデータから作成した発話単語リストから話題語を抽出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、作成した発話単語リストに単語除去、単語補完などの処理を行った結果を用いて、話題語を抽出するようにしてもよい。
【００８１】
そこで、以下では実施例３として、作成した発話単語リストに単語除去、単語補完などの処理を行った結果を用いて、話題語を抽出する例を説明する。なお、以下では、実施例３に係るインデクス生成装置の概要および特徴、インデクス生成装置の構成および実施例３による効果について説明する。
【００８２】
［インデクス生成装置の概要および特徴（実施例３）］
次に、図１５を用いて、実施例３に係るインデクス装置の概要および特徴を説明する。図１５は、実施例３に係るインデクス生成装置の概要および特徴を示す図である。
【００８３】
図１５に示すように、インデクス生成装置４０は、記憶部２２に複数の単語間で互いの意味的距離を規定した距離辞書を記憶する。そして、実施例１と同様に、音声コンテンツ（音声データ）が入力されインデクス作成指示を受け付けると、インデクス生成装置４０は、入力された音声コンテンツの音声認識を行う。
【００８４】
続いて、インデクス装置４０は、音声認識により作成されたテキストデータに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出し、当該単語および発話時刻を対応付けて列挙した発話単語リストを生成する。具体的に例を挙げると、インデクス生成装置４０は、単語および発話時刻を対応付けて、「９：００：００、単語Ａ」「９：０６：１０、単語Ｂ」「９：２０：００、単語Ｃ」「９：２５：００、単語Ｄ」「９：３０：００、単語Ｅ」などと発話単語リストを作成する。
【００８５】
そして、インデクス生成装置４０は、記憶部４２に記憶された距離辞書（図１７〜図１９参照）を用いて、生成された発話単語リストに含まれる単語間の意味的距離を評価し、当該評価が低い単語を発話単語リストから除去する。上記した例で具体的に説明すると、インデクス生成装置４０は、作成された発話単語リストに含まれる「９：００：００、単語Ａ」「９：０６：１０、単語Ｂ」「９：２０：００、単語Ｃ」「９：２５：００、単語Ｄ」「９：３０：００、単語Ｅ」から、記憶部２２に記憶される距離辞書（図１７〜図１９参照）を使用して、意味的に遠い「９：０６：１０、単語Ｂ」を削除する。その結果、発話単語リストには、「９：００：００、単語Ａ」「９：２０：００、単語Ｃ」「９：２５：００、単語Ｄ」「９：３０：００、単語Ｅ」が記憶されることとなる。
【００８６】
より詳細に説明すると、例えば、発話単語リストに「美術館」「芸術」「二極化」が含まれている場合、図１９に示すように、「美術館」「芸術」とは意味的に近い距離にあり、「二極化」は「美術館」「芸術」のどちらとも意味的に遠いことを根拠にして、発話単語リストから「二極化」を削除する。なお、「意味的に近い」または「意味的に遠い」とは、図１９において、直接繋がっている場合や隣接した関係にある場合、「意味的に近い」と判断し、離れた位置にある場合、「意味的に遠い」と判断する。
【００８７】
続いて、インデクス生成装置４０は、記憶部４２に記憶された距離辞書（図１７〜図１９参照）を用いて、単語除去後の発話単語リストに列挙された単語との意味的距離の評価が高い単語を距離辞書から抽出し、当該抽出した単語を発話単語リストに補完する。上記した例で具体的に説明すると、インデクス生成装置４０は、「単語Ｂ」が除去された発話単語リストに含まれる「単語Ａ」と「単語Ｃ」との意味的に近い距離にある「単語Ｆ」を記憶部２２に記憶される距離辞書を使用して抽出し、発話単語リストに追加する。
【００８８】
より詳細に説明すると、例えば、発話単語リストに「美術館」「芸術」が含まれている場合、図１９に示すように、「活動」が「美術館」「芸術」とのそれぞれに対して意味的に近い距離にあることを根拠にして、「活動」を発話単語リストに追加する。
【００８９】
そして、インデクス生成装置４０は、生成された発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発言回数を示す発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出し、音声コンテンツの発話開始時刻から発話終了時刻に至るまでの所定の単位時間ごとに、抽出された話題語を対応付けて列挙した話題語リストを生成する。ここで、発話密度算出などの具体的な処理は、実施例１と同様であるので、その詳細な説明は省略するが、上記した例で説明すると、「単語Ａ」「単語Ｃ」「単語Ｄ」「単語Ｅ」「単語Ｆ」を話題語として抽出されるとする。
