(57)【要約】【課題】「講義」、「会議」、「自由会話」、「データ照合」などの会話形式の違いにより、品質推定誤差が大きくなる。  【解決手段】特徴抽出部２１で会話音声信号を分析して会話のやり取り頻度Rｎを特徴情報として抽出し、判定部２２でＲｎ＜αで講義と、α＜Rｎ＜βで会議と、β＜Rｎ＜γで自由会話と、γ＜Rｎでデータ照合と判定し、データベース２３から、会話形式ごとに決めた各品質要因ごとの個別品質推定式を、判定会話形式により選択し、これを入力された対応品質パラメータについて推定部２４で計算して、各要因ごとの個別品質推定値を求め、データベース部２５から会話形式ごとに決めた総合品質推定式を判定会話形式により選択し、これを推定した個別品質推定値について計算して総合品質推定値を出力する。【選択図】        図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
会話音声信号を分析し会話の特徴情報を抽出する特徴抽出部と、
上記抽出した会話の特徴情報から会話の形式を判定する会話形式判定部と、
会話形式ごとに各品質要因に対応した個別品質推定式に関する情報を保持する個別品質推定データベース部と、
上記各品質要因の品質パラメータと、上記判定された会話形式とが入力され、上記個別品質推定式データベース部を参照して、上記判定された会話形式における品質要因と対応する個別品質推定式を上記入力された品質パラメータについて演算して個別品質を推定する品質推定部と、
会話形式ごとに総合品質推定式に関する情報を保持する総合品質推定式データベース部と、
上記判定された会話形式と、各品質要因について推定された上記個別品質とが入力され、上記総合品質推定式データベース部を参照して、上記判定された会話形式における総合品質推定式を上記入力された各品質要因の個別品質について演算して総合品質を推定する総合品質推定部と
を備える通話品質推定装置。
【請求項２】
上記会話形式判定部は「会議」、「講義／説明」、「自由会話」、「データ照合」の二つ以上のもののうちのいずれか一つの会話形式であると判定するものであることを特徴とする請求項１記載の通話品質推定装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の通話品質推定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項４】
請求項３記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、通信ネットワーク、その端末の物理特徴量（以下、品質パラメータと呼ぶ）から人間の感じる通話品質を推定する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電話サービス網とその端末が、これらを通じて行われる会話の品質に影響を与えるが、その影響をさまざまな品質パラメータの複合効果を考慮した通話品質として推定するための技術が非特許文献１に示されている。
従来法に基づく通話品質推定装置の機能構成を図１に、その個別品質推定式を図２に示す。
【０００３】
個別品質推定部１１は、例えば、音量、遅延、エコー、音質などの各品質要因ごとの品質パラメータ（特徴量）が入力され、各品質要因の個別品質推定式をその入力品質パラメータについて演算して品質要因ごとの個別品質推定値を出力する。総合品質推定部１２は、個別品質推定部１１から得られる各品質要因に対する個別品質推定値が入力され、予め定められた規則に基づき総合通話品質を推定する。品質要因が例えば「遅延」の場合は、その品質パラメータは非特許文献１によれば「送信者エコー」「受信者エコー」「絶対遅延」である。非特許文献１には他の各種品質要因についての品質パラメータ、また各個別品質推定式、総合通話品質推定式もそれぞれ示されている。これらの式はいずれも線形結合式である。
このようにして、通話品質に影響を与える各品質パラメータの複合効果を考慮した総合通話品質を推定していた。
会話のやりとりの頻度及び急ぎの程度によって、「数字の読み合わせ」、「乱数表の照合」、「虫食いパズル」などに会話の形式を分類することが非特許文献２に示されている。
【非特許文献１】ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．１０７  “Ｅ−ｍｏｄｅｌ”
