(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１利用者と第２利用者との間の会話を構成する音声の音高を取得する特徴取得部と、
前記第１利用者と前記第２利用者との間で過去に実施された会話の頻度、および、前記第１利用者と前記第２利用者との間で過去に実施された複数の会話のうち最初の会話からの経過時間である関係期間、の少なくとも一方を含む関連情報を生成する情報生成部と、
前記音高と前記関連情報とに応じて前記会話を評価する会話評価部と
を具備する会話評価装置。
【請求項２】
前記特徴取得部は、前記関連情報に応じた条件で前記音高を取得する
請求項１の会話評価装置。
【請求項３】
前記特徴取得部は、前記会話を構成する第１音声および第２音声の各々の音高を取得し、
前記会話評価部は、前記第１音声と前記第２音声との音高差に応じて前記会話を評価する
請求項１または請求項２の会話評価装置。
【請求項４】
コンピュータを、
第１利用者と第２利用者との間の会話を構成する音声の音高を取得する特徴取得部、
前記第１利用者と前記第２利用者との間で過去に実施された会話の頻度、および、前記第１利用者と前記第２利用者との間で過去に実施された複数の会話のうち最初の会話からの経過時間である関係期間、の少なくとも一方を含む関連情報を生成する情報生成部、および、
前記音高と前記関連情報とに応じて前記会話を評価する会話評価部
として機能させるプログラム。
【請求項５】
第１利用者と第２利用者との間の会話を構成する音声の音高を取得し、
前記第１利用者と前記第２利用者との間で過去に実施された会話の頻度、および、前記第１利用者と前記第２利用者との間で過去に実施された複数の会話のうち最初の会話からの経過時間である関係期間、の少なくとも一方を含む関連情報を生成し、
前記音高と前記関連情報とに応じて前記会話を評価する
コンピュータにより実現される会話評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声による会話を評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
発話音声の解析により種々の事柄を評価する技術が従来から提案されている。例えば特許文献１には、発話音声の音程シーケンスにおける基音の間隔から話者の心理的または生理的な状態を推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４４９５９０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１の技術では、特定の話者の状態が推定されるに過ぎず、例えば複数の話者間の音声による会話（例えば発話に対する応答の音声の印象）を客観的に評価することはできない。以上の事情を考慮して、本発明は、音声による会話を客観的に評価することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するために、本発明の第１態様に係る会話評価装置は、会話を構成する音声の特徴量を取得する特徴取得部と、会話について特徴量とは別種の関連情報を生成する情報生成部と、特徴量と関連情報とに応じて会話を評価する会話評価部とを具備する。以上の態様では、会話を構成する音声の特徴量に応じて当該会話を客観的に評価することが可能である。また、特徴量とは別種の関連情報が特徴量とともに会話の評価に加味されるから、特徴量のみを評価に反映させる構成と比較して会話を適切に評価することが可能である。
【０００６】
本発明の好適な態様において、特徴取得部は、関連情報に応じた条件で特徴量を取得する。以上の態様では、関連情報に応じた条件で特徴量が取得されるから、特徴量の取得に関連情報を利用しない構成と比較して特徴量を適切に取得できるという利点がある。
【０００７】
本発明の第２態様に係る会話評価装置は、会話を構成する音声の特徴量を取得する特徴取得部と、会話について特徴量とは別種の関連情報を生成する情報生成部と、特徴量に応じて会話を評価する会話評価部とを具備し、特徴取得部は、関連情報に応じた条件で特徴量を取得する。以上の態様では、会話を構成する音声の特徴量に応じて当該会話を客観的に評価することが可能である。また、関連情報に応じた条件で特徴量が取得されるから、特徴量の取得に関連情報を利用しない構成と比較して特徴量を適切に取得できるという利点がある。
【０００８】
前述の各態様に係る会話評価装置の好適例において、特徴取得部は、会話を構成する第１音声および第２音声の各々の音高を特徴量として取得し、会話評価部は、第１音声と第２音声との音高差に応じて会話を評価する。以上の態様では、第１音声と第２音声との音高差に応じて会話が評価されるから、発話音声の音高に対する応答音声の音高の関係という観点から応答音声の印象の良否を客観的に評価することが可能である。
【０００９】
前述の各態様において、関連情報は、例えば、会話の時間的な状況、会話の話者間における過去の会話の履歴、会話の話者間の関係、および、会話の各話者の属性の少なくともひとつを示す情報である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態の会話評価装置の構成図である。
【図２】会話評価処理のフローチャートである。
【図３】第２実施形態の会話評価装置の構成図である。
