(57)【要約】    【構成】会話状態判別装置１０はコンピュータ１２を含み、コンピュータ１２には、センサ１４およびタグリーダ１６が接続される。センサ１４およびタグ２０はユーザに装着され、タグリーダ１６は会議室のような会話の起こりうる場に配置される。センサ１４は、ユーザの音声を収集して、発話期間の開始時刻と終了時刻とを検出し、コンピュータ１２に入力する。タグリーダ１６は、タグ２０が発信する識別情報（人物No.）を検出し、自身の識別情報（センサ情報）を付加して、コンピュータ１２に入力する。コンピュータ１２は、或る場に存在するすべてのユーザの或る時間帯における発話量を検出し、発話量が最大となるユーザを、当該場の当該時間帯における会話先導者として判別する。    【効果】正確に会話先導者を判別することができる。【選択図】  図１
2005275536.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
或る場に存在する２人以上の人物間における会話の先導者を判別する会話先導者判別装置であって、
前記２人以上の人物の各々についての音声を収集するための複数のマイク、
当該場に存在する人物を個別に認識する個人認識手段、
前記マイクの出力に基づいて、前記個人認識手段によって認識された各人物の或る時間帯における発話量を算出する算出手段、および
前記算出手段によって算出された発話量が最大となる発話量の人物を会話の先導者として判別する先導者判別手段を備える、会話先導者判別装置。
【請求項２】
前記発話量が第１所定値を超えるか否かを判断する第１判断手段をさらに備え、
前記先導者判別手段は、前記第１判断手段によって第１所定値を超えると判断された前記発話量のうち最大となる発話量に対応する人物を会話先導者として判別し、前記第１判断手段によってすべての前記発話量が前記第１所定値を超えないと判断されたとき、会話先導者が存在しないと判別する、請求項１記載の会話先導者判別装置。
【請求項３】
前記発話量にばらつきがあるかどうかを判断する第２判断手段をさらに備え、  前記先導者判別手段は、前記第２判断手段の判断結果がばらつきなしを示すとき、会話先導者が存在しないと判別し、前記第２判断手段の判断結果がばらつきありを示すとき、前記発話量が最大となる発話量に対応する人物を会話先導者として判別する、請求項１または２記載の会話先導者判別装置。
【請求項４】
或る場に存在する２人以上の人物間における会話の先導者を判別する会話先導者判別方法であって、
(a)前記２人以上の人物の各々についての音声を収集し、
(b)当該場に存在する人物を個別に認識し、
(c)前記ステップ(a)によって収集された音声に基づいて、前記ステップ(b)によって認識された各人物の或る時間帯における発話量を算出し、そして
(d)前記ステップ(c)によって算出された発話量が最大となる発話量の人物を会話の先導者として判別する、会話先導者判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は会話先導者判別装置および会話先導者判別方法に関し、特にたとえば、或る場に存在する２人以上の人物間における会話の先導者を判別する、会話先導者判別装置および会話先導者判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の会話先導者判別装置についての従来技術は存在しなかった。近似する従来技術の一例が特許文献１に開示される。この特許文献１によれば、訪問者（見学者）が所持する発信源から発信された信号が各展示会場で検知され、これによって訪問者の現在位置と見学した履歴とが特定される。訪問者の興味は、特定された位置データおよび履歴データに基づいて推定され、訪問者に提供される展示情報は、推定された興味に基づいて作成される。
【特許文献１】特開平１１−９６２３０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