【００９０】
そして、インデクス生成装置４０は、生成された話題語リストにおいて、話題語のいずれも列挙が続かない時刻を話題転換点として抽出する。なお、話題転換点の抽出は、実施例１で説明したように、図４などによる話題語をプロットすることで抽出する。ここでは、「単語Ｃ」の出現時刻が、話題転換点として抽出されるとする。
【００９１】
そして、インデクス生成装置４０は、抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語それぞれの発話頻度を算出し、当該発話頻度が所定の値を超える話題語を重要語として抽出し、話題転換点によって区切られる区間ごとに、重要語として抽出された話題語を列挙したインデクスを生成する。具体的に例をあげると、発話頻度が「１」未満である単語および不要単語一覧に含まれる単語が削除されて抽出される。
【００９２】
上記した例で具体的に説明すると、抽出された話題転換点「単語Ｃ」によって区切られる区間「区間１」の「単語Ａ」「単語Ｆ」は、発話頻度が「１」以上であり、「区間２」の「単語Ｃ」「単語Ｄ」「単語Ｅ」「単語Ｆ」も、発話頻度が「１」以上であり、不要単語一覧に「単語Ｄ」が記載されているとすると、インデクス生成装置４０は、「区間１」では「単語Ａ」「単語Ｆ」、「区間２」では「単語Ｃ」「単語Ｅ」「単語Ｆ」を話題語として抽出して列挙したインデクスを生成する。
【００９３】
続いて、インデクス生成装置４０は、話題転換点によって区切られる区間ごとに、発話時刻、発話密度、発話頻度、意味的距離のいずれか一つまたは複数に基づいて、話題語を編集してインデクスを生成する。具体的に説明すると、例えば、インデクス生成装置４０は、話題語を抽出し生成したインデクスを「発話時刻が早い順に左から表示する」や「発話密度が高い順にフォントの大きさを変えて表示する」など、発話時刻、発話密度、発話頻度、意味的距離のいずれか一つまたは複数を組み合わせて、インデクスを編集する（図３８、図３９参照）。
【００９４】
このようなことから、実施例３によれば、意味的に遠い単語を削除していない抽出単語データから話題語を抽出する場合に比べて、さらに正確に話題語を特定することが可能である。また、意味的に近い単語を補完しなかった場合に比べて、より正確に話題語を特定することが可能である。さらに、話題ごとにより有用な単語をインデクスとして作成することが可能であり、インターネットの検索や会議録音データなどの議題検索など利用目的に応じたインデクスの表示を行うことが可能である。
【００９５】
［インデクス装置の構成（実施例３）］
次に、図１６〜図３９を用いて、図１５に示したインデクス生成装置４０の構成を説明する。図１６は、インデクス生成装置４０の構成を示すブロック図であり、図１７〜図１９は、距離辞書の例を示す図であり、図２０は、発話単語抽出条件の例を示す図であり、図２１は、発話単語抽出結果の例を示す図であり、図２２は、最短距離計算条件の例を示す図であり、図２３は、最短距離計算結果の例を示す図であり、図２４は、キーワード抽出条件の例を示す図であり、図２５は、単語間最短距離別累積回数による評価の例を示す図であり、図２６は、単語削除後の単語抽出結果（発話単語リスト）の例を示す図であり、図２７は、キーワード抽出条件の例を示す図であり、図２８、平均距離と短縮距離による評価の例を示す図である。
【００９６】
また、図２９は、単語削除後の単語抽出結果（発話単語リスト）の例を示す図であり、図３０は、補完単語抽出条件の例を示す図であり、図３１は、単語補完後の単語抽出結果（発話単語リスト）の例を示す図であり、図３２は、発話密度集計条件の例を示す図であり、図３３は、発話密度集計結果の例を示す図であり、図３４は、重要語抽出条件の例を示す図であり、図３５は、インデクスとして抽出すべきでない単語一覧の例を示す図であり、図３６は、インデクスとして抽出すべきでない単語削除後の単語抽出結果の例を示す図であり、図３７は、インデクス生成条件の例を示す図であり、図３８と図３９は、インデクス生成例を示す図である。
【００９７】
同図に示すように、このインデクス生成装置４０は、通信制御Ｉ／Ｆ部４１と、記憶部４２と、制御部４３とから構成される。また、記憶部４２は、テキストデータ４２ａと、発話単語リスト４２ｂと、話題語リスト４２ｃと、インデクス４２ｄとを備えており、制御部４３は、音声認識部４３ａと、発話単語リスト生成部４３ｂと、話題語抽出部４３ｃと、話題語リスト生成部４３ｄと、話題語転換点抽出部４３ｅと、インデクス生成部４３ｆと、単語除去部５１と、単語補完部５２と、重要語抽出部５３とを備える。なお、以下では、上記した「インデクス生成装置の全体構成」の処理の流れに沿って説明する。