【図４】第３実施形態の会話評価装置の構成図である。
【図５】第４実施形態の会話評価装置の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る会話評価装置１００の構成図である。第１実施形態の会話評価装置１００は、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との間の会話を評価する解析装置であり、例えば好印象な会話の訓練に好適に使用される。利用者Ｕ1が発音する音声Ｖ1（第１音声の例示）と利用者Ｕ2が発音する音声Ｖ2（第２音声の例示）とで会話が構成される。
【００１２】
第１実施形態では、例えば問掛けおよび話掛けを含む発話の音声Ｖ1を利用者Ｕ1が発音し、利用者Ｕ1からの問掛けに対する回答や話掛けに対する受応えを含む応答の音声Ｖ2を利用者Ｕ2が発音する場合を想定する。利用者Ｕ2が発音する音声Ｖ2は、例えば間投詞を意味する音声である。例えば、「うん」「ええ」等の相鎚や、「え〜と」「あの〜」等の言淀み（応答の停滞）、「はい」「いいえ」等の回答（質問に対する肯定／否定）、話者の感動を表す「ああ」「おお」等の語句、あるいは、発話に対する問返し（聞き直し）を意味する「え？」「なに？」等の語句が、間投詞として例示され得る。
【００１３】
図１に例示される通り、第１実施形態の会話評価装置１００は、制御装置１２と記憶装置１４と表示装置１６と入力装置１８と収音装置２２と収音装置２４とを具備するコンピュータシステムで実現される。例えば携帯電話機やスマートフォン等の可搬型の情報処理装置またはパーソナルコンピュータ等の情報処理装置で会話評価装置１００は実現され得る。なお、相互に別体で構成された複数の装置により会話評価装置１００を実現することも可能である。
【００１４】
収音装置２２および収音装置２４は、周囲の音響を収音する音声入力機器である。収音装置２２は、利用者Ｕ1が発音した音声Ｖ1を表す音声信号Ｘ1を生成し、収音装置２４は、利用者Ｕ2が発音した音声Ｖ2を表す音声信号Ｘ2を生成する。なお、音声信号Ｘ1および音声信号Ｘ2の各々をアナログからデジタルに変換するＡ/Ｄ変換器の図示は便宜的に省略した。
【００１５】
制御装置１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等の処理回路を含んで構成され、会話評価装置１００の各要素を統括的に制御する。具体的には、制御装置１２は、収音装置２２が生成する音声信号Ｘ1と収音装置２４が生成する音声信号Ｘ2とを解析することで、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との会話を評価する。第１実施形態の制御装置１２は、利用者Ｕ1の発話に対する利用者Ｕ2の応答について印象の良否の指標（以下「評価値」という）Ｓを算定する。
【００１６】
表示装置１６（例えば液晶表示パネル）は、制御装置１２による制御のもとで各種の画像を表示する。例えば、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との会話の評価結果（評価値Ｓ）が表示装置１６に表示される。入力装置１８は、会話評価装置１００に対する利用者Ｕ（例えば利用者Ｕ1や利用者Ｕ2）からの指示を受付ける。例えば利用者Ｕ（Ｕ1，Ｕ2）が操作する複数の操作子や、表示装置１６の表示面に対する接触を検知するタッチパネルが入力装置１８として好適に利用される。
【００１７】
記憶装置１４は、制御装置１２が実行するプログラムや制御装置１２が使用する各種のデータを記憶する。例えば半導体記録媒体または磁気記録媒体等の公知の記録媒体、あるいは、複数の記録媒体の組合せが記憶装置１４として任意に採用され得る。第１実施形態の制御装置１２は、記憶装置１４に記憶されたプログラムを実行することで、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との会話を評価するための複数の機能（特徴取得部３２，情報生成部３４，会話評価部３６）を実現する。なお、制御装置１２の機能を複数の装置に分散した構成や、制御装置１２の機能の一部または全部を専用の電子回路が実現する構成も採用され得る。
【００１８】
特徴取得部３２は、利用者Ｕ1の音声Ｖ1の特徴量と利用者Ｕ2の音声Ｖ2の特徴量とを取得する。第１実施形態の特徴取得部３２は、音声信号Ｘ1の解析により利用者Ｕ1の音声Ｖ1の特徴量を抽出し、音声信号Ｘ2の解析により利用者Ｕ2の音声Ｖ2の特徴量を抽出する。具体的には、音声Ｖ1および音声Ｖ2の各々について韻律に関する特徴量が抽出される。韻律は、受聴者が知覚し得る言語学的および音声学的な特性であり、言語の一般的な表記のみからでは把握できない性質を意味する。
【００１９】
第１実施形態の特徴取得部３２は、利用者Ｕ1の音声Ｖ1の音高Ｐ1と利用者Ｕ2の音声Ｖ2の音高Ｐ2とを特徴量として抽出する。例えば、特徴取得部３２は、音声信号Ｘ1の発話区間内の平均的な音高Ｐ1と音声信号Ｘ2の発話区間内の平均的な音高Ｐ2とを抽出する。発話区間は、発話が継続する区間（一連の発話の始点から終点までの区間）である。音高Ｐ1および音高Ｐ2の抽出には公知の音声解析技術が任意に採用され得る。
【００２０】
