(57)【要約】      （修正有）【課題】トレーニング用に指定されたテキストに依拠しなくても、自然な発話に対して評価する。【解決手段】発話トレーニング処理装置１０は、プロセッサと、プロセッサがアクセス可能であり、テキストの適切さを示す指標を求めるためのデータ５２が、複数のユーザ状況毎に設定された辞書が格納されているデータベースと、を備え、プロセッサは、ユーザの発話の音声データ８０を取得する工程と、音声データ８０に基づいて、ユーザの発話の音声の適切さを示す第１指標を求める工程と、推定ユーザ状況８５を取得する工程と、音声データ８０に基づいて得られる発話内容のテキストの適切さを示す第２指標を、推定ユーザ状況８５に対応したデータを用いて求める工程と、第１指標と第２指標とを組み合わせた第１評価結果を求める工程と、第１評価結果をユーザに提示する工程と、を備える。【選択図】図４
2022000673.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサと、
前記プロセッサがアクセス可能であり、テキストの適切さを示す指標を求めるための指標データが、複数のユーザ状況毎に設定された辞書が格納されているデータベースと、
を備え、
前記プロセッサは、
ユーザの発話の音声データを取得すること、
前記音声データに基づいて、前記ユーザの発話の音声の適切さを示す第１指標を求めること、
推定ユーザ状況を取得すること、
前記音声データに基づいて得られる発話内容のテキストの適切さを示す第２指標を、前記推定ユーザ状況に対応した前記指標データを用いて、求めること、
前記第１指標と前記第２指標とを組み合わせた第１評価結果を求めること、
前記第１評価結果を前記ユーザに提示すること、
を備える発話トレーニング処理を実行するよう構成されている
発話トレーニング処理装置。
【請求項２】
前記発話内容の前記テキストは、前記発話内容の原言語が他言語に機械翻訳された翻訳テキストである
請求項１に記載の発話トレーニング処理装置。
【請求項３】
前記推定ユーザ状況は、予め設定されたユーザ設定情報、ユーザから入力されたユーザ入力情報、及び前記発話内容の前記テキストの少なくともいずれか一つを用いて求められる
請求項１又は請求項２に記載の発話トレーニング処理装置。
【請求項４】
前記第１評価結果のユーザへの提示手段を選択可能である
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の発話トレーニング処理装置。
【請求項５】
前記提示手段は、前記推定ユーザ状況に基づいて選択される
請求項４に記載の発話トレーニング処理装置。
【請求項６】
前記発話トレーニング処理は、
管理者から第２評価結果を取得すること、
前記第２評価結果をユーザに提示すること、
を更に備える請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発話トレーニング処理装置。
【請求項７】
プロセッサが、ユーザの発話の音声データを取得すること、
前記プロセッサが、前記音声データに基づいて、前記ユーザの発話の音声の適切さを示す第１指標を求めること、
前記プロセッサが、推定ユーザ状況を取得すること、
前記プロセッサが、前記音声データに基づいて得られる発話内容のテキストの適切さを示す第２指標を、前記推定ユーザ状況に対応した指標データを用いて、求めること、
前記プロセッサが、前記第１指標と前記第２指標とを組み合わせた第１評価結果を求めること、
前記プロセッサが、前記第１評価結果を前記ユーザに提示すること、
を備える発話トレーニング方法。
【請求項８】
コンピュータに、発話トレーニング処理を実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記発話トレーニング処理は、
ユーザの発話の音声データを取得すること、
前記音声データに基づいて、前記ユーザの発話の音声の適切さを示す第１指標を求めること、
推定ユーザ状況を取得すること、
前記音声データに基づいて得られる発話内容のテキストの適切さを示す第２指標を、前記推定ユーザ状況に対応した指標データを用いて、求めること、
前記第１指標と前記第２指標とを組み合わせた第１評価結果を求めること、
前記第１評価結果を前記ユーザに提示すること、
を備える、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、発話トレーニング処理装置、発話トレーニング方法、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、単語、単語列、または文からなるトレーニング用のテキストのうち１つのテキストをユーザが読み上げた際の音声信号を用い、その音声信号から算出された発話速度と予め設定された目標の発話速度との比較結果を通知することを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】ＷＯ２０１４／００２３９１
【発明の概要】
【０００４】
円滑なコミュニケーションを行うためのトレーニングとして、「発話トレーニング」がある。発話トレーニングは、発話者であるユーザの発話の音声を用いて、ユーザの発話を評価するトレーニングである。ユーザの発話の音声は、トレーニング用に指定されたテキストを読み上げたものである。
【０００５】
しかし、トレーニング用に指定されたテキストを用いた発話トレーニングは、決められた発話（会話）のトレーニング、及び、その評価しか行うことができない。実際にビジネス、及び、日常生活の中で行われる発話（会話）は、自然な発話（会話）であり、決められた発話（会話）には留まらない。
【０００６】
したがって、トレーニング用に指定されたテキストに依拠しなくても、自然な発話（会話）に対して評価することができる発話トレーニングが望まれる。
【０００７】
本発明者らは、発話音声をテキストデータに変換する中で抽出される複数の指標が、自然な発話（会話）の発話トレーニングの結果を評価する値である、という着想を得た。これにより、複数の指標を用いると、トレーニング用に指定されたテキストに依拠しなくても自然な発話（会話）による発話トレーニングを行うことが可能となる。本開示は、かかる着想に基づくものである。
【０００８】
本開示のある側面は、発話トレーニング処理装置である。開示の発話トレーニング処理装置は、プロセッサと、前記プロセッサがアクセス可能であり、テキストの適切さを示す指標を求めるための指標データが、複数のユーザ状況毎に設定された辞書が格納されているデータベースと、を備え、前記プロセッサは、前記ユーザの発話の音声データを取得すること、前記音声データに基づいて、前記ユーザの発話の音声の適切さを示す第１指標を求めること、推定ユーザ状況を取得すること、前記音声データに基づいて得られる発話内容のテキストの適切さを示す第２指標を、前記推定ユーザ状況に対応した前記指標データを用いて、求めること、前記第１指標と前記第２指標とを組み合わせた第１評価結果を求めること、前記第１評価結果をユーザに提示すること、を備える発話トレーニング処理を実行するよう構成されている。