【００９８】
また、発話単語リスト生成部４３ｂは、特許請求の範囲に記載の「発話単語リスト生成手段」に対応し、同様に、話題語抽出部４３ｃは、「話題語抽出手段」に対応し、話題語リスト生成部４３ｄは、「話題語リスト生成手段」に対応し、話題語転換点抽出部４３ｅは、「話題語転換点抽出手段」に対応し、インデクス生成部４３ｆは、「インデクス生成手段」に対応し、単語除去部５１は、「単語除去手段」に対応し、単語補完部５２は、「単語補完手段」に対応し、重要語抽出部５３は、「重要語抽出手段」に対応する。
【００９９】
音声認識部４３ａと、発話単語リスト生成部４３ｂと、テキストデータ４２ａと、話題語リスト４２ｃは、実施例１で説明した音声認識部２３ａと、発話単語リスト生成部２３ｂと、テキストデータ２２ａと、話題語リスト２２ｃ同様の機能を有するので、ここでは、その詳細な説明は省略する。
【０１００】
発話単語リスト４２ｂは、発話単語リスト生成部４３ｂによりテキストデータに含まれる単語と当該単語の発話時刻とを抽出されて当該単語および発話時刻を対応付けて列挙したデータを記憶する。具体的に例を挙げれば、発話単語リスト４２ｂは、図２０に示すように、『設定項目を示す「項目、設定する値を示す「値」』として「処理実行単位（ステップ）、１」などの単語抽出条件を保持する。そして、この保持する単語抽出条件に基づいて、図２１に示すように『抽出単語のノード番号を示す「抽出単語ノード番号」、抽出した単語を示す「抽出単語」、当該単語が出現した時刻を示す「時刻情報」』として「１、都市、１６時２９分００秒」や「２、意見、１６時２９分１０秒」などと記憶する。なお、図２０に示した単語抽出条件は任意に変更可能であり、ここでは、「値」が「１」に設定されていることより、単語抽出が１ステップずつ（１単語づつ）実行される。
【０１０１】
距離辞書記憶部５０は、複数の単語間で互いの意味的距離を規定した距離辞書を記憶する。具体的に例を挙げれば、図１７に示したように、『単語を一意に識別する「ノード番号」、単語の名前を示す「ノード名」、単語の品詞を示す「品詞」、評価情報として利用する「全ノード平均距離」』として、「１、都市、名詞、２．９７１」や「２、意見、名詞、３．４２９」などと記憶する。また、図１８に示すように、『単語と単語の意味的な接続関係を示す「リンク元ノード番号、リンク先ノード番号」』として「１、９」や「２、４」など記憶し、さらに、図１９に示すように、図１７と図１８とに基づいて、単語間の意味的距離を図示した知識ネットワークなどを記憶する。
【０１０２】
単語除去部５１は、距離辞書記憶部５０に記憶された距離辞書を用いて、発話単語リスト生成部４３ｂによって生成された発話単語リスト４２ｂに含まれる単語間の意味的距離を評価し、当該評価が低い単語を発話単語リストから除去する。具体的には、「単語間最短距離別累積回数による評価」と「単語の平均距離と短縮距離による評価」とのいずれかにより意味的距離を評価して当該評価が低い単語を発話単語リストから除去する。
【０１０３】
（単語間最短距離計算）
まず、「単語間最短距離計算」について説明すると、単語除去部５１は、図２２に示すように、『最短距離計算結果を図示しないメモリに保持する単語の最大数を示す「距離計算ウインドウ幅」と単語間最短距離を計算する最大値を示す「計算対象最短距離」』として「５、４」などと最短距離計算条件を保持する。なお、入力単語数が「距離計算ウインドウ幅」を超える場合には、古いものから上書きし、最短距離計算結果が「計算対象最短距離」を超える場合、「Ｎ」を入力する。なお、必ずしも保持している必要はなく、処理実行ごとに手動で設定してもよい。
【０１０４】
そして、単語除去部５１は、距離辞書記憶部５０に記憶された距離辞書と保持する最短距離計算条件とを用いて、発話単語リスト４２ｂに記憶される単語ごとに「単語間最短距離」を計算し、「最短距離データ」としてメモリに格納する。具体的には、図２３に示すように、「領域、ノード名、ノード番号、時刻情報、最短距離」として、発話単語リスト４２ｂに記憶される単語ごとの単語間最短距離を算出する。例を挙げると、単語除去部５１は、図１９を用いて、計算対象とする２つのノード番号をもとに、始点のノード番号と終点のノード番号の両側から検索し、検索にかかったカウント数を最短距離とする。
【０１０５】
