(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの音声を認識する音声認識手段と、
前記音声認識手段により認識された音声の構造を解析する構造解析手段と、
前記音声認識手段により認識された音声から名詞を抽出する名詞抽出手段と、
前記名詞抽出手段により抽出された名詞に基づいて、前記ユーザの音声を繰り返すための繰返し応答文を生成する繰返生成手段と、
前記構造解析手段により解析された音声の構造に基づいて、前記ユーザの音声に対する随意の応答文を生成し、前記繰返生成手段により生成された繰返し応答文を出力した後、前記生成した随意の応答文を出力する応答出力手段と、
を備える応答生成装置であって、
複数のキーワードに該各キーワードの印象度の大きさを夫々対応付けた情報と、該印象度の大きさに付加語及び出力態様を対応付けた情報と、を記憶する記憶手段を備え、
前記繰返生成手段は、前記名詞抽出手段により抽出された名詞と一致する前記記憶手段のキーワードを選択し、該選択したキーワードの印象度の大きさに対応する付加語を前記名詞に付加して前記繰返し応答文を生成し、
前記応答出力手段は、前記名詞抽出手段により抽出された名詞と一致する前記記憶手段の各キーワードを選択し、該選択したキーワードの印象度の大きさに対応する出力態様で、前記繰返生成手段により生成された繰返し応答文を出力する、ことを特徴とする応答生成装置。
【請求項２】
請求項１記載の応答生成装置であって、
前記記憶手段は、前記各キーワードの印象度の大きさに、音量、周波数、およびイントネーションのうち少なくとも１つの前記出力態様を、対応付けた情報を記憶している、ことを特徴とする応答生成装置。
【請求項３】
請求項２記載の応答生成装置であって、
前記各キーワードの印象度の大きさが増加するに従がって、音量、周波数、およびイントネーションのうち少なくとも１つが増加するように前記出力態様が設定されている、ことを特徴とする応答生成装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のうちいずれか１項記載の応答生成装置であって、
前記ユーザの音声の音韻を分析する音韻分析手段と、
前記前記音韻分析手段により分析された音韻の分析結果に基づいて、前記ユーザの音声に対する相槌の応答を生成する相槌生成手段と、を更に含み、
前記繰返生成手段により生成される繰返しの応答文を出力する前に、前記相槌生成手段により生成された相槌の応答を出力する、ことを特徴とする応答生成装置。
【請求項５】
ユーザの音声を認識するステップと、
前記認識された音声の構造を解析するステップと、
前記認識された音声から名詞を抽出するステップと、
前記抽出された名詞に基づいて、前記ユーザの音声を繰り返すための繰返し応答文を生成するステップと、
前記解析された音声の構造に基づいて、前記ユーザの音声に対する随意の応答文を生成し、前記生成された繰返し応答文を出力した後、前記生成した随意の応答文を出力するステップと、
複数のキーワードに該各キーワードの印象度の大きさを夫々対応付けた情報と、該印象度の大きさに付加語及び出力態様を対応付けた情報と、を記憶するステップと、
を含む応答生成方法であって、
前記抽出された名詞と一致する前記キーワードを選択し、該選択したキーワードの印象度の大きさに対応する付加語を前記名詞に付加して前記繰返し応答文を生成し、
前記抽出された名詞と一致する前記各キーワードを選択し、該選択したキーワードの印象度の大きさに対応する出力態様で、前記生成された繰返し応答文を出力する、ことを特徴とする応答生成方法。
【請求項６】
ユーザの音声を認識する処理と、
前記認識された音声の構造を解析する処理と、
前記認識された音声から名詞を抽出する処理と、
前記抽出された名詞に基づいて、前記ユーザの音声を繰り返すための繰返し応答文を生成する処理と、
前記解析された音声の構造に基づいて、前記ユーザの音声に対する随意の応答文を生成し、前記生成された繰返し応答文を出力した後、前記生成した随意の応答文を出力する処理と、をコンピュータに実行させる応答生成プログラムであって、
複数のキーワードに該各キーワードの印象度の大きさを夫々対応付けた情報と、該印象度の大きさに付加語及び出力態様を対応付けた情報と、が記憶されており、
前記抽出された名詞と一致する前記キーワードを選択し、該選択したキーワードの印象度の大きさに対応する付加語を前記名詞に付加して前記繰返し応答文を生成する処理と、