【０００９】
本開示の他の側面は、発話トレーニング方法である。開示の発話内トレーニング方法は、プロセッサが、ユーザの発話の音声データを取得すること、前記プロセッサが、前記音声データに基づいて、前記ユーザの発話の音声の適切さを示す第１指標を求めること、前記プロセッサが、推定ユーザ状況を取得すること、前記プロセッサが、前記音声データに基づいて得られる発話内容のテキストの適切さを示す第２指標を、前記推定ユーザ状況に対応した指標データを用いて、求めること、前記プロセッサが、前記第１指標と前記第２指標とを組み合わせた第１評価結果を求めること、前記プロセッサが、前記第１評価結果を前記ユーザに提示すること、を備える。
【００１０】
本開示の他の側面は、コンピュータプログラムである。開示のコンピュータプログラムは、コンピュータに、発話トレーニング処理を実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記発話トレーニング処理は、ユーザの発話の音声データを取得すること、前記音声データに基づいて、前記ユーザの発話の音声の適切さを示す第１指標を求めること、推定ユーザ状況を取得すること、前記音声データに基づいて得られる発話内容のテキストの適切さを示す第２指標を、前記推定ユーザ状況に対応した指標データを用いて、求めること、前記第１指標と前記第２指標とを組み合わせた第１評価結果を求めること、前記第１評価結果を前記ユーザに提示すること、を備える。
【００１１】
更なる詳細は、後述の実施形態として説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施形態に係る発話トレーニング処理装置を含むシステムの概略図である。
【図２】図２は、テキストの適切さを示す指標を求めるためのデータが、複数のユーザ状況毎に設定されたトピック辞書のデータ構造図である。
【図３】図３は、実施形態に係る発話トレーニング処理装置のデータベースに格納されている複数の辞書データのデータ構造を示す概略図である。
【図４】図４は、実施形態に係る発話トレーニング処理装置における機能ブロック図である。
【図５】図５は、実施形態に係る発話トレーニング処理のフローチャートである。
【図６】図６は、実施形態に係る音声認識処理のフローチャートである。
【図７】図７は、実施形態に係る推定ユーザ状況取得処理のフローチャートである。
【図８】図８は、実施形態に係る辞書データ選択処理のフローチャートである。
【図９】図９は、病院に関する第１トピックデータのデータ構造図である。
【図１０】図１０は、実施形態に係る翻訳処理のフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施形態に係る評価結果算出処理のフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施形態に係る提示用評価結果生成処理のフローチャートである。
【図１３】図１３は、ユーザ端末において表示される画面の一例を示す概略図である。
【図１４】図１４は、ユーザ端末において表示される画面の他の例を示す概略図である。
【図１５】図１５は、ユーザ端末において表示される画面のさらに他の例を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
＜１．発話トレーニング処理装置、発話トレーニング方法、及びコンピュータプログラムの概要＞
【００１４】
（１）実施形態に係る発話トレーニング処理は、プロセッサと、前記プロセッサがアクセス可能であり、テキストの適切さを示す指標を求めるための指標データが、複数のユーザ状況毎に設定された辞書が格納されているデータベースと、を備える。前記プロセッサは、前記ユーザの発話の音声データを取得すること、前記音声データに基づいて、前記ユーザの発話の音声の適切さを示す第１指標を求めること、推定ユーザ状況を取得すること、前記音声データに基づいて得られる発話内容のテキストの適切さを示す第２指標を、前記推定ユーザ状況に対応した前記指標データを用いて、求めること、前記第１指標と前記第２指標とを組み合わせた第１評価結果を求めること、前記第１評価結果を前記ユーザに提示すること、を備える発話トレーニング処理を実行するよう構成されている。ユーザの発話の音声データの評価結果がユーザに提示されることで、ユーザは発話トレーニングにおけるユーザの自由な発話に対する評価結果を容易に把握できる。
【００１５】
（２）前記発話内容の前記テキストは、前記発話内容の原言語が他言語に機械翻訳された翻訳テキストであってもよい。発話内容のテキストが翻訳テキストである場合、翻訳を考慮した発話内容の評価結果を把握できる。
【００１６】
（３）前記推定ユーザ状況は、予め設定されたユーザ設定情報、ユーザから入力されたユーザ入力情報、及び前記発話内容の前記テキストの少なくともいずれか一つを用いて求められるのが好ましい。
【００１７】
（４）発話トレーニング処理装置は、前記第１評価結果のユーザへの提示手段を選択可能に構成されているのが好ましい。
【００１８】
（５）前記提示手段は、前記推定ユーザ状況に基づいて選択されるのが好ましい。
【００１９】
（６）前記発話トレーニング処理は、管理者から第２評価結果を取得すること、前記第２評価結果をユーザに提示することを更に備えるのが好ましい。
【００２０】
（７）実施形態に係る発話トレーニング方法は、プロセッサが、ユーザの発話の音声データを取得すること、前記プロセッサが、前記音声データに基づいて、前記ユーザの発話の音声の適切さを示す第１指標を求めること、前記プロセッサが、推定ユーザ状況を取得すること、前記プロセッサが、前記音声データに基づいて得られる発話内容のテキストの適切さを示す第２指標を、前記推定ユーザ状況に対応した指標データを用いて、求めること、前記プロセッサが、前記第１指標と前記第２指標とを組み合わせた第１評価結果を求めること、前記プロセッサが、前記第１評価結果を前記ユーザに提示すること、を備えることができる。
【００２１】
（８）実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、発話トレーニング処理を実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記発話トレーニング処理は、ユーザの発話の音声データを取得すること、前記音声データに基づいて、前記ユーザの発話の音声の適切さを示す第１指標を求めること、推定ユーザ状況を取得すること、前記音声データに基づいて得られる発話内容のテキストの適切さを示す第２指標を、前記推定ユーザ状況に対応した指標データを用いて、求めること、前記第１指標と前記第２指標とを組み合わせた第１評価結果を求めること、前記第１評価結果を前記ユーザに提示すること、を備える。