上記した例をさらに具体的に説明すると、図１９では、「都市」と「意見」との意味的距離が「３」であり、「意見」と「コレラ」との意味的距離が「４」であることがわかる。このように、単語除去部５１は、図１９を用いて、各単語間の意味的距離（最短距離）を算出して、図２３に示した発話単語リスト４２ｂに記憶される単語ごとの単語間最短距離を算出し、「最短距離データ」をメモリに格納する。なお、この最短距離計算は、既知のダイクストラ法やウォーシャル・フロイド法を用いて算出してもよい。
【０１０６】
（単語間最短距離別累積回数による評価）
次に、単語間最短距離別累積回数による評価について説明すると、単語除去部５１は、算出した「最短距離データ」をメモリから読み出し、発話単語リスト４２ｂに含まれる単語間の最短距離の累積個数を距離別にカウントした値をそれぞれの単語ごとの評価とし、この評価が高いものをキーワードとして抽出し、発話単語リスト４２ｂに格納する。つまり、単語除去部５１は、発話単語リスト４２ｂからキーワードとして抽出されなかった単語を、評価が低いことを根拠にして削除する。
【０１０７】
具体的に説明すると、単語除去部５１は、図２４に示したように、『キーワード抽出評価対象とする単語の最大数を示す「評価ウインドウ幅」、キーワード抽出評価対象とする「距離０の累積回数」、キーワード抽出評価対象とする「距離１の累積回数」、キーワード抽出評価対象とする「距離２の累積回数」、キーワード抽出評価対象とする「距離３の累積回数」』を「５、１、１、１、３」などのキーワード抽出条件を保持する。なお、必ずしも保持している必要はなく、処理実行ごとに手動で設定してもよい。
【０１０８】
このような構成のもと、単語除去部５１は、保持するキーワード抽出条件と距離辞書記憶部５０から距離辞書（図１７〜図１９）に基づいて、発話単語リスト４２ｂに含まれる単語間の最短距離の累積回数を距離別に評価する。その結果を図２５に示す。この結果から、各単語の距離別累積回数のいずれかが、距離別の抽出対象累積回数以上である場合、単語除去部５１は、該当単語をキーワードとして抽出する。
【０１０９】
例えば、上記したキーワード抽出条件（最短距離０＝「１」、最短距離１＝「１」、最短距離２＝「１」、最短距離３＝「３」）をもとにキーワード抽出を行うと、図２５の（１）から（３）までは、各単語（都市、意見、コレラ）の距離別累積回数のいずれも、距離別の抽出対象累積回数を越えないので、いずれの単語もキーワードとして抽出されない。そして単語除去部５１は、図２５の（４）で、領域１「都市」の「最短距離累積回数３」が「３」となり、キーワード抽出条件（最短距離３＝「３」）以上となることから「都市」をキーワードとして抽出する。同様に、単語除去部５１は、領域２と４の「２、意見」が「最短距離累積回数１」が「１」となり、キーワード抽出条件（最短距離１＝「１」）以上となることから、それぞれをキーワードとして抽出する。このように、キーワードとして抽出した結果を図２６に示す。
【０１１０】
意味的に遠い単語を除去する前の図２５と除去した後の図２６とを比較すればわかるように、単語除去部５１は、キーワードとして「都市」「意見」「市民」「美術館」を抽出し、「コレラ」「失意」をキーワードとして抽出していない。つまり、単語除去部５１は、発話単語リスト４２ｂから「コレラ」「失意」を削除したこととなる。
【０１１１】
（単語の平均距離と短縮距離による評価）
次に、単語の平均距離と短縮距離による評価について説明すると、単語除去部５１は、算出した「最短距離データ」をメモリから読み出し、発話単語リスト４２ｂに含まれる単語間の平均距離と短縮距離して評価し、この評価が高いものをキーワードとして抽出し、発話単語リスト４２ｂに格納する。
【０１１２】
具体的に説明すると、単語除去部５１は、図２７に示したように、『キーワード抽出評価対象とする単語の最大数を示す「評価ウインドウ幅」、平均距離の計算に使用する距離計算結果の最大数を示す「平均対象距離計算結果数」、キーワード抽出対象とする平均距離を示す「抽出対象平均距離」、キーワード抽出対象とする短縮距離（全ノード距離平均―平均距離）を示す「抽出対象短縮距離」』を「５、３、３．０、１．０」などのキーワード抽出条件を保持する。
【０１１３】
このような構成のもと、単語除去部５１は、保持するキーワード抽出条件と距離辞書記憶部５０から距離辞書（図１７〜図１９）に基づいて、発話単語リスト４２ｂに含まれる単語の平均距離と短縮距離による評価を行う。その結果を図２８に示す。この結果から、各単語の「平均距離の値が抽出対象平均距離の設定値以下」もしくは「短縮距離の値が抽出対象短縮距離の設定値以上」である場合、単語除去部５１は、該当単語をキーワードとして抽出する。
【０１１４】