前記抽出された名詞と一致する前記各キーワードを選択し、該選択したキーワードの印象度の大きさに対応する出力態様で、前記生成された繰返し応答文を出力する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする応答生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザに対して応答を行う応答生成装置、応答生成方法及び応答生成プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの音声を認識する音声認識手段と、音声認識手段により認識された音声の構造を解析する構造解析手段と、構造解析手段により解析された音声の構造に基づいて、ユーザの音声に対する応答文を生成し、該生成した応答文を出力する応答出力手段と、を備える応答生成装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１５７０８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のような応答生成装置は、音声の構造解析、及びその応答文の生成に時間を要し、応答待ちが生じる。このため、対話に違和感が生じる虞がある。そこで、例えば、その応答待ちの間に音声認識手段により認識したユーザの音声を繰返し応答文として用い簡易に応答を行うことが考えられる。この場合、応答待ちが短くなり対話の違和感が緩和されるが、画一的な応答パターンとなり対話としての不自然さが残る。
【０００５】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、画一的な応答パターンによる対話の違和感を緩和することができる応答生成装置、応答生成方法及び応答生成プログラムを提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、ユーザの音声を認識する音声認識手段と、前記音声認識手段により認識された音声の構造を解析する構造解析手段と、前記音声認識手段により認識された音声から名詞を抽出する名詞抽出手段と、前記名詞抽出手段により抽出された名詞に基づいて、前記ユーザの音声を繰り返すための繰返し応答文を生成する繰返生成手段と、前記構造解析手段により解析された音声の構造に基づいて、前記ユーザの音声に対する随意の応答文を生成し、前記繰返生成手段により生成された繰返し応答文を出力した後、前記生成した随意の応答文を出力する応答出力手段と、を備える応答生成装置であって、複数のキーワードに該各キーワードの印象度の大きさを夫々対応付けた情報と、該印象度の大きさに付加語及び出力態様を対応付けた情報と、を記憶する記憶手段を備え、前記繰返生成手段は、前記名詞抽出手段により抽出された名詞と一致する前記記憶手段のキーワードを選択し、該選択したキーワードの印象度の大きさに対応する付加語を前記名詞に付加して前記繰返し応答文を生成し、前記応答出力手段は、前記名詞抽出手段により抽出された名詞と一致する前記記憶手段に記憶された各キーワードを選択し、該選択したキーワードの印象度の大きさに対応する出力態様で、前記繰返生成手段により生成された繰返し応答文を出力する、ことを特徴とする応答生成装置である。
この一態様において、前記記憶手段は、前記各キーワードの印象度を表す数値に、音量、周波数、およびイントネーションのうち少なくとも１つの前記出力態様を、対応付けた情報を記憶していてもよい。
この一態様において、前記各キーワードの印象度の大きさが増加するに従がって、音量、周波数、およびイントネーションのうち少なくとも１つが増加するように前記出力態様が設定されていてもよい。
この一態様において、前記ユーザの音声の音韻を分析する音韻分析手段と、前記前記音韻分析手段により分析された音韻の分析結果に基づいて、前記ユーザの音声に対する相槌の応答を生成する相槌生成手段と、を更に含み、前記繰返生成手段により生成される繰返しの応答文を出力する前に、前記相槌生成手段により生成された相槌の応答を出力してもよい。