【００２２】
＜２．発話トレーニング処理装置、発話トレーニング方法、及びコンピュータプログラムの例＞
【００２３】
図１は、実施形態に係るシステム１を示している。実施形態に係るシステム１は、発話トレーニング処理装置１０を備える。実施形態に係る発話トレーニング処理装置１０は、発話トレーニングにおけるユーザの発話の音声データの評価結果を、ユーザに提示する。発話トレーニング処理装置１０は、インターネットなどのネットワーク２０上のサーバによって構成されていてもよいし、ユーザが有する端末によって構成されていてもよい。
実施形態に係る発話トレーニング処理装置１０は、一例として、ネットワーク２０上のサーバであり、評価結果を、ネットワーク２０を介して、ユーザ端末３０に送信する。
【００２４】
実施形態において、ユーザは、例えば、発話トレーニングを行うことで翻訳機を使いこなしたい人、又は、発話トレーニングによって外国語を話せるようになりたい人である。ユーザは、ユーザ端末３０を用いて、発話トレーニング処理装置１０にアクセスすることができる。ユーザ端末３０は、例えば、スマートフォン、タブレット、デスクトップコンピュータ、又は、ラップトップコンピュータである。ユーザ端末３０は、例えば、プロセッサ３１と記憶装置３３と、マイク３５と、ディスプレイ３７と、を備えている。
【００２５】
実施形態に係る発話トレーニング処理装置１０は、一例として、日本語を話すユーザと、英語を話すユーザと、が、日英翻訳機機能を有する発話トレーニング処理装置１０を用いて、翻訳機を介した会話を行う際に用いられる。実施形態に係る発話トレーニング処理装置１０は、一方のユーザの発話内容を他方のユーザの言語に翻訳した結果をユーザに提示するとともに、各ユーザの発話内容の評価をユーザに提示する。
【００２６】
実施形態に係る発話トレーニング処理装置１０は、プロセッサ１１と、記憶装置１３を備えるコンピュータによって構成されている。プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵである。記憶装置１３は、例えば、一次記憶装置、及び、二次記憶装置を有する。一次記憶装置は、例えば、ＲＡＭである。二次記憶装置は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、又は、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）である。
【００２７】
記憶装置１３には、コンピュータを発話トレーニング処理装置１０として動作させるためのコンピュータプログラム１３Ａが格納されている。コンピュータプログラム１３Ａは、発話トレーニング処理１００をプロセッサ１１に実行させるためのプログラムコードを備える。プロセッサ１１は、記憶装置１３に格納されたコンピュータプログラム１３Ａを読み出して実行することで、発話トレーニング処理１００を行う。実施形態に係る発話トレーニング処理１００は、発話トレーニングにおけるユーザの発話の音声データの評価結果を、ユーザに提示することを含むである。発話トレーニング処理１００については、後述する。
【００２８】
発話トレーニング処理装置１０は、データベース５０を備える。データベース５０は、記憶装置１３内に格納されていてもよいし、他のコンピュータ（例えば、インターネット上のデータベースサーバ）に格納されていてもよい。
【００２９】
データベース５０は、音声認識辞書５１を備える。音声認識辞書５１は、音声データをテキストデータに変換するために用いられる。
【００３０】
データベース５０は、トピック辞書５２を備える。トピック辞書５２は、例えば、ユーザ状況に応じた適切な単語の選択に用いられる。以下では、ユーザ状況を「トピック」ともいう。ユーザ状況は、例えば、ユーザの発話が行われる場所である。ユーザの発話が行われる場所は、例えば、病院、学校、警察署、市役所である。トピック辞書５２には、トピックにおいて、発話されることが多い単語が登録されている。実施形態において、トピック辞書５２は、ユーザが発話した単語が、ユーザ状況に応じた適切なものであるかの評価にも用いられる。トピック辞書５２は、例えば、複数の登録された単語を有し、各単語が、各トピックにおいて使用される度合いを示す。
【００３１】
実施形態に係るトピック辞書５２は、一例として、対訳辞書として構成されている。実施形態に係るトピック辞書５２は、対訳データ５０１と、複数のユーザ状況毎に設定されたトピックデータ５３、５４、５５、５６と、を備える。
【００３２】
図２は、トピック辞書５２がコンテキストに関するトピック辞書である場合のデータ構造を示す。ここで、コンテキストとは、ユーザの発話が行われる場所又は状況をいう。図２に示す、トピック辞書５２は、単語の対訳データ５０１と、コンテキストの１つである病院に関する第１トピックデータ５３と、他のコンテキストである学校に関する第２トピックデータ５４と、他のコンテキストである警察署に関する第３トピックデータ５５と、他のコンテキストである市役所に関する第４トピックデータ５６と、を備える。
【００３３】
対訳データ５０１は、翻訳のために用いられる。翻訳は、例えば、原言語である日本語で表現されている文章を、目標言語である外国語で表現する文章に変換することである。翻訳は、例えば、理解の難しい単語を用いて表現されている日本語の文章を、容易に理解できる単語からなる日本語の文章に変換することであってもよい。
【００３４】
実施形態に係る対訳データ５０１は、原言語と目標言語の単語を対とし、一覧化したものである。対訳データ５０１は、例えば、日本語と外国語の単語の対でもよいし、日本語と日本語の単語の対でもよい。本実施形態の対訳データ５０１は、一例として、日英対訳データである。
【００３５】
複数のトピックデータ５３、５４、５５、５６は、対訳データ５０１に含まれる各単語について、各トピックにおける使用頻度を示す指標データが格納されている。指標データは、例えば、各トピックにおける使用頻度分布の偏差値である。例えば、病院に関する第１トピックデータ５３には、トピック「病院」における対訳データ５０１の各単語の使用頻度分布の偏差値が格納されている。各単語の使用頻度分布の偏差値とは、トピック「病院」において各単語が繰り返して用いる度合いを偏差値で表したものである。使用頻度分布の偏差値が高い単語は、トピック「病院」において頻繁に用いられる単語といえる。これにより、翻訳の際には、トピック辞書５２に基づいて、使用頻度分布の偏差値が、翻訳尤度として用いられ、翻訳尤度が高い単語を訳語として採用することで、トピックに応じた適切な翻訳文章を生成することができる。