ここで、最短距離平均の計算にあたって、キーワード抽出条件の平均対象距離計算結果数を読み出し、評価ウインドウ内に最短距離計算結果が、この設定値より多く存在する場合、上位（距離が短い）平均対象距離計算結果数を平均計算対象とする。また、最短距離平均計算上、距離計算結果が「０」の計算結果は、平均対象とし、距離計算結果が「Ｎ」の計算結果は、平均計算対象外とする。このように、キーワードとして抽出した結果を図２９に示す。
【０１１５】
意味的に遠い単語を除去する前の図２８と除去した後の図２９を比較すればわかるように、単語除去部５１は、キーワードとして「都市」「意見」「市民」「美術館」を抽出し、「コレラ」「失意」をキーワードとして抽出していない。つまり、単語除去部５１は、発話単語リスト４２ｂから「コレラ」「失意」を削除したこととなる。
【０１１６】
なお、上記した「単語間最短距離別累積回数による評価」「単語の平均距離と短縮距離による評価」において、全ノード平均距離、リンク数、距離中心性、媒介中心性といった一般的なネットワーク分析で用いられる指標値を、キーワード抽出条件として用いてもよい。また、抽出されるキーワードの個数に上限を設けて、上記した一般的なネットワーク分析で用いられる指標値の大小順にキーワードを抽出してもよい。
【０１１７】
図１６の説明に戻り、単語補完部５２は、記憶部４２に記憶された距離辞書を用いて、単語除去後の発話単語リスト４２ｂに列挙された単語との意味的距離の評価が高い単語を距離辞書から抽出し、当該抽出した単語を発話単語リストに補完する。具体的には、図２９に示した単語除去部５１により抽出された発話単語リスト４２ｂに含まれる単語との意味的距離が近い単語を、図１７〜図１９に示した距離辞書を用いて抽出し、発話単語リスト４２ｂに補完する。
【０１１８】
例を挙げて説明すると、単語補完部５２は、図３０に示したように、『抽出対象とするキーワードからの最大距離を示す「抽出対象距離数」、キーワードからの距離が「１」の出力最大個数を示す「距離１出力上限数」、キーワードからの距離が「２」の出力最大個数を示す「距離２出力上限数」』を「２、１、０」などの抽出条件を保持する。
【０１１９】
このような構成のもと、単語補完部５２は、図２９に示した単語除去部５１により抽出された発話単語リスト４２ｂに列挙された単語との意味的距離の評価が高い単語を距離辞書から抽出し、当該抽出した単語を発話単語リストに補完する。補完した結果を図３１に示す。
【０１２０】
意味的に近い単語を補完する前の図２９と補完した後の図３１とを比較してわかるように、単語補完部５２は、「美術館、意見、市民」と意味の近い単語として「活動」を補完し、さらに「芸術」を補完していることがわかる。そして、このように補完した単語を発話単語リスト４２ｂに格納する。
【０１２１】
図１６の説明に戻り、話題語抽出部４３ｃは、単語除去部５１により意味的距離が遠い単語が削除され、単語補完部５２により意味的距離が近い単語が補完された発話単語リスト４２ｂに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発言回数を示す発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出する。
【０１２２】
続いて、話題語転換点抽出部４３ｅは、話題語リスト４２ｃに記憶された話題語抽出用リストに列挙された単語であることを条件に、発話密度が所定の値を超える単語を前記単位時間における話題語として抽出する。なお、話題語抽出部４３ｃと話題語転換点抽出部４３ｅとは、実施例１で説明した話題語抽出部２３ｃと話題語転換点抽出部２３ｅと同様の機能を有するので、ここではその詳細な説明は省略する。
【０１２３】
重要語抽出部５３は、話題語転換点抽出部４３ｅによって抽出された話題語（話題転換点）によって区切られる区間ごとに、話題語リスト４２ｃにおいて各区間で列挙された話題語それぞれの発話頻度を算出し、当該発話頻度が所定の値を超える話題語を重要語として抽出する。
【０１２４】
具体的に説明すると、重要語抽出部５３は、図３２に示したように、『データを集計する周期を示す「集計周期」、周期時刻まわりの前後時間幅を示す「集計時間幅」、連想語を抽出するか否かを示す「連想語集計要否設定」』を「２（分）、１（分）、１」などの集計条件を保持する。なお、連想語とは、ある単語から意味的に近い単語を示している。また、「連想語集計要否設定」が「０」の場合、キーワード（重要語）のみを抽出し、「１」の場合、キーワードと連想語との両方を抽出する。また、重要語抽出部５３は、図３５に示したようなあらかじめインデクスとして抽出すべきでない単語一覧（不要単語一覧）、例えば、「自分」や「人々」などインデクスを特定するのに不向きな単語を保持する。