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、ユーザの音声を認識するステップと、  前記認識された音声の構造を解析するステップと、前記認識された音声から名詞を抽出するステップと、前記抽出された名詞に基づいて、前記ユーザの音声を繰り返すための繰返し応答文を生成するステップと、前記解析された音声の構造に基づいて、前記ユーザの音声に対する随意の応答文を生成し、前記生成された繰返し応答文を出力した後、前記生成した随意の応答文を出力するステップと、複数のキーワードに該各キーワードの印象度の大きさを夫々対応付けた情報と、該印象度の大きさに付加語及び出力態様を対応付けた情報と、を記憶するステップと、を含む応答生成方法であって、前記抽出された名詞と一致する前記キーワードを選択し、該選択したキーワードの印象度の大きさに対応する付加語を前記名詞に付加して前記繰返し応答文を生成し、前記抽出された名詞と一致する前記各キーワードを選択し、該選択したキーワードの印象度の大きさに対応する出力態様で、前記生成された繰返し応答文を出力する、ことを特徴とする応答生成方法であってもよい。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、ユーザの音声を認識する処理と、前記認識された音声の構造を解析する処理と、前記認識された音声から名詞を抽出する処理と、前記抽出された名詞に基づいて、前記ユーザの音声を繰り返すための繰返し応答文を生成する処理と、前記解析された音声の構造に基づいて、前記ユーザの音声に対する随意の応答文を生成し、前記生成された繰返し応答文を出力した後、前記生成した随意の応答文を出力する処理と、をコンピュータに実行させる応答生成プログラムであって、複数のキーワードに該各キーワードの印象度の大きさを夫々対応付けた情報と、該印象度の大きさに付加語及び出力態様を対応付けた情報と、が記憶されており、前記抽出された名詞と一致する前記キーワードを選択し、該選択したキーワードの印象度の大きさに対応する付加語を前記名詞に付加して前記繰返し応答文を生成する処理と、前記抽出された名詞と一致する前記各キーワードを選択し、該選択したキーワードの印象度の大きさに対応する出力態様で、前記生成された繰返し応答文を出力する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする応答生成プログラムであってもよい。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、画一的な応答パターンによる対話の違和感を緩和することができる応答生成装置、応答生成方法及び応答生成プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態１に係る応答生成装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る応答生成装置の概略的なハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態１に係る応答生成方法の処理フローを示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態２に係る応答生成装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施形態１
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施形態１に係る応答生成装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施形態１に係る応答生成装置１は、ユーザの音声を認識する音声認識部２と、音声の構造を解析する構造解析部と３、ユーザの音声に対する応答文を生成し、出力する応答出力部４と、繰返しの応答文を生成する繰返生成部５と、名詞抽出部９と、を備えている。
【００１０】
なお、応答生成装置１は、例えば、演算処理等と行うＣＰＵ（Central Processing Unit）１ａ、ＣＰＵ１ａによって実行される演算プログラム、制御プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）からなるメモリ１ｂ、外部と信号の入出力を行うインターフェイス部（Ｉ／Ｆ）１ｃ、などからなるマイクロコンピュータを中心にして、ハードウェア構成されている（図２）。ＣＰＵ１ａ、メモリ１ｂ、及びインターフェイス部１ｃは、データバス１ｄなどを介して相互に接続されている。
【００１１】