この従来技術では、各展示会場において、展示物を紹介（説明）したり、質問に答えたりするような会話の先導者（会話先導者）は固定的である。したがって、当該会話先導者の存在する場（展示会場）における会話状態は、当該会話先導者の音声に基づいて判別することができる。たとえば、会話先導者が頻繁に発話している場合には、展示物について紹介（説明）しているような一方向の会話が行われている状態であると判断することができる。また、会話先導者の音声が途切れて、或る程度の無音区間（３秒〜１０秒）を検出し、その後、会話先導者の音声を再度検出するような場合には、会話先導者と来訪者との間で質疑応答のような双方向の会話が行われている状態であると判断することができる。さらに、長時間（１０分以上）、会話先導者の音声が途切れる場合には、当該場において何ら会話が行われていない状態であると判断することができる。
【０００４】
しかし、会議（いわゆる井戸端会議を含む。）のように、会話先導者が時間とともに変化するような場合には、当然のことながら会話先導者を特定することができないため、会議の場における会話状態を容易に判別することができなかった。
【０００５】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、会話先導者判別装置および会話先導者判別方法を提供することである。
【０００６】
また、この発明の他の目的は、会話先導者を正確に判別できる、会話先導者判別装置および会話先導者判別方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１の発明は、或る場に存在する２人以上の人物間における会話の先導者を判別する会話先導者判別装置であって、２人以上の人物の各々についての音声を収集するための複数のマイク、当該場に存在する人物を個別に認識する個人認識手段、マイクの出力に基づいて、個人認識手段によって認識された各人物の或る時間帯における発話量を算出する算出手段、および算出手段によって算出された発話量が最大となる発話量の人物を会話の先導者として判別する先導者判別手段を備える、会話先導者判別装置である。
【０００８】
請求項１の発明では、会話先導者判別装置は、或る場（たとえば、会議室や展示会場）に存在する２人以上の人物間における会話の先導者を判別する。各人物音声を収集するための複数のマイクが設けられる。また、個人認識手段は、当該場に存在する人物を個別に認識する。算出手段は、マイクの出力に基づいて、個人認識手段によって認識された各人物の或る時間帯における発話量を算出する。具体的には、或る場に人物Ｐと人物Ｑとが存在する場合には、同じ時間帯における人物Ｐの発話量と人物Ｑの発話量と算出される。会話先導者判別手段は、算出された発話量が最大となる人物を会話の先導者として判別する。
【０００９】
請求項１の発明によれば、或る場に存在するすべての人物についての或る時間帯における発話量を算出し、発話量が最も多い人物を会話先導者に決定するので、当該時間帯における正確に会話先導者を判別することができる。
【００１０】
請求項２の発明は請求項１に従属し、発話量が第１所定値を超えるか否かを判断する第１判断手段をさらに備え、先導者判別手段は、第１判断手段によって第１所定値を超えると判断された発話量のうち最大となる発話量に対応する人物を会話先導者として判別し、第１判断手段によってすべての発話量が第１所定値を超えないと判断されたとき、会話先導者が存在しないと判別する。
【００１１】
請求項２の発明では、第１判断手段は、算出された発話量が第１所定値（或る閾値）を超えるか否かを判断する。先導者判別手段は、第１所定値を超える発話量のうち最大となる発話量の人物を会話先導者として判別する。
【００１２】
請求項２の発明では、単に発話量が最大となるだけでなく、或る閾値を超える発話量のうち、最大の発話量の人物を会話先導者として判別するので、より正確に会話先導者を判別することができる。これは、或る時間帯の全部と比較した場合に、比較的発話量の少ない人物の中で、会話先導者を判別するのは、適切でないと考えられるからである。
【００１３】
請求項３の発明は請求項１または２に従属し、発話量にばらつきがあるかどうかを判断する第２判断手段をさらに備え、先導者判別手段は、第２判断手段の判断結果がばらつきなしを示すとき、会話先導者が存在しないと判別し、第２判断手段の判断結果がばらつきありを示すとき、発話量が最大となる発話量に対応する人物を会話先導者として判別する。
【００１４】