【０１２５】
また、重要語抽出部５３は、図３４に示したように、『インデクス語として抽出する最小累積頻度を示す「インデクス語抽出対象頻度」、抽出対象外単語排除要否設定を示す「抽出対象外単語排除要否設定」、連想語抽出条件を示す「近傍語集計要否設定」』を「２、１、１」などの重要語抽出条件を保持する。また、「抽出対象外単語排除要否設定」が「０」の場合、不要単語一覧を考慮せず、「１」の場合、不要単語一覧を考慮する。また、「近傍語集計要否設定」が「０」の場合、近傍語は抽出せず、「１」の場合、距離「１」の近傍語のみ抽出し、「２」の場合、距離「２」の近傍語のみ抽出し、「３」の場合、距離「３」の近傍語のみ抽出する。なお、近傍語とは、先に説明した連想語と同一の意味である。
【０１２６】
このような構成のもと、話題転換点が「１６：３０：００」であった場合、重要語抽出部５３は、保持する集計条件（図３２参照）に基づいて、話題転換点によって区切られる区間ごと（「１６：２８：００〜１６：３０：００」）に、話題語リスト４２ｃにおいて各区間で列挙された話題語それぞれの発話頻度を算出すると、図３３のような結果が得られる。図３３では、「時刻情報、ノード番号、集計単語、累積頻度」として「１６時２８分１０秒、４、市民、７」や「１６時２９分４０秒、５８、意識」などの結果を得る。
【０１２７】
続いて、重要語抽出部５３は、保持する重要語抽出条件（図３４参照）と図３５の不要単語一覧に基づいて、図３３から当該発話頻度が所定の値（例えば、１）を超える話題語を重要語として抽出すると、図３６に示した結果を得る。図３６には、図３３から発話頻度が「１」未満である単語および図３５の不要単語一覧に含まれる単語が削除されて抽出される。
【０１２８】
図１６の説明に戻り、インデクス生成部４３ｆは、話題転換点によって区切られる区間ごとに、発話時刻、発話密度、発話頻度、意味的距離のいずれか一つまたは複数に基づいて、話題語を編集してインデクスを生成する。
【０１２９】
具体的に説明すると、インデクス生成部４３ｆは、図３７に示したような『インデクス生成順序を示す「生成順序設定」、表示フォントを示す「フォント設定」』として「２、１」などのインデクス生成条件を保持し、この条件応じて図３８や図３９などのインデクスを生成する。なお、「生成順序設定」が「０」の場合、出現時刻の早い順に表示し、「１」の場合、累積頻度の大きい順に表示し、「２」の場合、出現時刻が早いかつ累積頻度の大きい順に表示する。また、「フォント設定」が「０」の場合、同じ大きさで生成し、「１」の場合、累積頻度に比例したフォントの大きさで生成する。
【０１３０】
なお、意味的に近い隣接した単語が抽出された場合、例えば、「反対」「意見」と「反対意見」にマージするような、係り受けの関係にある２つのインデクスを一つの語に統合するチャンク処理を行ってもよい。
【０１３１】
図１６の説明に戻り、インデクス４２ｄは、インデクス生成部４３ｆにより作成されたインデクスを格納する。具体的に例を挙げれば、図３８に示すように、「時間帯（話題区間）とインデクス」として「１６時２７分〜３０分、美術館、建設計画、市民、賛成、反対、意見、建設場所、活動、芸術、定例会、問題、トーク、計画」などインデクス生成部４３ｆによりインデクス生成順序や表示フォントを変えて生成されたインデクスを記憶する。また、図３９に示すように、音声コンテンツ全体を複数の話題（区間）に分けて、それぞれに対応しインデクスを記憶する。
【０１３２】
［実施例３による効果］
このように、実施例３によれば、複数の単語間で互いの意味的距離を規定した距離辞書を記憶し、記憶された距離辞書を用いて、生成された発話単語リストに含まれる単語間の意味的距離を評価し、当該評価が低い単語を前記発話単語リストから除去し、単語除去後の発話単語リストに基づいて、当該発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出するので、例えば、「美術館」「コレラ」「芸術」などから意味的に遠い「コレラ」を削除した抽出単語データを作成することができ、この抽出単語データから話題を特定することができる結果、意味的に遠い単語を削除していない抽出単語データから話題語を抽出する場合に比べて、さらに正確に話題語を特定することが可能である。
【０１３３】