音声認識部２は、マイク６により取得されたユーザの音声情報に基づいて音声認識処理を行い、ユーザの音声情報をテキスト化し文字列情報として認識する。音声認識部２は、音声認識手段の一具体例である。音声認識部２は、マイク６から出力されるユーザの音声情報から発話区間を検出し、検出した発話区間の音声情報に対して、例えば、統計言語モデルを参照してパターンマッチングを行うことで音声認識を行う。ここで、統計言語モデルは、例えば、単語の出現分布やある単語の次に出現する単語の分布等、言語表現の出現確率を計算するための確率モデルであり、形態素単位で連結確率を学習したものである。統計言語モデルは、メモリ１ｂなどに予め記憶されている。なお、音声認識部２は、ユーザの音声情報の各形態素に対してその品詞種類（名詞、形容詞、動詞、副詞など）を付加した品詞情報付き形態素情報を生成する。音声認識部２は、認識したユーザの音声情報を構造解析部３及び名詞抽出部９に出力する。
【００１２】
構造解析部３は、音声認識部２により認識された音声情報の構造を解析する。構造解析部３は、構造解析手段の一具体例である。構造解析部３は、例えば、一般的な形態素解析器を用いて音声認識されたユーザの音声情報を示す文字列情報に対して形態素解析などを行い、文字列情報の意味解釈を行う。構造解析部３は、文字列情報の解析結果を応答出力部４に出力する。
【００１３】
応答出力部４は、構造解析部３により解析された音声情報の構造に基づいて、ユーザの音声情報に対する応答文（以下、随意応答文と称す）を生成し、該生成した随意応答文を出力する。応答出力部４は、応答出力手段の一具体例である。応答出力部４は、例えば、構造解析部３から出力される文字列情報の解析結果に基づいて、ユーザの音声情報に対する随意応答文を生成する。そして、応答出力部４は、生成した応答文をスピーカ７を用いて出力する。
【００１４】
より、具体的には、構造解析部３は、文字列情報「トンカツ  を  食べる」において、述語項構造を抽出し、述語「食べる」と格助詞「を」を特定する。そして、応答出力部４は、構造解析部３により特定された述語「食べる」に係り得る格助詞の種類を、述語と格助詞との対応関係が記憶された不足格辞書データベース８の中から抽出する。なお、不足格辞書データベース８は、例えば、メモリ１ｂに構築されている。
【００１５】
応答出力部４は、例えば、「何  を  食べる」、「どこ  で  食べる」、「いつ  に  食べる」、「誰  と  食べる」とういう述語項構造を、随意応答文として生成する。さらに、応答出力部４は、上記生成した述語項構造の中で、ユーザの音声と一致しない表層格「を」を除いた、他の述語項構造の中からランダムに選択し、選択した述語項構造を随意応答文とする。応答出力部４は、例えば、「誰と食べたの？」という述語項構造を選択し、随意応答文として出力する。なお、上述した随意応答文の生成方法は一例であり、これに限定されず、任意の生成方法を用いることができる。
【００１６】
名詞抽出部９は、音声認識部２から出力された音声情報の品詞情報付き形態素情報に基づいて、認識されたユーザの音声情報から名詞のみを抽出する。名詞抽出部９は、名詞抽出手段の一具体例である。名詞抽出部９は、例えば、音声認識部２から出力された音声情報の品詞情報付き形態素情報「トンカツ（名詞）を（助詞）食べた（動詞）よ（助詞）」から、「トンカツ（名詞）」のみを抽出する。また、名詞抽出部９は、上記名詞として、例えば、トンカツ（一般名詞）、矢場トン（固有名詞）、投票する＝＞投票（サ変名詞）（但し、数詞などの一部の名詞を除く）などを抽出する。名詞抽出部９は、抽出した名詞を繰返生成部５に出力する。
【００１７】
ところで、上述したような、音声情報の構造解析、及びその応答文の生成には時間を要し（例えば、３秒程度）、処理コストが高い。このため、応答待ちが生じ、対話に違和感が生じる虞がある。
【００１８】
これに対し、本実施の形態１に係る応答生成装置１において、繰返生成部５は、音声認識部２により認識されたユーザの音声から、繰返しの応答文（以下、繰返応答文と称す）を簡易に生成する。そして、応答出力部４は、繰返生成部５により生成された繰返応答文した後、音声の構造に基づいた随意応答文を出力する。
【００１９】
これにより、繰返応答文は、認識されたユーザの音声をオウム返しで繰り返すだけなので生成時間を要せず（例えば、１秒程度）、処理コストが低い。したがって、上記処理コストが高い随意応答文を出力するまでの応答待ちの間に、処理コストが低い繰返応答文を出力することができる。したがって、応答待ちによって生じる対話の間が大きいことによる対話の違和感を緩和することができる。
【００２０】