【００３６】
なお、図３に示すように、トピック辞書５２は、コンテキストに関するトピック辞書に限られず、例えば、知識に関する第２トピック辞書５２Ａ、及び、文化に関する第３トピック辞書５２Ｂといった複数の辞書を備えていてもよい。さらに、発話トレーニング処理装置１０は、前記複数のトピック辞書の中から、ユーザ状況に応じたトピック辞書を選択してもよい。
【００３７】
図４は、発話トレーニング処理装置１０の機能ブロック図を示す。発話トレーニング処理装置１０は、音声認識モジュールＭ１１０と、推定ユーザ状況取得モジュールＭ１３０と、翻訳モジュールＭ１５０と、評価結果算出モジュールＭ１７０と、提示用評価結果生成モジュールＭ１９０と、を備える。翻訳モジュールＭ１５０は、辞書データ選択モジュールＭ１６０を備える。各モジュールは、プロセッサ１１によって実行されるソフトモジュールであってもよいし、ハードウェアモジュールであってもよい。
【００３８】
発話トレーニング処理装置１０は、入力データとしてユーザ端末３０から音声データ８０を取得する。発話トレーニング処理装置１０は、出力データとしてユーザ端末３０へ提示用評価結果９０を出力する。
【００３９】
音声認識モジュールＭ１１０は、入力データとして、音声データ８０を取得する。音声認識モジュールＭ１１０は、音声データ８０に基づいて、音声認識を行い、発話原言語テキストデータ８４を生成する。発話原言語テキストデータ８４は、ユーザの発話した原言語における発話内容を示すテキストデータであり、例えば、ユーザが日本語を発話した場合は日本語の発話文を示すテキストデータであり、ユーザが英語を発話した場合は英語の発話文を示すテキストデータである。
【００４０】
音声認識モジュールＭ１１０は、発話内容の翻訳のため、発話原言語テキストデータ８４を、翻訳モジュールＭ１５０へ出力する。また、音声認識モジュールＭ１１０は、ユーザ状況（トピック）の推定のため、発話原言語テキストデータ８４を、推定ユーザ状況取得モジュールＭ１３０へ出力する。さらに、音声認識モジュールＭ１１０は、ユーザへの提示用データの生成のため、発話原言語テキストデータ８４を、提示用評価結果生成モジュールＭ１９０へ出力する。
【００４１】
実施形態に音声認識モジュールＭ１１０は、第１指標８１，８２，８３を算出するよう構成されている。算出された第１指標８１，８２，８３は、評価結果算出モジュールＭ１７０へ、出力される。第１指標８１，８２，８３は、ユーザの発話の音声の適切さを示す。第１指標８１，８２，８３は、音声の観点から、ユーザの発話を評価するために用いられる。第１指標は、例えば、音量トーン指標８１と、スピード指標８２、及び、単語尤度８３と、である。
【００４２】
音量トーン指標８１は、発話の音量及びトーンの適切さを示し、音声データ８０における音量及びトーンに基づいて算出される。スピード指標８２は、発話のスピードの適切さを示し、音声データ８０から求められる発話スピードに基づいて算出される。単語尤度８３は、音声認識処理においてユーザの発話から認識された単語の尤度を示す。単語の尤度は、音声認識処理において算出され、認識された単語の尤もらしさを示す。単語の尤度は、ユーザの発話音声が明瞭でない場合には、低くなる場合があるため、ユーザの発話の音声の適切さを示す指標になる。
【００４３】
推定ユーザ状況取得モジュールＭ１３０は、音声認識モジュールＭ１１０から入力データとして、発話原言語テキストデータ８４を取得する。推定ユーザ状況取得モジュールＭ１３０は、発話原言語テキストデータ８４を解析し、ユーザが発話している場所又は状況を示す推定ユーザ状況８５を推定する。また、推定ユーザ状況取得モジュールＭ１３０は、翻訳モジュールＭ１５０内の辞書データ選択モジュールＭ１６０、及び、提示用評価結果生成モジュールＭ１９０へ出力データとして、推定ユーザ状況８５を出力する。
【００４４】
辞書データ選択モジュールＭ１６０は、推定ユーザ状況取得モジュールＭ１３０から入力データとして推定ユーザ状況８５を取得する。辞書データ選択モジュールＭ１６０は、推定ユーザ状況８５に基づき、ユーザの状況に応じたトピックを選択する。
【００４５】
翻訳モジュールＭ１５０は、発話原言語テキストデータ８４を翻訳した翻訳テキストデータ８７を生成する。翻訳モジュールＭ１５０は、辞書データ選択モジュールＭ１６０によって選択されたトピックに対応するトピックデータを選択し、選択されたトピックデータに基づいて、適切な翻訳語を選択する。翻訳モジュールＭ１５０は、提示用評価結果生成モジュールＭ１９０へ出力データとして、翻訳テキストデータ８７を出力する。
【００４６】
翻訳モジュールＭ１５０は、第２指標８６を算出するよう構成されている。算出された第２指標８６は、評価結果算出モジュールＭ１７０へ、出力される。第２指標８６は、音声データ８０に基づいて得られる発話内容の適切さを示す。第２指標８６は、発話内容の観点から、ユーザの発話を評価するために用いられる。第２指標は、例えば、翻訳尤度８６である。翻訳尤度８６は、翻訳モジュールＭ１５０が翻訳された単語等の尤もらしさを示す指標として算出され、最終的な翻訳文の決定に用いられる。ユーザが翻訳しにくい発話をした場合には、翻訳されたとしても、翻訳尤度８６が低くなる。翻訳尤度８６が低い翻訳文は適切でないことがある。ユーザは、翻訳機が翻訳し易い発話を行った方が、会話相手との意思疎通が確実になる。そこで、本実施形態では、翻訳尤度８６を、翻訳文の決定に用いるだけでなく、適切な翻訳をしやすい発話内容であるか否かという観点から、翻訳尤度８６を発話内容の評価指標として用いる。
【００４７】
評価結果算出モジュールＭ１７０は、第１指標８１，８２，８３及び第２指標８６を取得し、第１指標８１，８２，８３及び第２指標８６の総合的な評価結果８８を生成する。評価結果８８は、提示用評価結果生成モジュールＭ１９０に出力される。
【００４８】
提示用評価結果生成モジュールＭ１９０は、発話原言語テキストデータ８４と、翻訳テキストデータ８７と、評価結果８８と、を取得し、提示用評価結果９０を生成する。提示用評価結果９０は、ユーザ端末３０へ送信される。なお、提示用評価結果生成モジュールＭ１９０は、推定ユーザ状況８５も取得することができる。推定ユーザ状況８５も、提示用評価結果９０の生成に用いられる。
【００４９】