利用者Ｕ1が発話した音声Ｖ1の音高Ｐ1に対して特定の関係にある音高Ｐ2の音声Ｖ2で利用者Ｕ2が応答した場合に、利用者Ｕ1は、利用者Ｕ2の音声Ｖ2が心地良く安心感のある好印象な応答であると知覚する、という傾向がある。具体的には、利用者Ｕ1の音高Ｐ1に対して協和関係にある音高Ｐ2を利用者Ｕ2が発音した場合に、利用者Ｕ2の応答は良好な印象と感取される。また、利用者Ｕ2による応答の印象に特に大きく影響するのは、利用者Ｕ1による音声Ｖ1の発話区間のうち音声Ｖ2の発話区間の始点に近い末尾側の区間である。そこで、第１実施形態の特徴取得部３２は、利用者Ｕ1の音声Ｖ1の発話区間のうち当該発話区間の末尾に位置する所定長（例えば180msec）の区間の音高Ｐ1を特定する。
【００２１】
図１の情報生成部３４は、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との会話について、特徴取得部３２が抽出する特徴量とは別種の情報（以下「関連情報」という）Ｒを生成する。関連情報Ｒは、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との会話に関連する情報である。第１実施形態では、会話の時間的な状況を示す関連情報Ｒを例示する。具体的には、会話日時（例えば日付や時刻）と会話継続長（例えば会話開始からの経過時間）とを会話状況として示す関連情報Ｒを情報生成部３４は生成する。例えば、情報生成部３４は、計時回路（図示略）が計時する時刻を参照して会話日時および会話継続長を特定する。すなわち、例えば音声Ｖ1または音声Ｖ2における最新の発話区間の始点の日時が会話日時として特定され、音声Ｖ1または音声Ｖ2における最先の発話区間の開始時刻から現在時刻までの経過時間が会話継続長として特定される。
【００２２】
会話評価部３６は、特徴取得部３２が抽出した特徴量（音高Ｐ1，音高Ｐ2）と情報生成部３４が生成した関連情報Ｒとに応じて利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との会話を評価する。すなわち、会話評価部３６は、音高Ｐ1および音高Ｐ2と関連情報Ｒとに応じた評価値Ｓを算定する。以上の説明から理解される通り、第１実施形態では、会話を構成する音声（Ｖ1，Ｖ2）自体の特徴量だけでなく特徴量以外の関連情報Ｒも会話の評価に加味される。会話評価部３６が算定した評価値Ｓが表示装置１６に表示される。
【００２３】
前述の通り、利用者Ｕ1の音声Ｖ1の音高Ｐ1に対して協和関係にある音高Ｐ2の音声Ｖ2で利用者Ｕ2が応答した場合に利用者Ｕ1は良好な印象を感取するという傾向がある。以上の傾向を考慮して、第１実施形態の会話評価部３６は、音高Ｐ1と音高Ｐ2との音高差ΔＰ（ΔＰ＝|Ｐ1−Ｐ2|）に応じて評価値Ｓを算定する。具体的には、音高差ΔＰが協和関係に近いほど評価値Ｓが大きい数値となるように会話評価部３６は評価値Ｓを算定する。第１実施形態で例示する協和関係は、例えば周波数比が整数比に近い音程の関係（例えば完全一度，完全八度，完全五度，完全四度）である。
【００２４】
以上の例示の通り、第１実施形態の会話評価部３６は、音高Ｐ1と音高Ｐ2とを評価値Ｓに反映させるほか、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との会話に関する関連情報Ｒも加味して評価値Ｓを算定する。関連情報Ｒ（会話日時，会話継続長）と評価値Ｓとの具体的な関係を以下に例示する。
【００２５】
夜間や休日の会話は、親密な友人同士の会話である可能性が高いから、例えば平日の日中の会話（典型的には業務上の会話等）と比較して、利用者Ｕ1が利用者Ｕ2に好印象を感取する可能性が高いという傾向がある。以上の傾向を考慮して、関連情報Ｒで指定される会話日時が夜間や休日に該当する場合には、会話日時が平日の日中に該当する場合と比較して評価値Ｓが大きい数値となるように、会話評価部３６は評価値Ｓを算定する。例えば、会話評価部３６は、会話日時が夜間や休日に該当する場合に所定値を評価値Ｓに加点する。
【００２６】
また、長時間にわたり会話が継続している場合には、相互に良好な印象を感取しながら利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との会話が盛上がっている可能性が高い。以上の傾向を考慮して、関連情報Ｒで指定される会話継続長が長いほど評価値Ｓが大きい数値となるように、会話評価部３６は評価値Ｓを算定する。例えば、会話評価部３６は、会話継続長が所定の閾値を上回る場合に所定値を評価値Ｓに加点する。他方、会話が過度に長時間にわたる場合には、利用者Ｕ1および利用者Ｕ2の疲労により相互間の印象が悪化する可能性がある。以上の傾向を考慮すると、関連情報Ｒで指定される会話継続長が所定の閾値を上回る場合に評価値Ｓを減点することも可能である。なお、相異なる複数の閾値を利用することも可能である。例えば、第１閾値と第２閾値とを設定し（第１閾値＜第２閾値）、会話継続長が第１閾値と第２閾値との間の数値である場合に評価値Ｓを加点する一方、会話継続長が第１閾値を下回る場合または第２閾値を上回る場合には評価値Ｓを減点する構成が想定される。各閾値を境界とする範囲毎に評価値Ｓに対する加点値または減点値を段階的に変化させることも可能である。
【００２７】