【非特許文献２】伊藤、北脇、“会話音声の時間特徴量に着目した遅延品質評価法”  日本音響学会誌  ４３巻  第１１号、pp．８５１−８５７，１９８７．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、会話の形式（例えば、会議、講義、自由会話、データ照合など）により個別品質および総合品質の推定式が異なることがわかっている。例えば、遅延に対する評価感度、つまり通話相手の応答の遅れに気づく度合いは自由会話より会議／データ照合（問い合わせに対する回答が一般に速い）の方が高くなる。あるいは、総合品質推定においても後者の場合は遅延品質に他の要因の品質より多くの重みを与える方が主観品質評価特性（人間が実際に通話したときの心理評価に基づいて得られる特性）との対応はよい。
【０００５】
一方、従来の通話品質推定装置では特定の会話形式（自由会話）を想定している。そのため、従来の装置は、想定した形式以外の会話の品質推定に用いた場合に、品質推定誤差が大きくなるという問題点がある。
この発明の目的は、さまざまな会話形式に対応して、適切な総合通話品質推定を行うことができる通話品質推定装置、そのプログラム及びその記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明によれば、会話音声信号を分析して、例えば、会話のやり取り頻度から会話の特徴情報を特徴抽出部で抽出し、その抽出した会話の特徴情報から会話形式判定部で会話の形式を判定し、つまり一方向からの講義形式の会話なのか、双方が対等な関係で行う会話（自由会話や会議など）なのかなどの会話形式を判定し、この判定した会話形式に基づき、データベース中にあらかじめ用意した各会話形式ごとの各個別品質推定式、総合品質推定式を品質推定部で選択して、通話品質評価値を推定する。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、会話の特徴量に基づいて会話の形式が推定され、これに適切な品質推定式が選択され、この式により通話品質が推定されるため、会話の形式の違いに応じて利用者が感じる品質に近い品質が推定される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
この発明の実施形態の機能構成を図３に示す。この発明によれば特徴抽出部２１において会話音声信号を分析し、会話の特徴量が抽出される。この実施形態では会話の特徴量として「会話のやり取り頻度」を用いる。具体的には単位時間内における話者Ａ及びＢの発話回数を「会話のやり取り頻度」と定義し、非特許文献２に提案されている「やり取り頻度Rｎ」が会話の特徴量として抽出される。特徴抽出部２１で抽出された会話の特徴量は会話形式判定部２２に入力され、いずれの会話の形式であるかの判定がなされる。会話形式判定部２２は入力された「会話のやり取り頻度」Rｎに応じて、図４に示す通り会話形式を判定する。つまりRｎが０など所定値αより小さければ「講義」と判定し、Rｎがαと、αより大きいβとの間にあれば「会議」と判定し、Ｒnがβとこれより大きいγとの間はあれば「自由会話」と判定し、Ｒnがγ以上であれば「データ照合」と判定する。会話形式判定部２２には、これら定数α、β、γを格納する記憶部２２ａと、Ｒnと定数との大小比較の判定を行う判定部２２ｂを備える。
【０００９】
会話形式ごとに各品質要因に対応した個別品質推定式に関する情報を保持する個別品質推定式データベース部２３が備えられ、このデータベース部２３には図５に示すように各会話形式ごとの個別品質推定式データ格納部２３ａ〜２３ｄが設けられ、各個別品質推定式データ格納部２３ａ〜２３ｄにそれぞれ、会話形式に適する個別品質推定式データが格納されている。つまり格納部２３ａには会話形式が「講義」に対するものが、格納部２３ｂには会話形式が「会議」に対するものが、などと各会話形式ごとの個別品質推定式データが格納される。この実施例では、品質パラメータ及び個別品質要因として、非特許文献１と同様の項目を適用することとする。非特許文献１では、会話形式として自由会話を想定し、これに最適化された個別品質推定式を適用するが、この実施形態では、図４に示す各会話形式のそれぞれについて主観評価実験に基づいて予め最適化された個別品質推定式データを個別品質推定式データベース部２３に保持する。
個別品質推定部２４に各品質要因についての品質パラメータと、会話形式判定部２２からの判定された会話形式が入力され、その入力された会話形式とこれに対応して個別品質推定式データベース部２３より選択されたその会話形式の推定式をその品質要因ごとの品質パラメータについて計算して個別品質を推定する。