図５は、実施形態に係る発話トレーニング処理１００の例を示している。発話トレーニング処理１００は、発話トレーニング処理装置１０のプロセッサ１１によって実行される。実施形態に係る発話トレーニング処理装置１０は、ユーザ端末３０から取得されたユーザの発話の音声データ８０の評価結果に基づいて、ユーザ端末３０への提示用評価結果９０を生成し、ユーザ端末３０へ提示用評価結果９０を送信する。発話トレーニング処理装置１０は、提示用評価結果９０を発話トレーニングの評価結果としてユーザへ提示する。ユーザの発話の音声データ８０の評価結果がユーザに提示されることで、ユーザは発話トレーニングにおけるユーザの自由な発話に対する評価結果を容易に把握できる。
【００５０】
図５に示す発話トレーニング処理１００は、音声認識処理Ｓ１１０、推定ユーザ状況取得処理Ｓ１３０、辞書データ選択処理Ｓ１６０、翻訳処理Ｓ１５０、評価結果算出処理Ｓ１７０、提示用評価結果生成処理Ｓ１９０の順で実行される。各処理については、後述する。
【００５１】
図５に示す音声認識処理Ｓ１１０は、音声認識モジュールＭ１１０によって実行される。音声認識処理Ｓ１１０は、ユーザの発話の音声データ８０を発話原言語テキストデータ８４に変換する。音声認識処理Ｓ１１０は、ユーザの発話の音声データ８０に基づいて、ユーザの発話の音声の適切さを示す第１指標８１，８２，８３を求める処理でもある。第１指標８１，８２，８３を求めることで、ユーザである発話者の自由な発話の音声が、相手（聞き手）に聞き取りやすいものであるのかを評価することができる。
【００５２】
以下では、一例として、翻訳機を使いこなせるようになりたいユーザが行う発話トレーニングの処理フローを説明する。ユーザの発話トレーニングの達成目標は、ユーザの発話が相手（聞き手）に明瞭に通じることである。さらにユーザが、ユーザの状況に応じた単語を適切に用いて発話できることである。すなわち、人間の通訳を介して相手（聞き手）と会話しているかのように翻訳機を使いこなせるようになることである。本実施形態におけるユーザの発話の音声は、「どこでテストが受けられますか？」とする。
【００５３】
図６は、図５に示す音声認識処理Ｓ１１０の手順を示す。まず、プロセッサ１１が、ユーザ端末３０のマイク３５によって取得された音声データ８０を取得する（ステップＳ１１１）。ここでの音声データ８０は、音声の波形データである。
【００５４】
プロセッサ１１は、音声データ８０を解析し、音量及びトーンを解析する（ステップＳ１１２）。解析では、音声データ８０の波形の振幅、及び、周波数を用いることで、音量トーン指標８１が抽出される。人が聞き取りやすい適切な音量及びトーンで発話された場合、音量トーン指標８１は高くなり、人が聞き取りにくい音量又はトーンで発話された場合、音量トーン指標８１は低くなる。
【００５５】
さらに、プロセッサ１１は、音声データ８０を音素列データに変換する音素認識を実行する（ステップＳ１１３）。音素認識Ｓ１１３では、例えば、ユーザが「テスト」と発話した場合、音声データ８０の波形の特徴から「Ｔ−Ｅ−Ｓ−Ｕ−Ｔ−Ｏ」という音素列データが生成される。
【００５６】
プロセッサ１１は、音素列データ内の音素の発生速度から、ユーザの発話のスピード指標８２を算出する（ステップＳ１１４）。例えば、音素と音素との間の時間間隔が規則的に空いている場合は、ユーザの発話スピードが一定であることがわかる。音素と音素との時間間隔が不規則に空いている場合は、ユーザの発話スピードが一定ではないことがわかる。さらに、音素と音素との時間間隔が短く規則的に空いている場合は、ユーザの発話スピードが速いこともわかる。これらのことから、スピード指標８２は、ユーザの発話の音声の適切さの指標（第１指標）に対応づけることができる。人が聞き取りやすい所定範囲内のスピードで発話された場合、スピード指標８２は高くなり、人が聞き取りにくいスピードで発話された場合、スピード指標８２は低くなる。
【００５７】
プロセッサ１１は、音素列データに適合する単語を、音声認識辞書５１から抽出する（ステップＳ１１５）。また、プロセッサ１１は、抽出された各単語について、単語尤度８３を算出する（ステップＳ１１６）。単語尤度８３は、抽出された単語の尤もらしさを示す。単語尤度８３が高いということは、音素列データから抽出された単語が尤もらしく、発話音声が明瞭であったことを示す。
【００５８】
プロセッサ１１は、単語尤度８３が算出された単語候補の中から最も高い単語尤度８３の単語を選択し、単語列データを生成する（ステップＳ１１７）。そして、プロセッサ１１は、音声認識処理Ｓ１１０は、単語列データから単語のつながりの適切さを判定し、発話原言語テキストデータ８４を生成する（ステップＳ１１８）。発話原言語テキストデータ８４は、ユーザの発話の音声データ８０をテキストに変換したものである。なお、ここでの発話原言語テキストデータ８４は、一例として、「どこでテストが受けられますか？」である。
【００５９】
音声認識処理Ｓ１１０によって求めた第１指標８１，８２，８３は、ユーザである発話者の発話の音声が相手（聞き手）に聞き取りやすい発話ボリューム、発話スピード、及び、発話の音声の明瞭さを示す。しかし、会話相手との適切なコミュニケーションには、ユーザの発話トレーニングの目標を達成するには、さらに、ユーザの状況に応じた発話内容、例えば単語、を適切に用いて発話することができているのかを評価することが必要である。そこで、本実施形態では、発話内容を評価する第２指標８６も算出される。前述のように、本実施形態においては、第２指標８６としては、一例として翻訳尤度８６が用いられる。翻訳の際には、ユーザ状況に応じた適切な翻訳文が生成されるように、ユーザ状況の推定と、推定ユーザ状況に応じた辞書データ選択と、が行われる。
【００６０】
図７は、図５に示す推定ユーザ状況取得処理Ｓ１３０の手順を示す。推定ユーザ状況取得処理Ｓ１３０は、推定ユーザ状況取得モジュールＭ１３０に対応する。推定ユーザ状況取得処理Ｓ１３０において、プロセッサ１１は、ユーザの情報等に基づいて、推定ユーザ状況８５を取得する。
【００６１】
推定ユーザ状況取得処理Ｓ１３０では、例えば、プロセッサ１１が、ユーザ端末３０から、事前にユーザによって入力され、予め登録されたユーザ設定情報を取得する（ステップＳ１３１）。ユーザ設定情報は、例えば、性別、国籍、年齢、職業などである。また、推定ユーザ状況取得処理Ｓ１３０では、プロセッサ１１は、ユーザによって翻訳時に選択された状況を示すユーザ入力情報を、ユーザ端末３０から取得してもよい（ステップＳ１３２）。ユーザが選択する状況は、例えば、「病院」、「学校」、「警察署」、「市役所」ある。さらにまた、推定ユーザ状況取得処理Ｓ１３０は、音声認識処理において生成された発話原言語テキストデータ８４を取得することができる（ステップＳ１３３）。
【００６２】