図２は、第１実施形態の制御装置１２が利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との会話を評価する処理（以下「会話評価処理」という）のフローチャートである。例えば入力装置１８に対する利用者Ｕ（Ｕ1，Ｕ2）からの指示や利用者Ｕによる発話の開始を契機として会話評価処理が開始される。
【００２８】
図２の会話評価処理を開始すると、特徴取得部３２は、音声信号Ｘ1および音声信号Ｘ2の解析により利用者Ｕ1の音声Ｖ1の音高Ｐ1と利用者Ｕ2の音声Ｖ2の音高Ｐ2とを順次に抽出する（ＳA1）。また、情報生成部３４は、例えば計時回路が計時する時刻を参照して関連情報Ｒ（第１実施形態では会話日時および会話継続長）を生成する（ＳA2）。会話評価部３６は、特徴取得部３２が抽出した特徴量（音高Ｐ1，音高Ｐ2）と情報生成部３４が生成した関連情報Ｒとに応じた評価値Ｓを算定する（ＳA3）。なお、特徴取得部３２による特徴量の抽出（ＳA1）と情報生成部３４による関連情報Ｒの生成（ＳA2）との先後は逆転され得る。
【００２９】
以上に例示した通り、第１実施形態では、会話を構成する音声Ｖ1および音声Ｖ2の特徴量に応じて利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との間の会話を客観的に評価することが可能である。また、会話を構成する音声Ｖ1および音声Ｖ2の特徴量のほかに当該会話の関連情報Ｒも加味して会話が評価されるから、特徴量のみを評価結果に反映させる構成と比較して会話を適切に評価することが可能である。第１実施形態では特に、音声Ｖ1の音高Ｐ1と音声Ｖ2の音高Ｐ2との音高差ΔＰに応じて会話が評価されるから、利用者Ｕ1の音声Ｖ1に対する利用者Ｕ2の音声Ｖ2の音程（すなわち音高差）という観点から、利用者Ｕ2による応答の印象の良否を客観的に評価することが可能である。
【００３０】
＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態を説明する。なお、以下に例示する各形態において作用や機能が第１実施形態と同様である要素については、第１実施形態の説明で参照した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。
【００３１】
図３は、第２実施形態の会話評価装置１００の構成図である。図３に例示される通り、第２実施形態の会話評価装置１００の記憶装置１４は、利用者Ｕの組合せ毎に履歴情報Ｈを記憶する。履歴情報Ｈは、利用者Ｕ間の過去の会話の履歴（会話履歴）に関する情報である。具体的には、第２実施形態の履歴情報Ｈは、利用者Ｕ間で過去に実施された会話の頻度（以下「会話頻度」という）と利用者Ｕ間での最初の会話からの経過時間（以下「関係期間」という）とを指定する。会話頻度は、所定長の期間（例えば１ヶ月間）内における会話の回数を意味する。利用者Ｕ間の会話毎に関連情報Ｒの会話頻度は更新される。会話頻度や関係期間は、利用者Ｕ間の親密度の指標とも換言され得る。
【００３２】
第２実施形態の情報生成部３４は、記憶装置１４に記憶された履歴情報Ｈを参照して関連情報Ｒを生成する。例えば、利用者Ｕ1および利用者Ｕ2は、入力装置１８を適宜に操作することで自身の識別情報を会話評価装置１００に指示する。情報生成部３４は、識別情報が示す利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との間の履歴情報Ｈを記憶装置１４から検索し、当該履歴情報Ｈで指定された会話頻度と関係期間を含む関連情報Ｒを生成する。なお、特徴取得部３２が音声Ｖ1の音高Ｐ1と音声Ｖ2の音高Ｐ2とを抽出する動作は第１実施形態と同様である。
【００３３】
会話頻度が高い場合には、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2とが良好な関係にあり、相互に良好な印象を維持しながら会話している可能性が高い。以上の傾向を考慮して、関連情報Ｒで指定される会話頻度が高いほど評価値Ｓが大きい数値となるように、会話評価部３６は評価値Ｓを算定する。例えば、会話評価部３６は、会話頻度が所定の閾値を上回る場合に所定値を評価値Ｓに加点する。なお、相異なる複数の閾値を利用することも可能である。例えば、会話頻度が第１閾値と第２閾値（第１閾値＜第２閾値）との間の数値である場合に評価値Ｓを加点する一方、会話頻度が第１閾値を下回る場合または第２閾値を上回る場合には評価値Ｓを減点する構成が想定される。各閾値を境界とする範囲毎に評価値Ｓに対する加点値または減点値を段階的に変化させることも可能である。
【００３４】
また、最初の会話からの関係期間が長い場合にも同様に、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2とが良好な関係にあり、相互に良好な印象を維持しながら会話している可能性が高い。以上の傾向を考慮して、関連情報Ｒで指定される関係期間が長いほど評価値Ｓが大きい数値となるように、会話評価部３６は評価値Ｓを算定する。例えば、会話評価部３６は、関係期間が所定の閾値を上回る場合に所定値を評価値Ｓに加点する。なお、相異なる複数の閾値を利用することも可能である。例えば、関係期間が第１閾値と第２閾値（第１閾値＜第２閾値）との間の数値である場合に評価値Ｓを加点する一方、関係期間が第１閾値を下回る場合または第２閾値を上回る場合には評価値Ｓを減点する構成が想定される。各閾値を境界とする範囲毎に評価値Ｓに対する加点値または減点値を段階的に変化させることも可能である。