【００１０】
また会話形式ごとに総合品質推定式に関する情報を保持する総合品質推定式データベース部２５を備える。非特許文献１では、会話形式として自由会話を想定し、これに最適化された総合品質推定式を適用するが、この実施形態では、図６に示すように会話形式それぞれについて主観評価実験に基づいて予め最適化された総合品質推定式を保持する。この場合、この総合品質推定式は非特許文献１と同様に各個別品質推定値を線形結合させたものを用いてもよいが、好ましくは個別品質推定値間の相互作用推定値を、その個別品質推定値について、乗算などを含む非線形演算を行い、この相互作用推定値と個別品質推定値とを線形結合させて総合品質推定値とする。例えば個別品質推定値Ｙａ１とＹｂ１とについて、非線形演算Ｙａｂ１＝ｆN（Ｙａ１，Ｙｂ１）と線形演算Ｚ1＝ｆL（Ｙａ１，Ｙｂ１，Ｙａｂ１）＝ｕＹａ１＋ｖＹｂ１＋ｗＹａｂ１を行う。これは例えば遅延推定値と品質推定値についてその一方が他方に比べてかなり大きいとその大きい方により小さい方がマスクされるため、従来の総合品質推定値を用いた総合品質推定値は、実際の主観評価値からかなりずれることが実験的に確認されたからである。この相互作用推定値を求めるには、その複数の個別品質推定値の多くの値の組み合わせと、その各実際の主観評価値とを用いて、総合品質推定式、例えばＺ1＝ｕＹａ１＋ｖＹｂｌ＋ｗＹａｂ１の演算を回帰的に繰り返し行って、Ｚ1が実際の主観評価値に近づくように、定数ｕ、ｖ、ｗ、およびｆN（Ｙａ１，Ｙｂ１）の演算式とその定数を求めればよい。
【００１１】
個別品質推定部２４により求めた各個別推定値と会話形式判定部２２よりの判定された会話形式が総合品質推定部２６に入力され、その会話形式と対応して総合品質推定式データベース部２５より選択された推定式を、入力された個別品質推定値について計算して総合品質推定値を出力する。先に述べたように相互作用推定値を求める場合は総合品質推定部２６内に相互作用推定部２６ａと線形結合部２６ｂとが設けられる。図３では相互作用推定部２６ａに二つの個別品質推定値が入力された場合を想定したものが示されている。
会話形式の判定に用いる会話の特徴情報としては「会話のやり取り頻度」のみならず、話者Ａから話者Ｂへの通話時間（トラヒック量）の分布と、話者Ｂから話者Ａへの通話時間（トラヒック量）の分布との大きさ、形状などが会話形式により異なることから、これを会話の特徴情報として用いてもよく、或いは、「会話の衝突率」も例えば話者の発言順番が決まっていれば衝突はゼロであり、会話形式により異なった値となり、会話の特徴情報として用いることができる。その他、会話形式により異なる量「遅延」、「エコー量」なども前記各種特徴情報と共に考慮することより、より良好に会話形式を判定することができる。また会話特徴情報としては１つのみならず複数を用いて、これらの組み合わせから会話形式を判定するようにしてもよい。上述においては会話形式の種類を４つとしたが、この種類は４つに限らない。
【００１２】
図３に示した個別品質推定装置をコンピュータにより機能させてもよい。この場合はコンピュータのほかに個別品質推定式データベース部２３と総合品質推定式データベース部２５を設け、そのコンピュータに、個別品質推定装置として機能させるためのプログラムをＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスクなど記憶媒体からインストールし、あるいは通信回線を介してダウンロードし、そのプログラムをコンピュータに実行させればよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】従来の通信品質推定装置の機能構成を示すブロック図。
【図２】従来の個別品質推定部における推定式を示す図。
【図３】この発明の実施形態の機能構成を示すブロック図。
【図４】図３中の会話形式判定部２２における判定法の例を示す図。
【図５】図３中の個別品質推定式データベース部２３のデータ格納状態の例を示す図。
【図６】図３中の総合品質推定式データベース部２５のデータ格納状態の例を示す図。
【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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