そして、推定ユーザ状況取得処理Ｓ１３０は、ステップＳ１３１、ステップＳ１３２、ステップＳ１３３及びステップＳ１３４の少なくとも１つから得られた情報をもとに推定ユーザ状況８５を抽出する（ステップＳ１３５）。ステップＳ１３５の処理は、ステップＳ１３１と、ステップＳ１３２、ステップＳ１３３、及び、ステップＳ１３４の全ての処理から得られた情報を用いて抽出してもよいし、いずれか一つの処理から得られた情報を抽出してもよい。
【００６３】
ステップＳ１３１から得られるユーザ設定情報が、例えば、「医師」及び「看護師」であった場合、推定ユーザ状況８５は、「病院」と抽出することができる。ステップＳ１３２から得られるユーザ入力情報が、「病院」であった場合、推定ユーザ状況８５は、「病院」と抽出することができる。ステップＳ１３３から得られる発話原言語テキストデータ８４に含まれる単語の中で出現頻度の高い単語が、例えば、「病院」、及び、「診察」であった場合、推定ユーザ状況８５は、「病院」と抽出することができる。ステップＳ１３４では、スマートフォンなどのユーザ端末によってユーザの位置（地理座標）が識別され、ユーザの位置と地図情報とから、ユーザが所在する施設が識別される搭載される。ステップＳ１２３で識別されるユーザ所在地情報が、例えば、「病院」であった場合、推定ユーザ状況８８は、「病院」と抽出することができる。
【００６４】
本実施形態では、ステップＳ１３２によって取得された「病院」というユーザ入力情報から、推定ユーザ状況８５は「病院」であるものとする。
【００６５】
図８は、図５に示す辞書データ選択処理Ｓ１６０の手順を示す。辞書データ選択処理Ｓ１６０は、辞書データ選択モジュールＭ１６０に対応する。辞書データ選択処理Ｓ１６０では、推定ユーザ状況８５に基づいて、トピック辞書５２に格納されている複数のトピックデータから１つのトピックデータが選択される。
【００６６】
辞書データ選択処理Ｓ１６０において、プロセッサ１１は、推定ユーザ状況取得処理Ｓ１３０によって求められた推定ユーザ状況８５を取得する（ステップＳ１６１）。次に、プロセッサ１１は、推定ユーザ状況８５と、トピック辞書５２に格納されているユーザ状況毎に設定された各トピックデータに付与されているトピックを比較する（ステップＳ１６２）。推定ユーザ状況取得処理Ｓ１３０は、推定ユーザ状況８５と一致するトピックが付与されているトピックデータを選択する（ステップＳ１６３）。例えば、推定ユーザ状況８５が「病院」であった場合は、トピック辞書５２に格納されている各トピックデータの中から、「病院」が付与されている病院に関する第１トピックデータ５３が選択される（図２及び図９参照）。これにより、ユーザの状況に応じた適切な単語を抽出するためのトピックデータが選択される。
【００６７】
図１０は、図５に示す翻訳処理Ｓ１５０の手順を示す。翻訳処理Ｓ１５０は、翻訳モジュールＭ１５０に対応する。翻訳処理Ｓ１５０では、発話原言語テキストデータが機械翻訳される。翻訳処理Ｓ１５０において、プロセッサ１１は、発話原言語テキストデータ８４、及び、ユーザの状況に応じた第１トピックデータ５３に基づいて、翻訳テキストデータ８７を生成する。本実施形態では、発話原言語テキストデータ８４の中から、「テスト」という用語に着目した処理フローを説明する。
【００６８】
翻訳処理Ｓ１５０では、プロセッサ１１は、辞書データ選択処理Ｓ１６０で得られた病院に関する第１トピックデータ５３を用いて、「テスト」の翻訳語として、ユーザの状況に応じた適切な単語を選択するため、翻訳語となる単語の候補それぞれについて翻訳尤度８６を算出する（ステップＳ１５２）。
【００６９】
ここでは、一例として、図９に示すように、日本語の「テスト」という単語に対応するトピックデータ５０２を用いる。図９に示すトピックデータ５０２は、「テスト」という単語の対訳データ５０１（図２参照）と、「テスト」という単語に対応するトピックデータ５３（図２参照）を組み合わせたデータである。
【００７０】
図９に示すように、単語に対応するトピックデータ５０２の中で最も翻訳尤度となる偏差値が高いトピックデータ５０３は、「Ｔｅｓｔ」であることがわかる。このように、翻訳処理Ｓ１５０は、最も高い翻訳尤度８６の単語を用いて発話原言語テキストデータ８４を翻訳することで、翻訳テキストデータ８７を生成する（ステップＳ１５３）。翻訳処理Ｓ１５０は、発話原言語テキストデータ８４に含まれる単語の数だけ翻訳尤度８６の算出を行う。翻訳尤度８６の高い単語を選択して生成された翻訳テキストデータ８７は、そのトピックにおいてより適切な発話内容のテキストであるといえる。本実施形態では、翻訳尤度８６を、ユーザの発話内容のテキストの適切さを示す第２指標として用いる。翻訳尤度８６が高いほど、発話内容が適切である。なお、本実施形態の翻訳テキストデータ８７は、「Ｗｈｅｒｅ ｃａｎ  Ｉ  ｔａｋｅ  ｔｈｅ  Ｔｅｓｔ？」となる。
【００７１】
翻訳処理Ｓ１５０によって求めた翻訳尤度８６は、ユーザの状況に応じた単語を適切に用いて発話することができているのかを評価するための第２指標である。一方、第１指標８１，８２，８３は、相手（聞き手）に明瞭に通じることの評価に用いられる。また、翻訳処理Ｓ１５０によって求めた第２指標は、ユーザの状況に応じた単語を適切に用いて発話ができることの評価に用いられる。そこで、本実施形態の評価結果算出処理Ｓ１７０（図５参照）では、第１指標８１，８２，８３と第２指標８６と、を組み合わせて、相手（聞き手）に明瞭に通じること、及び、ユーザの状況に応じた単語を適切に用いて発話ができること、の双方の評価を含む総合評価が行われる。
【００７２】
図１１は、図５に示す評価結果算出処理Ｓ１７０の手順を示している。評価結果算出処理Ｓ１７０は、評価結果算出モジュールＭ１７０に対応する。評価結果算出処理Ｓ１７０では、第１指標８１，８２，８３、及び、第２指標８６を組み合わせて、総合評価として評価結果８８が算出される。
【００７３】
評価結果算出処理Ｓ１７０において、プロセッサ１１は、第１指標である、音量トーン指標８１、スピード指標８２、及び、単語尤度８３を取得する（ステップＳ１７１）。第１指標である各指標及び尤度の値は、値のデータの種類が異なる。そこで、評価結果算出処理Ｓ１７０は、第１指標である各指標及び尤度の値の正規化を行う（ステップＳ１７２）。つぎに、プロセッサ１１は、第２指標である翻訳尤度８６を取得する（ステップＳ１７３）。プロセッサ１１は、評価結果として第１指標と組み合わせることができるように翻訳尤度８６の正規化を行う（ステップＳ１７４）。本実施形態においては、例えば、第１指標及び第２指標ともに、最大値が「１００」となるように正規化される。そして、プロセッサ１１は、正規化された第１指標８１，８２，８３と第２指標８６の値を合計し、総合評価として評価結果８８として算出する（ステップＳ１７５）。これにより、ユーザの発話の音声を用いて、相手（聞き手）に明瞭に通じ、さらに、ユーザの状況に応じた単語を適切に用いて発話ができているか否かを示す評価結果が得られる。第１指標８１，８２，８３と第２指標８６の値の合計は、例えば、第１指標８１，８２，８３と第２指標８６の値の重み付き合計として算出される。重みは、指標に乗じられる係数であり、第１指標８１，８２，８３と第２指標８６のいずれを重視するかによって設定される。重視される指標ほど、重みが大きく設定される。重みは、ユーザによって設定又は調整可能であるのが好ましい。この場合、ユーザが重視する指標が、評価結果８８に与える影響を大きくできる。なお、いずれかの指標の重みがゼロであってもよい。