請求項３の発明では、第２判断手段は、算出された発話量にばらつきがあるかどうかを判断する。先導者判別手段は、発話量にばらつきがある場合に、最大の発話量の人物を会話先導者として判別する。これは、最大となる発話量が複数存在する場合や最大となる発話量と次に大きい発話量との差が殆どない場合には、いずれの発話量の人物を会話先導者として判別すればよいか決定するのが困難であり、また、いずれか１人を会話先導者として判別することが適切ではないからである。
【００１５】
請求項３の発明によれば、発話量にばらつきがある場合に、最大となる発話量の人物を会話先導者として判別するので、より正確に会話先導者を判別することができる。
【発明の効果】
【００１６】
この発明によれば、或る場に存在するすべての人物についての或る時間帯における発話量を算出し、発話量が最も多い人物を会話先導者に決定するので、当該時間帯における正確に会話先導者を判別することができる。
【００１７】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１を参照して、この実施例の会話判別装置１０はＰＣあるいはワークステーションのようなコンピュータ１２を含む。コンピュータ１２には、複数のウェアラブルセンサ（以下、単に「センサ」という。）１４、複数のタグリーダ１６およびデータベース１８が接続される。ただし、センサ１４は、無線通信により、直接的（またはネットワークを介して間接的）にコンピュータ１２に接続される。このセンサ１４は、主として音声を検出するためのセンサであり、後述するように、声帯振動マイクのようなマイク１５２を含む。このマイク１５２は、ユーザの喉に装着され、当該ユーザの音声を収集する。ただし、マイク１５２としては、単一指向性マイクを用いることもできる。
【００１９】
タグリーダ１６は、ユーザに装着されるタグ２０が発信する固有の識別情報を検出し、検出した識別情報をコンピュータ１２に入力する。ここで、タグ２０は、周波数タグないしはＩＲタグであり、使用するタグの種類に応じたタグリーダ１６が設けられる。後述するように、１のセンサ１４および１のタグ２０はユーザに装着され、当該センサ１４および当該タグ２０は１対１で（固定的に）対応づけられている。データベース１８は、後述するように、センサ１４から入力された発話情報とタグリーダ１６から入力されたセンサ情報とを管理するとともに、コンピュータ１２によって判別された会話先導者の情報（会話先導者情報）を管理（記憶）する（図６参照）。
【００２０】
また、会話状態判別装置１０には、必要に応じて出力装置２２が接続される。厳密に言うと、出力装置２２はコンピュータ１２に接続される。この出力装置２２は、たとえばＣＲＴあるいはＬＣＤのようなディスプレイである。
【００２１】
図２は、図１に示したセンサ１４の具体的な構成を示すブロック図である。この図２を参照して、センサ１４は、筐体１４０を含み、筐体１４０内部にはＣＰＵ１４２が設けられる。このＣＰＵ１４２には、Ａ／Ｄ変換器１４４、メモリ１４６、無線ＬＡＮ１４８および時計回路１５０が接続される。また、Ａ／Ｄ変換器１４４には、筐体１４０外部に配置されるマイク（声帯振動マイク）１５２が接続される。
【００２２】
なお、メモリ１４６としては、半導体メモリを用いることができ、また、ハードディスク、ＭＤ、ＭＯ、ＣＤおよびＤＶＤのようなディスク記録媒体を用いることもできる。
【００２３】
このような構成のセンサ１４は、ユーザに装着され、マイク１５２から入力された音声信号は、Ａ／Ｄ変換器１４４によってディジタル変換され、ディジタル変換された音声データはＣＰＵ１４２に与えられる。ＣＰＵ１４２は、音声データを解析することにより、実際にユーザが発話している区間（発話区間）の発話開始時刻および発話終了時刻を、時計回路１５０が示す現在時刻に基づいて特定し、メモリ１４６に形成されたテーブル１４６ｔ（図３参照）に記憶する。ＣＰＵ１４２は、メモリ１４６に記憶されたテーブル１４６ｔを、所定時間（たとえば、１０分）毎に無線ＬＡＮ１４８を介してコンピュータ１２に入力する。
【００２４】
なお、図３に示すテーブル１４６ｔでは、たとえば、「15h02m50s」は１５時２分５０秒を意味する。以下、同様である。
【００２５】
ただし、上述したように、ユーザが装着するセンサ１４とタグ２０とは、固定的に対応づけられており、したがって、センサ１４は、対応するタグ２０の識別情報（後述する「人物No. 」）を付加したテーブル１４６ｔをコンピュータ１２に入力する。
【００２６】