【００３５】
以上に例示した通り、第２実施形態においても、会話を構成する音声Ｖ1および音声Ｖ2の特徴量のほかに当該会話の関連情報Ｒも加味して会話が評価される。したがって、第１実施形態と同様に、特徴量のみを評価に反映させる構成と比較して会話を適切に評価することが可能である。第２実施形態では特に、利用者Ｕ間の会話履歴（例えば会話頻度や関係期間）が関連情報Ｒとして利用されるから、利用者Ｕ間の過去の会話の傾向を踏まえた適切な評価が実現される。
【００３６】
なお、以上の説明では、入力装置１８に対する操作で指示された識別情報を利用したが、利用者Ｕ1および利用者Ｕ2を特定する方法は任意である。例えば、音声信号Ｘ1に対する話者識別で利用者Ｕ1を特定するとともに音声信号Ｘ2に対する話者識別で利用者Ｕ2を特定し、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との間の履歴情報Ｈを検索することも可能である。利用者Ｕ1および利用者Ｕ2の話者識別には公知の認識技術が任意に採用され得る。
【００３７】
＜第３実施形態＞
図４は、第３実施形態の会話評価装置１００の構成図である。図４に例示される通り、第３実施形態の会話評価装置１００の記憶装置１４は、利用者Ｕの組合せ毎に話者情報Ｑを記憶する。話者情報Ｑは、利用者Ｕ間の関係を示す情報である。具体的には、第３実施形態の話者情報Ｑは、利用者Ｕ間の相互関係（友人，家族，知人，同僚等）と利用者Ｕ間の親密度とを指定する。相互関係および親密度は、具体的には入力装置１８に対する利用者Ｕからの操作で指示され得るが、例えばＳＮＳ（Social Networking Service）に登録された情報から話者情報Ｑに反映させることも可能である。
【００３８】
第３実施形態の情報生成部３４は、記憶装置１４に記憶された話者情報Ｑを参照して関連情報Ｒを生成する。例えば、情報生成部３４は、第２実施形態と同様に識別情報の入力や話者識別で特定された利用者Ｕ1と利用者Ｕ2と間の話者情報Ｑを記憶装置１４から検索し、当該話者情報Ｑで指定された相互関係と親密度とを含む関連情報Ｒを生成する。なお、特徴取得部３２が音声Ｖ1の音高Ｐ1と音声Ｖ2の音高Ｐ2とを抽出する動作は第１実施形態と同様である。
【００３９】
相互関係が友人である場合には、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2とが良好な関係にあり、相互に良好な印象を維持しながら会話している可能性が高い。以上の傾向を考慮して、関連情報Ｒで指定される相互関係が友人である場合には、相互関係が他の関係である場合と比較して評価値Ｓが大きい数値となるように、会話評価部３６は評価値Ｓを算定する。具体的には、会話評価部３６は、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との相互関係が友人である場合に所定値を評価値Ｓに加点する。
【００４０】
また、親密度が高い場合にも同様に、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2とが良好な関係にあり、相互に良好な印象を維持しながら会話している可能性が高い。以上の傾向を考慮して、関連情報Ｒで指定される親密度が高いほど評価値Ｓが大きい数値となるように、会話評価部３６は評価値Ｓを算定する。例えば、会話評価部３６は、親密度が所定の閾値を上回る場合に所定値を評価値Ｓに加点する。なお、相異なる複数の閾値を利用することも可能である。例えば、親密度が第１閾値と第２閾値（第１閾値＜第２閾値）との間の数値である場合に評価値Ｓを加点する一方、親密度が第１閾値を下回る場合または第２閾値を上回る場合には評価値Ｓを減点する構成が想定される。各閾値を境界とする範囲毎に評価値Ｓに対する加点値または減点値を段階的に変化させることも可能である。
【００４１】
以上に例示した通り、第３実施形態においても、会話を構成する音声Ｖ1および音声Ｖ2の特徴量のほかに当該会話の関連情報Ｒも加味して会話が評価される。したがって、第１実施形態と同様に、特徴量のみを評価に反映させる構成と比較して会話を適切に評価することが可能である。第３実施形態では特に、利用者Ｕ間の話者情報Ｑ（例えば相互関係や親密度）が関連情報Ｒとして利用されるから、利用者Ｕ間の実際の関係を踏まえた適切な評価が実現される。
【００４２】
＜第４実施形態＞
図５は、第４実施形態の会話評価装置１００の構成図である。図５に例示される通り、第４実施形態の会話評価装置１００の記憶装置１４は、利用者Ｕ毎に属性情報Ａを記憶する。属性情報Ａは、利用者Ｕの属性（特徴や性質）を示す情報である。利用者Ｕが発音する音声に依存する情報が属性情報Ａとして特に好適である。第４実施形態の属性情報Ａは、利用者Ｕの発音周波数を指定する。発音周波数は、利用者Ｕが発音する音声の平均的な音高（平均ピッチ）である。
【００４３】
第４実施形態の情報生成部３４は、第２実施形態と同様に識別情報の入力や話者識別で特定された利用者Ｕ1および利用者Ｕ2の各々の属性情報Ａを記憶装置１４から検索し、各属性情報Ａで指定された発音周波数を含む関連情報Ｒを生成する。すなわち、第４実施形態の関連情報Ｒは、評価対象の会話を実施する各利用者Ｕの情報であり、第１実施形態から第３実施形態で例示した関連情報Ｒと同様に、特徴取得部３２が抽出する特徴量とは別個の種類の情報の一例である。