繰返生成部５は、上述の如く、音声認識部２により認識された音声情報を、オウム返しを行うための繰返応答文として生成する。ここで、ユーザの音声を全く変えずにそのままオウム返しするよりも、ユーザの音声情報の名詞に特定の付加語を付加してオウム返しをした方が、より対話の自然性が向上する。例えば、ユーザの発話「海に行ったよ」に対して、応答生成装置１が単にそのまま「海に行ったよ」と応答するよりも、「海かぁ」あるいは「お、海かぁ」と応答した方がより対話の自然性が向上する。
【００２１】
したがって、本実施の形態１に係る繰返生成部５は、名詞抽出部９により抽出された名詞に対して特定の付加語を付加することで、繰返応答文を生成する。例えば、繰返生成部５は、名詞抽出部９により抽出された名詞と一致するメモリ１ｂの各キーワードを選択し、選択したキーワードの数値に対応する付加語を、その名詞に付加して繰返応答文を生成する。これにより、オオム返しの繰返応答文の語感に多様性を持たせることができるため、画一的な応答パターンにならず、対話の違和感をより緩和することができる。
【００２２】
メモリ１ｂには、次のように、複数のキーワードと、各キーワードの印象度の大きさを示す印象値と、を夫々対応付けた印象度情報（テーブル情報など）が記憶されている。メモリ１ｂは記憶手段の一具体例である。
【００２３】
キーワード「トンカツ」  印象値「０．７」、
キーワード「ステーキ」  印象値「−０．３」、
キーワード「野球」      印象値「０．７」、
キーワード「サッカー」  印象値「−０．４７」
【００２４】
なお、印象値は、例えば、（不快）−１．０〜＋１．０（快適）の間の値が設定されているが、これに限定されない。応答生成装置１は、予め蓄積したユーザとの対話履歴と、例えば、肯定的な表現の品詞（「トンカツが好き」など）の出現頻度が増加するとその品詞の印象値を増加させるような決定関数（Ｍ＝Ｌｏｇ（ｎ＋１）など）と、に基づいて、各キーワードの印象値を設定してもよい。このように、ユーザの印象が良いキーワードほど、どの印象値が増加するように、各キーワードの印象値は設定されている。
なお、上記印象値には数値が設定されているが、これに限定されない。上記印象値として、例えば、大、中、小などであってもよく、キーワードの印象度の大きさを表す任意のものが設定できる。
【００２５】
繰返生成部５は、名詞抽出部９から出力された名詞と、メモリ１ｂの印象度情報と、に基づいて、その名詞抽出部９からの名詞に対して印象値を設定する。
さらに、印象値ｘには、例えば、下記のように３段階の興奮度が予め設定されているが、これに限定されず、興奮度を任意に設定できる。
ｘ＜０．３          興奮度＝０
０．３≦ｘ≦０．７  興奮度＝１
０．７≦ｘ          興奮度＝２
【００２６】
メモリ１ｂには、興奮度と付加語（語頭、語尾など）と、を夫々対応付けた興奮度情報（テーブル情報）が記憶されている。
繰返生成部５は、上記設定した名詞の印象値と、メモリ１ｂの興奮度情報と、に基づいて、その名詞に対して興奮度を設定する。繰返生成部５は、設定した名詞の興奮度を応答出力部４に出力する。繰返生成部５は、上記設定した名詞の興奮度と、メモリ１ｂの興奮度情報と、に基づいて、その名詞に対応する付加語を選択する。繰返生成部５は、上記設定した名詞に付加語を付加することで、繰返応答文を生成する。
【００２７】
より具体的には、名詞抽出部９は、音声認識部２により認識された音声の文字列情報「トンカツを食べたよ」から、名詞「トンカツ」のみを抽出し、繰返生成部５に出力する。
繰返生成部５は、名詞抽出部９から出力された名詞「トンカツ」と、メモリ１ｂの印象度情報と、に基づいて、その名詞「トンカツ」に対して印象値＝０．７を設定する。繰返生成部５は、印象値＝０．７に対応する興奮度＝１をその名詞「トンカツ」に設定する。
【００２８】
繰返生成部５は、上記設定した名詞「トンカツ」の興奮度＝１と、メモリ１ｂの興奮度情報と、に基づいて、その名詞「トンカツ」に対応する付加語（語頭「お、」、語尾「かぁ」）を選択する。繰返生成部５は、上記設定した名詞「トンカツ」に付加語（語頭「お、」、語尾「かぁ」）を付加することで、繰返応答文「お、トンカツかぁ」を生成する。
【００２９】
なお、メモリ１ｂには、例えば、印象値と、付加語と、を夫々対応付けた情報が記憶されていてもよい。この場合、繰返生成部５は、上記設定した名詞の印象値と、メモリ１ｂの情報と、に基づいて、その印象値に対応する付加語を選択する。繰返生成部５は、上記設定した名詞に付加語を付加することで、繰返応答文を生成する。