【００７４】
図１２は、提示用評価結果生成処理Ｓ１９０のフローチャートを示す。提示用評価結果生成処理Ｓ１９０は、提示用評価結果生成モジュールＭ１９０に対応する。提示用評価結果生成処理Ｓ１９０において、プロセッサ１１は、発話原言語テキストデータ８４と、翻訳テキストデータ８７と、評価結果８８と、に基づいて、提示する提示用評価結果９０を生成する。提示用評価結果９０がユーザ端末３０を介してユーザに提示されることで、ユーザは発話トレーニングにおけるユーザの発話に対する評価結果を容易に把握することができる。
【００７５】
提示用評価結果生成処理Ｓ１９０においては、プロセッサ１１は、発話原言語テキストデータ８４、及び、翻訳テキストデータ８７を取得する（ステップＳ１９１）。また、プロセッサ１１は、評価結果８８を取得する（ステップＳ１９２）。さらに、プロセッサ１１は、辞書データ選択処理Ｓ１６０において選択したトピックデータを取得する。本実施形態では、病院に関する第１トピックデータ５３が選択された。したがって、取得されるトピックは「病院」である。
【００７６】
次に、プロセッサ１１は、トピックに対応付けられた提示手段を選択する（ステップＳ１９４）。提示手段は、例えば、画面表示、温度提示、バイブレーション又は触覚提示、光パターン提示である。画面表示は、例えば、イラストの表示、写真の表示、波形表示、点数表示、テキスト表示である。本実施形態では、トピック「病院」に対応付けられた提示手段を「イラスト表示」とする。このように、評価結果は、ユーザ状況に応じた提示手段でユーザに提示することができる。さらに、提示手段の選択は、ユーザの選択によって行われてもよい。例えば、ユーザが提示手段をバイブレーションに指定したとする。この場合、ユーザは、発話トレーニングにおけるユーザの発話に対する評価結果を相手（聞き手）に知られることなく、把握することができる。
【００７７】
プロセッサ１１は、管理者による評価結果が入力されているかを確認する（ステップＳ１９５）。管理者とは、例えば、教師などの発話トレーニングの指導者である。プロセッサ１１は、管理者による評価結果が入力されている場合（ステップＳ１９５における「ＹＥＳ」）、管理者の評価結果を取得する（ステップＳ１９７）。プロセッサ１１は、管理者の評価結果を取得した場合は、管理者の評価結果を、優先的にユーザ端末３０へ提示することができる。例えば、管理者は、管理者自身で第１指標、及び、第２指標を採点する。管理者の評価結果は、提示用評価結果生成処理Ｓ１９０において生成された評価結果とともに、記憶装置１３に保存される。これにより、管理者の評価結果と提示用評価結果生成処理Ｓ１９０において生成された評価結果のいずれか一方又は両方を表示することができる。
【００７８】
プロセッサ１１は、管理者の評価結果を取得しなかった場合（ステップＳ１９５における「ＮＯ」）、評価結果８８の閾値を判定する（ステップＳ１９６）。閾値は、一例として、第１レベル、第２レベル、及び、第３レベルの３段階とする。一例として、第１レベルは、評価結果の最大値が２００の場合、評価結果の値が１４０以上のときをいう。第２レベルは、例えば、評価結果の値が７０以上１４０未満のときをいう。第３レベルは、例えば、評価結果の値が０以上７０未満のときをいう。閾値のレベルは、ユーザによって指定してもよい。ここでは、一例として、評価結果の値は、２００点満点で１４０点とする。したがって、ユーザの発話内容は、第１レベルであると判定される。
【００７９】
次に、プロセッサ１１は、Ｓ１９６又はＳ１９７の評価結果に基づいて、ユーザ端末３０への提示用評価結果９０を生成する（ステップＳ１９８）。提示用評価結果９０の生成は、例えば、評価のレベルに応じたイラストの種類の選択である。プロセッサ１１は、評価のレベルに応じて、イラストの種類を変更する。例えば、評価結果が第１レベルのときは笑顔のイラストが選択され、第３レベルのときは、泣き顔のイラストが選択される。ここでは、評価結果は第１レベルであるので、笑顔のイラストが選択される。
【００８０】
プロセッサ１１は、ステップＳ１９８において生成された提示用評価結果９０をユーザ端末３０へ送信する（ステップＳ１９９）。
【００８１】
図１３は、提示用評価結果９０がユーザ端末３０において表示される画面３００の一例を示す。画面３００は、イラスト表示部３０１と、発話原言語テキストの表示部３０３と、翻訳テキストの表示部３０５と、第１マイク操作ボタン３０７と、第２マイク操作ボタン３０９と、ログ表示ボタン３１１、及び、スコア表示部３１２と、を有する。
【００８２】
イラスト表示部３０１は、評価結果のレベルに応じたイラストを表示する。ここでは、評価結果は、第１レベルであるため、笑顔の「イラスト」がイラスト表示部３０１に表示されている。
【００８３】
発話原言語テキストの表示部３０３は、発話原言語テキストデータ８４を表示する。翻訳テキストの表示部３０５は、翻訳テキストデータ８７を表示する。
【００８４】
第１マイク操作ボタン３０７は、ユーザの発話言語の情報の表示部、及び、ユーザのマイク操作ボタン３０７Ａを有する。第１マイク操作ボタンは、発話者であるユーザの発話言語を表示する。マイク操作ボタン３０７Ａは、ユーザが発話を開始及び終了する際に押下する。第２マイク操作ボタン３０９は、ユーザの発話言語の情報の表示部、及び、ユーザのマイク操作ボタン３０９Ａを有する。第２マイク操作ボタンは、発話者であるユーザの聞き手であるユーザが存在する場合に、使用することが好ましい。マイク操作ボタン３０９Ａは、聞き手であるユーザが発話を開始及び終了する際に押下する。 
【００８５】
ログ表示ボタン３１１は、発話トレーニング処理１００によって生成されたログを閲覧するときに押下するボタンである。
【００８６】
スコア表示部３１２は、発話トレーニングの評価結果を数値で表示する。本実施形態では、評価結果の値が２００点中１４０点であるため、「１４０／２００」と表示される。
【００８７】