また、実施例３によれば、記憶された距離辞書を用いて、単語除去後の発話単語リストに列挙された単語との意味的距離の評価が高い単語を距離辞書から抽出し、当該抽出した単語を前記発話単語リストに補完し、単語補完後の発話単語リストに基づいて、当該発話単語リストに含まれる単語ごとに所定の単位時間当たりの発話密度を算出し、当該発話密度が所定の値を超える単語を単位時間における話題語として抽出するので、例えば、音声コンテンツから「美術館」「建設場所」などが抽出されているが「建設計画」という単語が抽出されなかった場合、「建設計画」「美術館」「建設場所」はお互いに意味的に近い単語と推定されるので、この「建設計画」を新しく抽出するなど、音声コンテンツからは抽出されなかったが、意味的に近い単語を補完することができる結果、意味的に近い単語を補完しなかった場合に比べて、より正確に話題語を特定することが可能である。
【０１３４】
また、実施例３によれば、抽出された話題転換点によって区切られる区間ごとに、話題語リストにおいて各区間で列挙された話題語それぞれの発話頻度を算出し、当該発話頻度が所定の値を超える話題語を重要語として抽出し、話題転換点によって区切られる区間ごとに、重要語として抽出された話題語を列挙したインデクスを生成するので、例えば、音声コンテンツ全体では出現頻度が少ない単語でも、ある区間においては話題を特定するのに重要な単語を抽出することができる結果、話題ごとにより有用な単語をインデクスとして作成することが可能である。
【０１３５】
また、実施例３によれば、話題転換点によって区切られる区間ごとに、発話時刻、発話密度、発話頻度、意味的距離のいずれか一つまたは複数に基づいて、話題語を編集してインデクスを生成するので、例えば、出現時間順や出現頻度順に表示フォントを大きくしてインデクスを表示するなど、インターネットの検索や会議録音データなどの議題検索など利用目的に応じたインデクスの表示を行うことが可能である。
【実施例４】
【０１３６】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では実施例４として、本発明に含まれる他の実施例について説明する。
【０１３７】
（１）処理順序
例えば、実施例３では、発話単語リストを作成した後、単語除去処理、単語補完処理を行ってから、話題語抽出処理を行ったが、本発明はこれに限定されるものではなく、どちらかの処理のみを行うようにしてもよい。例えば、発話単語リストを作成した後、単語除去処理のみ行ってもよく、単語除去処理、単語補完処理のいずれか一つまたは両方の処理を行った後の発話単語リストに基づいて、話題語抽出処理を行わず、インデクスを作成してもよく、処理順序は臨機応変に変更可能である。
【０１３８】
（２）システム構成等
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報（実施例１および２で説明した設定条件や抽出される各種リスト、インデクス）については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１３９】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる（例えば、話題語抽出部と話題語リスト生成部を統合するなど）。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１４０】
なお、上記の実施例では、本発明を実現するインデクス生成装置を機能面から説明したが、インデクス生成装置の各機能はパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータにプログラムを実行させることによって実現することもできる。すなわち、上記の実施例で説明した各種の処理手順は、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータ上で実行することによって実現することができる。そして、これらのプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。さらに、これらのプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。つまり、例を挙げれば、実施例に示したようなインデクス生成プログラムを格納したＣＤ−ＲＯＭ（装置ごとに別個のＣＤ−ＲＯＭであってもよい）を配布し、このＣＤ−ＲＯＭに格納されたプログラムを各コンピュータが読み出して実行するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１４１】
以上のように、本発明に係るインデクス生成装置、インデクス生成方法およびインデクス生成プログラムは、音声コンテンツを音声認識してテキストデータを作成し、当該テキストデータから前記音声コンテンツに付与するインデクスを生成するのに有用であり、特に、音声コンテンツ全体に対して十分に有用かつ詳細なインデクスを作成することに適する。