【００３０】
さらに、本実施形態１においては、画一的な応答パターンを改善し対話としての自然さを向上させるために、上記名詞に特定の付加語を付加するだけでなく、出力態様を変更する。すなわち、本実施形態１に係る応答出力部４は、名詞抽出部９により抽出された名詞と一致するメモリ１ｂの各キーワードの印象値に対応する出力態様で、繰返生成部５により生成された繰返応答文を出力する。これにより、オオム返しの繰返応答文の語感に多様性を持たせることができるため、画一的な応答パターンにならず、対話の違和感をより緩和することができる。
【００３１】
メモリ１ｂには、例えば、次のように興奮度に出力態様が対応付けられた出力情報（テーブル情報など）が記憶されている。なお、メモリ１ｂの上記出力情報、印象度情報及び興奮度情報は、タッチパネル、キーボード、音声認識装置などの任意の入力装置を介して設定変更できる。
興奮度＝０    出力態様  スピーカ音量＝１倍
興奮度＝１    出力態様  スピーカ音量＝１．５倍
興奮度＝２    出力態様  スピーカ音量＝２倍
【００３２】
応答出力部４は、繰返生成部５から出力される名詞の興奮度と、メモリ１ｂの出力情報と、に基づいて、繰返応答文の出力態様を選択する。応答出力部４は、繰返生成部５から出力される繰返応答文を選択した出力態様で出力する。
【００３３】
例えば、応答出力部４は、繰返生成部５から出力される名詞「トンカツ」の興奮度＝１と、メモリ１ｂの出力情報と、に基づいて、繰返応答文の出力態様「スピーカ音量＝１．５倍」を選択する。応答出力部４は、繰返生成部５から出力される繰返応答文「お、トンカツかぁ」を選択した出力態様「スピーカ音量＝１．５倍」で出力する。これにより、名詞に対するユーザの興奮度（印象値）が高いほど、スピーカ音量が増加することとなる。したがって、その繰返応答文に多様性を持たせることができ、対話の違和感をより緩和することができる。
【００３４】
なお、メモリ１ｂには、例えば、印象値と、出力態様と、を夫々対応付けた出力情報が記憶されていてもよい。この場合、繰返生成部５は、上記設定した名詞の印象値と、メモリ１ｂの出力情報と、に基づいて、その印象値に対応する出力態様を選択する。応答出力部４は、繰返生成部５から出力される繰返応答文を、選択した出力態様で出力する。
【００３５】
さらに、出力態様の一例として、上記スピーカ音量が挙げられているが、これに限定されない。出力態様は、スピーカ音声の基本周波数（倍率、増加量など）、あるいは、イントネーション（倍率、増加量など）の設定であってもよい。例えば、応答出力部４は、繰返生成部５から出力される繰返応答文を、選択した出力態様「基本周波数＝１．２倍」で出力する。これにより、名詞に対するユーザの興奮度（印象値）が高いほど、基本周波数が増加する（音声が高くなる）こととなる。したがって、その繰返応答文に多様性を持たせることができ、対話の違和感をより緩和することができる。
なお、上述した繰返応答文を生成する処理は、音声情報から名詞を抽出し、抽出した名詞に対して、対応する付加語を付加し、対応する出力態様で出力するだけの簡易な処理である。したがって、この繰返応答文を生成する処理コストは、音声情報の構造解析を行って随意応答文を生成する処理コストと比較して、低くなる。
【００３６】
図３は、本実施形態１に係る応答生成方法の処理フローを示すフローチャートである。
音声認識部２は、マイク６により取得されたユーザの音声情報の音声認識を行い（ステップＳ１０１）、認識したユーザの音声情報を構造解析部３、繰返生成部５及び名詞抽出部９に出力する。
【００３７】
名詞抽出部９は、音声認識部２から出力された音声情報の品詞情報付き形態素情報に基づいて、認識されたユーザの音声情報から名詞のみを抽出する（ステップＳ１０２）。名詞抽出部９は、抽出した名詞を繰返生成部５に出力する。
【００３８】
繰返生成部５は、名詞抽出部９から出力された名詞と、メモリ１ｂの印象度情報と、に基づいて、その名詞抽出部９からの名詞に対して印象値を設定する（ステップＳ１０３）。  繰返生成部５は、上記設定した名詞の印象値と、メモリ１ｂの興奮度情報と、に基づいて、その名詞に対して興奮度を設定する（ステップＳ１０４）。繰返生成部５は、設定した名詞の興奮度を応答出力部４に出力する。
【００３９】