【００４４】
第１実施形態から第３実施形態では、情報生成部３４が生成した関連情報Ｒを会話評価部３６による会話の評価に反映させる構成を例示したが、第４実施形態では、特徴取得部３２による特徴量の抽出に関連情報Ｒが反映される。すなわち、第４実施形態の特徴取得部３２は、情報生成部３４が生成した関連情報Ｒに応じた条件で特徴量を抽出する。
【００４５】
具体的には、特徴取得部３２は、収音装置２２が生成する音声信号Ｘ1のうち、関連情報Ｒが指定する利用者Ｕ1の発音周波数を含む所定帯域内の音響成分を抽出し、抽出後の音響成分から音高Ｐ1を特定する。すなわち、利用者Ｕ1が平常的に発音する音域に限定して音高Ｐ1が特定される。同様に、特徴取得部３２は、収音装置２４が生成する音声信号Ｘ2のうち関連情報Ｒが指定する利用者Ｕ2の発音周波数を含む所定帯域内の音響成分から音高Ｐ2を特定する。なお、利用者Ｕの発音域を指定する属性情報Ａを関連情報Ｒとして利用することも可能である。
【００４６】
会話評価部３６は、以上の例示のように特徴取得部３２が関連情報Ｒを使用して特定した音高Ｐ1および音高Ｐ2に応じて利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との会話を評価する。具体的には、会話評価部３６は、音高Ｐ1と音高Ｐ2との音高差ΔＰに応じて評価値Ｓを算定する。第４実施形態における会話評価部３６による評価には関連情報Ｒは加味されない。ただし、第１実施形態から第３実施形態の例示と同様に、第４実施形態でも会話評価部３６による評価に関連情報Ｒを加味することは可能である。
【００４７】
以上に例示した通り、第４実施形態においても第１実施形態と同様に、会話を構成する音声Ｖ1および音声Ｖ2の特徴量に応じて利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との間の会話を客観的に評価することが可能である。また、第４実施形態では、会話に関する関連情報Ｒに応じた条件で特徴量（音高Ｐ1，音高Ｐ2）が抽出されるから、特徴量の抽出に関連情報Ｒを利用しない構成と比較して特徴量を適切に抽出できるという利点がある。例えば、第４実施形態では、関連情報Ｒが指定する発音周波数に対応した周波数帯域に制限することで特徴量を高精度に抽出することが可能である。
【００４８】
なお、以上の例示では、利用者Ｕの発音周波数を属性情報Ａとして例示したが、属性情報Ａの内容は以上の例示に限定されない。例えば、利用者Ｕの性別を指定する属性情報Ａを利用することも可能である。特徴取得部３２は、関連情報Ｒが指定する性別について想定される周波数帯域内で音高Ｐを特定する。例えば、特徴取得部３２は、関連情報Ｒが指定する利用者Ｕ1の性別が女性である場合には、音声信号Ｘ1のうち女性に想定される高音域の音響成分から音高Ｐ1を抽出し、利用者Ｕ1の性別が男性である場合には、音声信号Ｘ1のうち男性に想定される低音域の音響成分から音高Ｐ1を抽出する。
【００４９】
なお、利用者Ｕ1の音声Ｖ1と利用者Ｕ2の音声Ｖ2との音高差が１オクターブを上回る場合に、音高Ｐ1および音高Ｐ2の一方を他方に対して１オクターブの整数倍だけ近付けることで両者間の音高差を１オクターブ以内に補正（以下「音高補正」という）する構成が好適である。利用者Ｕ1と利用者Ｕ2とで性別が相違する場合（すなわち音高差が大きい場合）には、音高補正の必要性が高いと推定される。以上の傾向を考慮すると、関連情報Ｒが指定する性別が利用者Ｕ1と利用者Ｕ2とで相違する場合には特徴取得部３２が音高補正を実行し、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2とで性別が共通する場合には特徴取得部３２が音高補正を省略する構成も好適である。
【００５０】
＜第５実施形態＞
第５実施形態の情報生成部３４は、第３実施形態と同様に、記憶装置１４に記憶された話者情報Ｑを参照することで、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との間の親密度を指定する関連情報Ｒを生成する。特徴取得部３２は、第４実施形態と同様に、情報生成部３４が生成した関連情報Ｒに応じた条件で利用者Ｕ1の音声Ｖ1および利用者Ｕ2の音声Ｖ2の各々の特徴量（音高Ｐ1，音高Ｐ2）を抽出する。具体的には、特徴取得部３２は、関連情報Ｒが指定する親密度に応じた頻度で特徴量を抽出する。
【００５１】
例えば親密度が高い場合には、利用者Ｕ1と利用者Ｕ2とが良好な関係にあるから、評価値Ｓは比較的に大きい数値になると予想される。親密度が低い場合には、評価値Ｓの大小の予想は困難である。したがって、親密度が高い場合には頻繁に会話を評価する必要性は低く、親密度が低い場合には頻繁に会話を評価する必要がある、という傾向が想定される。以上の傾向を考慮して、第５実施形態の特徴取得部３２は、関連情報Ｒで指定される親密度が高いほど、特徴量（音高Ｐ1，音高Ｐ2）の抽出の頻度を低下させる。
【００５２】