【図面の簡単な説明】
【０１４２】
【図１】実施例１に係るインデクス生成装置の概要および特徴を説明するための図である。
【図２】実施例１に係るインデクス装置の構成を示すブロック図である。
【図３】音声コンテンツに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図４】テキストデータに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図５】テキストデータに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図６】発話単語リストに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図７】実施例１に係る発話密度の算出方法の例を示す図である。
【図８】話題語リストに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図９】話題転換点の算出方法の例を示す図である。
【図１０】インデクスに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図１１】実施例１に係るインデクス生成装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】実施例２に係る距離辞書の例を示す図である。
【図１３】あらかじめ用意した発話単語リストに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図１４】実施例２に係る話題語の不連続な時間帯を同じ時間帯とみなすことを説明するための図である。
【図１５】実施例３に係るインデクス生成装置の概要および特徴を説明するための図である。
【図１６】実施例３に係るインデクス装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】距離辞書の例を示す図である。
【図１８】距離辞書の例を示す図である。
【図１９】距離辞書（知識ネットワーク）の例を示す図である。
【図２０】発話単語抽出条件の例を示す図である。
【図２１】発話単語抽出結果の例を示す図である。
【図２２】最短距離計算条件の例を示す図である。
【図２３】最短距離計算結果の例を示す図である。
【図２４】キーワード抽出条件の例を示す図である。
【図２５】単語間最短距離別累積回数による評価の例を示す図である。
【図２６】単語削除後の単語抽出結果（発話単語リスト）の例を示す図である。
【図２７】キーワード抽出条件の例を示す図である。
【図２８】平均距離と短縮距離による評価の例を示す図である。
【図２９】単語削除後の単語抽出結果（発話単語リスト）の例を示す図である。
【図３０】補完単語抽出条件の例を示す図である。
【図３１】単語補完後の単語抽出結果（発話単語リスト）の例を示す図である。
【図３２】発話密度集計条件の例を示す図である。
【図３３】発話密度集計結果の例を示す図である。
【図３４】重要語抽出条件の例を示す図である。
【図３５】インデクスとして抽出すべきでない単語一覧の例を示す図である。
【図３６】インデクスとして抽出すべきでない単語削除後の単語抽出結果の例を示す図である。
【図３７】インデクス生成条件の例を示す図である。
【図３８】インデクス生成例を示す図である。
【図３９】インデクス生成例を示す図である。
【符号の説明】
【０１４３】
２０  インデクス生成装置
２１  通信制御Ｉ／Ｆ部
２２  記憶部
２２ａ  テキストデータ
２２ｂ  発話単語リスト
２２ｃ  話題語リスト
２２ｄ  インデクス
２３  制御部
２３ａ  音声認識部
２３ｂ  発話単語リスト生成部
２３ｃ  話題語抽出部
２３ｄ  話題語リスト生成部
２３ｅ  話題語転換点抽出部
２３ｆ  インデクス生成部
４０  インデクス生成装置
４１  通信制御Ｉ／Ｆ部
４２  記憶部
４２ａ  テキストデータ
４２ｂ  発話単語リスト
４２ｃ  話題語リスト
４２ｄ  インデクス
４３  制御部
４３ａ  音声認識部
４３ｂ  発話単語リスト生成部
４３ｃ  話題語抽出部
４３ｄ  話題語リスト生成部
４３ｅ  話題語転換点抽出部
４３ｆ  インデクス生成部
５０  距離辞書記憶部
５１  単語除去部
５２  単語補完部
５３  重要語抽出部
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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