繰返生成部５は、上記設定した名詞の興奮度と、メモリ１ｂの興奮度情報と、に基づいて、その名詞に対応する付加語を選択する（ステップＳ１０５）。繰返生成部５は、上記設定した名詞に付加語を付加することで、繰返応答文を生成する（ステップＳ１０６）。繰返生成部５は、生成した繰返応答文を応答出力部４に出力する。
【００４０】
応答出力部４は、繰返生成部５から出力される名詞の興奮度と、メモリ１ｂの出力情報と、に基づいて、繰返応答文の出力態様を選択する（ステップＳ１０７）。応答出力部４は、繰返生成部５から出力される繰返応答文を選択した出力態様でスピーカ７から出力する（ステップＳ１０８）。
【００４１】
上記（ステップ１０２）及び（ステップ１０８）と平行して、構造解析部３は、音声認識部２により認識された音声情報の構造を解析し（ステップＳ１０９）、その文字列情報の解析結果を応答出力部４に出力する。
【００４２】
応答出力部４は、構造解析部３から出力される文字列情報の解析結果に基づいて随意応答文を生成し（ステップＳ１１０）、生成した随意応答文をスピーカ７から出力する（ステップＳ１１１）。
【００４３】
以上、本実施形態１において、繰返生成部５は、名詞抽出部９により抽出された名詞と一致するメモリ１ｂの各キーワードを選択し、選択したキーワードの数値に対応する付加語を、その名詞に付加して繰返応答文を生成する。さらに、応答出力部４は、名詞抽出部９により抽出された名詞と一致するメモリ１ｂの各キーワードの印象値に対応する出力態様で、繰返生成部５により生成された繰返応答文を出力する。これにより、オオム返しの繰返応答文の語感に多様性を持たせることができるため、画一的な応答パターンにならず、対話の違和感をより緩和することができる。
【００４４】
実施形態２．
図４は、本発明の実施形態２に係る応答生成装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施形態２に係る応答生成装置２０は、上記実施形態１に係る応答生成装置１の構成に加えて、ユーザの音声情報の音韻を分析する音韻分析部２１と、ユーザの音声情報に対する相槌の応答を生成する相槌生成部２２と、を更に備える点を特徴とする。
【００４５】
音韻分析部２１は、マイク６により取得されたユーザの音声情報に基づいてユーザの音声情報の音韻を分析する。音韻分析部２１は、音韻分析手段の一具体例である。例えば、音韻分析部２１は、音声情報の音量レベル変化や周波数変化（基本周波数等）を検出することで、ユーザの音声の切れ目を推定する。音韻分析部２１は、音韻の分析結果を相槌生成部２２に出力する。
【００４６】
相槌生成部２２は、音韻分析部２１から出力される音韻の分析結果に基づいて、ユーザの音声に対する相槌の応答（以下、相槌応答と称す）を生成する。相槌生成部２２は、相槌生成手段の一具体例である。例えば、相槌生成部２２は、音声情報の音量レベルが閾値以下となったとき、相槌のパターンが記憶された定型応答データベース２３を検索する。そして、相槌生成部２２は、定型応答データベース２３からランダムに相槌応答を選択する。定型応答データベース２３は、「うん。うん。」などの相槌に用いられる複数のパターンが記憶されている。定型応答データベース２３は、上記メモリ１ｂなどに構築されている。相槌生成部２２は、生成した相槌応答を応答出力部４に出力する。
【００４７】
応答出力部４は、繰返生成部５により生成された繰返応答文の前に、相槌生成部２２により生成された相槌応答をスピーカ７から出力させる。なお、音韻分析部２１は、処理コストの低い特徴量を用いて音韻分析を行っている。このため、その相槌応答の生成時間は、上記繰返応答文の生成時間より短く、処理コストがより低い。
【００４８】
したがって、上記繰返応答文を出力するまでの間に、より処理コストが低い相槌応答を出力することができる。これにより、対話間の繋がりがよりスムーズになり、対話の違和感をより緩和することができる。さらに、処理コストの異なるより多くの応答及び応答文を並列で生成し、その生成順に出力する。これにより、対話の連続性をより滑らかに維持しそのテンポ感を損なわないより自然な対話を実現できる。
【００４９】
なお、相槌生成部２２は、相槌応答を定型的に生成しており、繰返生成部５は、音声認識結果の表層的な解釈のみを行って繰返応答文を生成している。したがって、応答出力部４は、相槌生成部２２により生成された相槌応答および繰返生成部５により生成された繰返応答と同様の随意応答候補を生成することが想定される。
【００５０】