具体的には、特徴取得部３２は、親密度が所定の閾値を上回る場合に、親密度が閾値を下回る場合と比較して低い頻度で特徴量を抽出する。例えば、親密度が閾値を下回る場合には、音声Ｖ1および音声Ｖ2の相前後する発話区間の１組毎に（すなわち、利用者Ｕ1による発話と利用者Ｕ2による応答との組毎に１回の頻度で）音高Ｐ1および音高Ｐ2が抽出される。他方、親密度が閾値を上回る場合には、音声Ｖ1および音声Ｖ2の発話区間の複数組毎に（すなわち、利用者Ｕ1による発話と利用者Ｕ2による応答との複数回毎に１回の頻度で）音高Ｐ1および音高Ｐ2が抽出される。会話評価部３６による会話の評価は特徴取得部３２による特徴量の抽出毎に実行されるから、関連情報Ｒで指定される親密度が高いほど、会話評価部３６による評価の頻度（さらには表示装置１６に表示される評価値Ｓの更新の頻度）は低下する。なお、相異なる複数の閾値を利用することも可能である。例えば、複数の閾値の各々を境界とする範囲毎に頻度を設定し、複数の範囲のうち親密度が属する範囲に対応した頻度で特徴取得部３２が特徴量を抽出する構成が想定される。
【００５３】
以上に例示した通り、第５実施形態においても第１実施形態と同様に、会話を構成する音声Ｖ1および音声Ｖ2の特徴量に応じて利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との間の会話を客観的に評価することが可能である。また、第５実施形態では、関連情報Ｒに応じた条件で特徴量（音高Ｐ1，音高Ｐ2）が抽出されるから、第４実施形態と同様に、特徴量の抽出に関連情報Ｒを利用しない構成と比較して特徴量を適切に抽出できるという利点がある。例えば第５実施形態では、特徴量の抽出の頻度が関連情報Ｒに応じて制御されるから、特徴量の抽出に関連情報Ｒを利用しない構成と比較して、特徴取得部３２による特徴量の抽出と会話評価部３６による会話の評価とに必要な演算量を削減することが可能である。
【００５４】
なお、第５実施形態の例示では、利用者Ｕ間の親密度に応じて特徴量の抽出条件（具体的には頻度）を制御したが、特徴量の抽出条件に反映させる関連情報Ｒの内容は以上の例示に限定されない。例えば、第１実施形態から第３実施形態で例示した任意の関連情報Ｒを、特徴量の抽出条件の制御に適用することが可能である。例えば、第２実施形態で例示した会話頻度や関係期間に応じて特徴量の抽出条件を制御する構成（例えば、会話頻度が高いほど、または、関係期間が長いほど、特徴量の抽出の頻度を低下させる構成）も想定される。
【００５５】
また、会話評価部３６による会話の評価に関連情報Ｒを加味する第１実施形態から第３実施形態の構成と、特徴取得部３２による特徴量の抽出条件を関連情報Ｒに応じて制御する第４実施形態および第５実施形態の構成とを併合することも可能である。会話評価部３６による会話の評価と特徴量の抽出条件の制御とには、相異なる種類の関連情報Ｒが好適に適用され得るが、関連情報Ｒを共通に適用することも可能である。例えば、関連情報Ｒが会話頻度を含む構成では、特徴取得部３２による特徴量の抽出頻度を会話頻度に応じて制御するとともに、第２実施形態の例示のように会話評価部３６による会話の評価にも会話頻度を流用することが可能である。
【００５６】
＜変形例＞
以上に例示した各態様は多様に変形され得る。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２個以上の態様は、相互に矛盾しない範囲で適宜に併合され得る。
【００５７】
（１）前述の各形態では、利用者Ｕ1が発音した音声Ｖ1と利用者Ｕ2が発音した音声Ｖ2とで構成される会話を評価したが、会話評価装置１００が評価する音声は、利用者Ｕによる発声音（すなわち肉声）に限定されない。具体的には、音声Ｖ1および音声Ｖ2の一方を、公知の音声合成技術により生成された合成音声とすることも可能である。例えば、利用者Ｕ1が発音した音声Ｖ1と音声合成で生成された音声Ｖ2とで構成される会話の評価にも前述の各形態と同様の構成が採用され得る。すなわち、利用者Ｕ1の音声Ｖ1に対する音声認識により発話内容を解析することで、利用者Ｕ1の発話に対する適切な応答の音声Ｖ2が生成される。事前に収録された複数の音声を選択的に音声Ｖ2として選択することも可能である。また、音声合成で生成された音声Ｖ1と利用者Ｕ2が発音した音声Ｖ2とで構成される会話を評価する構成や、音声合成で生成された音声Ｖ1および音声Ｖ2で構成される会話を評価する構成も採用され得る。
【００５８】
前述のように音声合成で音声Ｖ1および音声Ｖ2を生成する構成では、収音装置２２や収音装置２４が省略される。また、合成音声を利用する構成では、音声の音響的な特性（例えば音高や音量）を指定する音声合成用のパラメータを音声Ｖ1や音声Ｖ2の特徴量として特徴取得部３２が取得することも可能である。以上の構成では、音声信号Ｘ1の解析で音声Ｖ1の特徴量を抽出する処理や、音声信号Ｘ2の解析で音声Ｖ2の特徴量を抽出する処理は省略され得る。以上の説明から理解される通り、特徴取得部３２は、会話を構成する音声（Ｖ1，Ｖ2）の特徴量を取得する要素として包括的に表現され、特徴抽出のための解析処理により特徴量を音声信号から抽出する要素のほか、抽出以外の任意の方法で特徴量を取得する要素も包含する。すなわち、特徴量の「抽出」は特徴量の「取得」の一例である。
【００５９】
（２）前述の各形態では、会話評価部３６が算定した評価値Ｓを表示装置１６に表示させたが、会話評価部３６による評価結果の形態は評価値Ｓに限定されない。例えば、評価値Ｓに応じた評価コメントを表示装置１６に表示させる（評価値Ｓの表示の有無は不問）ことも可能である。また、評価結果の出力方法は表示に限定されない。例えば、評価値Ｓや評価コメントを音声で出力することも可能である。