図１４及び図１５は、提示用評価結果９０がユーザ端末３０において表示される画面３００の他の一例を示す概略図である。図１４における実施形態は、英語を話せるようになりたいユーザが行った発話トレーニングを管理者が評価し、その評価結果を、図１５に示すログ表示画面３３０に表示した例である。本実施形態におけるユーザの発話の音声は、「Ｗｈｅｒｅ  ｃａｎ  Ｉ  ｔａｋｅ  ｔｈｅ  ｔｒｉａｌ？」とする。本実施形態における評価結果の値は、２００点中１００点である。本実施形態における評価結果の提示の手段は、ユーザが指定した「イラスト」とする。なお、図１４の画面表示例において特に説明しない点については、図１３の画面表示例と同様である。
【００８８】
イラスト表示部３０１は、評価結果の値の閾値レベルに応じたイラストを表示する。本実施形態では、評価結果の値が２００点中１００点であって、第２レベルとなるため、第２レベルに対応する無表情のイラストが表示されている。
【００８９】
スコア表示部３１２は、発話トレーニングの評価結果を数値で表示する。本実施形態では、評価結果の値が２００点中１００点であるため、「１００／２００」と表示されている。
【００９０】
ログ表示ボタン３１１は、発話トレーニング処理１００によって生成されたログを閲覧するときに押下するボタンである。
【００９１】
図１５は、図１４に示す画面３００から表示可能なログ表示画面３３０を示している。ログ表示画面３３０は、図１４に示す画面３００に配置されているログ表示ボタン３１１を押下することで表示される。ログ表示画面３３０は、イラスト表示部３０１と、スコア表示部３１２と、表示ログ選択ボタン３３５と、管理者ログ表示部３３７と、を有する。
【００９２】
表示ログ選択ボタン３３５は、ログ表示画面３３０に表示するログを選択するボタンである。表示ログ選択ボタン３５５は、管理者ログ表示ボタン３３５Ａと、全てのログ表示ボタン３３５Ｂと、を有する。管理者ログ表示ボタン３３５Ａは、ユーザが発話トレーニングを行っている間に取得した管理者からの評価結果のログを表示するボタンである。全てのログ表示ボタン３３５Ｂは、管理者からの評価結果のログと発話トレーニング処理１００によって生成されたログとを組み合わせた、全てのログを表示するボタンである。本実施形態では、管理者の評価結果を優先的に表示した場合のログ表示画面３３０を示す。ユーザは、管理者ログ表示ボタン３３５Ａ、及び、全てのログ表示ボタン３３５Ｂと、いずれか一方のボタンを押下することで、それぞれのログをログ表示画面３３０に表示してもよい。これにより、ユーザは管理者の評価結果と発話トレーニング装置としてのログを容易に切り替え、確認することができる。
【００９３】
管理者ログ表示部３３７は、管理者採点結果表示部３３８と、管理者コメント表示部３３９と、を有する。管理者ログ表示部３３７は、ユーザの発話トレーニングに対して、管理者が行った採点の経緯をログとして表示する。管理者採点結果表示部３３８は、管理者の採点スコアを表示する。管理者の採点スコアは、例えば、管理者が採点した「ユーザの発話の音声の適切さの指標（第１指標）」、及び、「ユーザの発話内容のテキストの適切さを示す第２指標」のそれぞれの結果を表示する。管理者コメント表示部３３９は、採点を行った管理者のコメントを表示する。これにより、ユーザは、管理者からの指摘事項を正確に把握、及び、理解することができる。
【００９４】
実施形態に係る発話トレーニング処理装置１０によれば、ユーザの発話のトレーニングが行える。また、実施形態に係る発話トレーニング処理装置１０によれば、ユーザ間のコミュニケーションを支援することができる。
【００９５】
＜３．付記＞
本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。
【符号の説明】
【００９６】
１        ：システム
１０      ：発話トレーニング処理装置
１１      ：プロセッサ
１３      ：記憶装置
１３Ａ    ：コンピュータプログラム
２０      ：ネットワーク
３０      ：ユーザ端末
３１      ：プロセッサ
３３      ：記憶装置
３５      ：マイク
３７      ：ディスプレイ
５０      ：データベース
５１      ：音声認識辞書
５２      ：トピック辞書
５２Ａ    ：第２トピック辞書
５２Ｂ    ：第３トピック辞書
５３      ：第１トピックデータ
５４      ：第２トピックデータ
５５      ：第３トピックデータ
５６      ：第４トピックデータ
８０      ：音声データ
８１      ：音量トーン指標（第１指標）
８２      ：スピード指標（第１指標）
８３      ：単語尤度（第１指標）
８４      ：発話原言語テキストデータ
８５      ：推定ユーザ状況
８６      ：翻訳尤度（第２指標）
８７      ：翻訳テキストデータ
８８      ：評価結果
９０      ：提示用評価結果
１００    ：発話トレーニング処理
１４０    ：２００点中
３００    ：画面
３０１    ：イラスト表示部
３０３    ：表示部
３０５    ：表示部
３０７    ：第１マイク操作ボタン
３０７Ａ  ：マイク操作ボタン
３０９    ：第２マイク操作ボタン
３０９Ａ  ：マイク操作ボタン
３１１    ：ログ表示ボタン
３１２    ：スコア表示部
３３０    ：ログ表示画面
３３５    ：表示ログ選択ボタン
３３５Ａ  ：管理者ログ表示ボタン
３３５Ｂ  ：ログ表示ボタン
３３７    ：管理者ログ表示部
３３８    ：管理者採点結果表示部
３３９    ：管理者コメント表示部
３５５    ：表示ログ選択ボタン
５０１    ：対訳データ
５０２    ：トピックデータ
５０３    ：トピックデータ
Ｍ１１０  ：音声認識モジュール
Ｍ１３０  ：推定ユーザ状況取得モジュール
Ｍ１５０  ：翻訳モジュール
Ｍ１６０  ：辞書データ選択モジュール
Ｍ１７０  ：評価結果算出モジュール
Ｍ１９０  ：提示用評価結果生成モジュール
【図１】
2022000673.tif 000003
【図２】
2022000673.tif 000004
【図３】
2022000673.tif 000005
【図４】
2022000673.tif 000006
【図５】
2022000673.tif 000007
【図６】
2022000673.tif 000008
【図７】
2022000673.tif 000009
【図８】
2022000673.tif 000010
【図９】
2022000673.tif 000011
【図１０】
2022000673.tif 000012
【図１１】
2022000673.tif 000013
【図１２】
2022000673.tif 000014
【図１３】
2022000673.tif 000015
【図１４】
2022000673.tif 000016
【図１５】
2022000673.tif 000017