これに対し、応答出力部４は、随意応答候補の中から、相槌生成部２２により生成された相槌応答および繰返生成部５により生成された繰返応答と重複する随意応答候補を除外する。そして、応答出力部４は、その除外された随意応答候補の中から最適な候補を選択し、随意応答文とする。これにより、重複する無駄な言葉を排除できより自然な対話を実現できる。
【００５１】
例えば、ユーザの発話「今日は暑いね」に対して、相槌生成部２２が相槌応答「うん」を生成する。続いて、繰返生成部５は、繰返応答文「暑いね」を生成する。これに対し、応答出力部４は、随意応答候補「嫌だね」、「いつまで暑いのかな？」、「暑いね」、「そうだね」等を生成する。応答出力部４は、生成した随意応答候補の中から繰返生成部５により生成された繰返応答文と重複する「暑いね」を排除する。そして、応答出力部４は、その除外された随意応答候補の中から、例えば「いつまで暑いのかな？」を選択し、随意応答文とする。
【００５２】
なお、本実施形態２に係る応答生成装置２０において、上記実施形態１に係る応答生成装置１と同一部分に同一符号を付して詳細な説明は省略する。
【００５３】
以下、応答生成装置２０とユーザとの対話の一例を示す。下記一例において、Ｍは、応答生成装置２０の応答文及び応答であり、Ｕはユーザの発話である。
Ｍ（話題提供）：お昼何を食べたの？  
Ｕ：トンカツを食べたよ。
Ｍ（相槌応答）：うん。うん。
Ｍ（繰返応答文）：お、トンカツかぁ。（「お」、「かぁ」を付加、スピーカ音量＝１．５倍で出力）
Ｍ（随意応答文）：誰と食べたのかな？ 
Ｕ：友達と食べたよ。
Ｍ（相槌応答）：そうなんだ。
Ｍ（繰返応答文）：友達なんだぁ。（「なんだぁ」を付加）
Ｍ（随意応答文）：どこで食べたのかな？
Ｕ：矢場とんで食べたよ。
Ｍ（相槌応答）：なるほど。
Ｍ（繰返応答文）：おおー、矢場とんだね。（「おおー」、「だね」を付加、スピーカ音量＝１．５倍、基本周波数＝１．１倍）
Ｍ（随意応答文）：食べたね。
Ｕ：美味しかったよ。
Ｍ（相槌応答）：ふーん。
Ｍ（繰返応答文）：美味しかったのか。（「のか」を付加）
Ｍ（随意応答文）：それはいいね。○○さん。
【００５４】
上記対話の一例が示すように、ユーザが発話すると、この発話に対して、応答生成装置２０の相槌応答、繰返応答文、及び随意応答文がテンポよく連続し、対話間の繋がりがよりスムーズになることが分かる。また、繰返応答文に付加した付加語および出力態様に多様性を持たせることで、対話の自然性がより向上していることが分かる。
【００５５】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【００５６】
上記実施形態において、応答出力部４は相槌生成部２２により生成された相槌応答をスピーカ７から出力させているが、これに限られない。応答出力部４は、相槌生成部２２により生成された相槌応答に基づいて、処理負荷の低い任意の応答を行っても良い。例えば、応答出力部４は、振動装置の振動、ライト装置の点灯／点滅、表示装置の表示、ロボットの手足、頭部、胴体など各部の動作などをおこなってもよく、これらを任意に組み合わせて行ってもよい。
【００５７】
上記実施形態において、応答出力部４は、繰返生成部５により生成された繰返応答文をスピーカ７から出力させているが、これに限らない。応答出力部４は、繰返生成部５により生成された繰返応答文に基づいて、処理負荷の低い任意の繰返応答文を出力しても良い。例えば、応答出力部４は、表示装置の表示などを用いて繰返応答文を出力してもよく、任意に手段を組み合わせて出力してもよい。この場合、例えば、応答出力部４の出力態様は、文字の大きさ、輝度、形状などの設定であってもよい。
【００５８】
また、本発明は、例えば、図３に示す処理を、ＣＰＵ１ａにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。
【００５９】
また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【符号の説明】
【００６０】
１  応答生成装置、２  音声認識部、３  構造解析部、４  応答出力部、５  繰返生成部、６  マイク、７  スピーカ、８  不足格辞書データベース、９  名詞抽出部、２１  音韻分析部、２２  相槌生成部、２３  定型応答データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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