【００６０】
（３）特徴量（音高Ｐ1，音高Ｐ2）と関連情報Ｒとに応じて評価値Ｓを算定する方法は、前述の各形態での例示に限定されない。例えば、特徴量に応じて会話を評価した数値と関連情報Ｒに応じて算定された数値とを適用した演算（例えば加重和）により評価値Ｓを算定することも可能である。また、例えば特徴量と評価値Ｓとの関係（例えば両者間の関係を規定する演算式の種類や係数）を関連情報Ｒに応じて変化させる構成でも、特徴量と関連情報Ｒとの双方に応じた評価値Ｓを算定することが可能である。
【００６１】
（４）特徴取得部３２が抽出する特徴量は音高（Ｐ1，Ｐ2）に限定されない。例えば、音声Ｖ1および音声Ｖ2の各々の音量を特徴量として特徴取得部３２が抽出することも可能である。会話評価部３６は、例えば、音声Ｖ1と音声Ｖ2との間の音量差に応じて会話を評価する。例えば、音声Ｖ1と音声Ｖ2との間の音量差が所定値に近いほど評価値Ｓが大きい数値となるように会話評価部３６は評価値Ｓを算定する。
【００６２】
音声Ｖ1の発話区間と音声Ｖ2の発話区間との間隔（以下「発話間隔」という）を特徴取得部３２が特徴量として抽出することも可能である。会話時の発話間隔が適切である場合には、会話の相手の音声が安心感のある好印象な発話であると知覚される、という傾向がある。以上の傾向を考慮すると、発話間隔が所定値に近いほど評価値Ｓが大きい数値となるように、会話評価部３６が評価値Ｓを算定する構成が好適である。
【００６３】
（５）情報生成部３４が関連情報Ｒを生成する方法は前述の各形態の例示に限定されない。具体的には、音声信号Ｘ1および音声信号Ｘ2を解析した結果から情報生成部３４が関連情報Ｒを生成することも可能である。例えば、特徴取得部３２が音声Ｖ1の音高Ｐ1と音声Ｖ2の音高Ｐ2とを特定した結果を利用して、情報生成部３４が、利用者Ｕ1および利用者Ｕ2の各々の性別を推定し、第４実施形態と同様に、利用者Ｕ1および利用者Ｕ2の性別を指定した関連情報Ｒを生成することも可能である。
【００６４】
（６）携帯電話機やスマートフォン等の端末装置と通信するサーバ装置（単体の装置または複数の装置で構成されるサーバシステム）で会話評価装置１００を実現することも可能である。例えば、会話評価装置１００は、音声信号Ｘ1と音声信号Ｘ2とを端末装置から受信し、前述の各形態と同様の方法で利用者Ｕ1と利用者Ｕ2との会話を評価した結果（例えば評価値Ｓ）を端末装置に送信する。
【００６５】
（７）前述の各形態で例示した会話評価装置１００は、前述の通り、制御装置１２とプログラムとの協働で実現され得る。例えば第１実施形態から第３実施形態に対応する第１態様のプログラムは、制御装置１２等のコンピュータ（例えば単数または複数の処理回路）を、会話を構成する音声の特徴量を取得する特徴取得部３２、会話について特徴量とは別種の関連情報Ｒを生成する情報生成部３４、および、特徴量と関連情報Ｒとに応じて会話を評価する会話評価部３６として機能させる。
【００６６】
また、第４実施形態または第５実施形態に対応する第２態様のプログラムは、制御装置１２等のコンピュータ（例えば単数または複数の処理回路）を、会話を構成する音声の特徴量を取得する特徴取得部３２、会話について特徴量とは別種の関連情報Ｒを生成する情報生成部３４、および、特徴量に応じて会話を評価する会話評価部３６として機能させるプログラムであり、特徴取得部３２は、関連情報Ｒに応じた条件で特徴量を取得する。
【００６７】
以上に例示した各態様のプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に格納された形態で提供されてコンピュータにインストールされ得る。記録媒体は、例えば非一過性（non-transitory）の記録媒体であり、ＣＤ-ＲＯＭ等の光学式記録媒体（光ディスク）が好例であるが、半導体記録媒体や磁気記録媒体等の公知の任意の形式の記録媒体を包含し得る。また、通信網を介した配信の形態でプログラムをコンピュータに配信することも可能である。
【００６８】
（８）本発明の好適な態様は、前述の各形態で例示した会話評価装置１００の動作方法（会話評価方法）としても特定され得る。第１態様に係る会話評価方法は、コンピュータ（単体のコンピュータまたは複数のコンピュータで構成されるシステム）が、会話を構成する音声の特徴量を取得し、会話について特徴量とは別種の関連情報Ｒを生成し、特徴量と関連情報Ｒとに応じて会話を評価する。第２態様に係る会話評価方法は、コンピュータが、会話を構成する音声の特徴量を取得し、会話について特徴量とは別種の関連情報Ｒを生成し、特徴量と関連情報Ｒとに応じて会話を評価する方法であって、特徴量の取得においては、関連情報Ｒに応じた条件で特徴量を取得する。
【符号の説明】
【００６９】
１００…会話評価装置、１２…制御装置、１４…記憶装置、１６…表示装置、１８…入力装置、２２…収音装置、２４…収音装置、３２…特徴取得部、３４…情報生成部、３６…会話評価部。
【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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