ここで、音声データの発話区間と無音区間との判別について説明する。この実施例では、所定の閾値（この実施例では、５０ｄＢ）よりも大きいレベル（パワー）の部分を発話と判断し、５０ｄＢ以下のパワーの部分を無音と判断するようにしてある。ただし、発話が開始されたかどうかを正確に判断するため、５０ｄＢよりも大きいパワーの部分が所定時間ｔ１（この実施例では、５０ミリ秒）検出されると、発話が開始されたと判断するようにしてある。また、無音区間を検出すると、当該無音区間の開始時点を発話終了時点（発話終了時刻）と判断する。ただし、ユーザの息継ぎ（ブレス）などによる休止（ポーズ）を無音区間と判断しないように、５０ｄＢ以下のパワーであり、その状態が所定時間ｔ２（たとえば、３００ミリ秒）以上続いた場合に、無音区間と判断するようにしてある。
【００２７】
具体的には、センサ１４に設けられるＣＰＵ１４２は、図４に示す発話検出処理を実行する。ただし、ＣＰＵ１４２は、この発話検出処理と並行して、音声データの記録処理も実行している。
【００２８】
図４に示すように、ＣＰＵ１４２は発話検出処理を開始すると、ステップＳ１で、発話が開始されたか否かを判断する。５０ｄＢ以上の音量の音声が５０ミリ秒継続すると、発話が開始されたとみなし、ステップＳ１で“ＹＥＳ”となり、ステップＳ３で、時計回路１５０が示す現在時刻から５０ミリ秒だけ遡った時刻を発話開始時刻として、テーブル１４６ｔに記憶する。
【００２９】
ステップＳ５では、発話が終了したかどうかを判断する。５０ｄＢ以上の音量の音声が入力されない期間が３００ミリ秒以上継続すると、発話が終了したとみなし、ステップＳ７に進む。ステップＳ７では、時計回路１５０が示す現在時刻から３００ミリ秒だけ遡った時刻を発話終了時刻として、テーブル１４６ｔに記憶する。ステップＳ７の処理を終了すると、ステップＳ１に戻る。
【００３０】
なお、図３のテーブル１４６ｔを参照して分かるように、この実施例では、簡単のため、１秒未満については省略してある。
【００３１】
図１に示したような構成の会話状態判別装置１０は、たとえば会議室および展示会場が設けられるような建物内に配置される。ただし、このような建物内に限定される必要はなく、会話が起こり得る場に当該会話状態判別装置１０を適用することができる。図５に示すように、タグリーダ１６は、会議室或いは展示会場のような場所（ここでは、場所Ａ、ＢおよびＣ）にそれぞれ配置され、場所Ａ、ＢおよびＣに存在する人物（ユーザ）をそれぞれ認識する。つまり、上述したように、ユーザは、センサ１４およびタグ２０を装着し、したがって、タグリーダ１６は自身の検出範囲内（図５の点線枠内）に存在するユーザが装着するタグ２０の識別情報（以下、「人物No. 」ということがある。）を検出する。タグリーダ１６は、一定時間（この実施例では、１秒）毎に、タグ２０の検出処理を実行し、検出した人物No. に自身に割り当てられた識別情報（以下、「センサ情報」ということがある。）を付加して、コンピュータ１２に入力する。この実施例では、分かり易くするために、場所Ａに配置されるタグリーダ１６にはセンサ情報Ａが割り当てられ、場所Ｂに配置されるタグリーダ１６にはセンサ情報Ｂが割り当てられ、そして、場所Ｃに配置されるタグリーダ１６にはセンサ情報Ｃが割り当てられているものとしてある。また、ユーザの音声がセンサ１４で検出され、上述したように作成されたテーブル１４６ｔがコンピュータ１２に入力される。
【００３２】
なお、詳細な説明は省略するが、場所Ｂおよび場所Ｃにおいても同様である。また、図５においては、簡単のため、コンピュータ１２、センサ１４およびデータベース１８は省略してある。さらに、図５においては、図面の都合上、場所Ｂおよび場所Ｃに存在するユーザも省略してある。
【００３３】
また、この実施例では、３箇所（場所Ａ，ＢおよびＣ）にタグリーダ１６が配置され、各場に存在するユーザおよびその発話情報を検出するようにしてあるが、当該場所は少なくとも１つ存在すればよく、さらに、４箇所以上であってもよい。
【００３４】
図６は、図１に示したデータベース１８の内容を示す図解図である。データベース１８は、滞在情報記憶領域３０、発話情報記憶領域３２および会話先導者情報記憶領域３４を含む。滞在情報記憶領域３０は、滞在情報についてのテーブル３０ｔを記憶し、このテーブル３０ｔは図７のように示される。テーブル３０ｔは、タグ２０の識別情報（人物No.）に対応して、センサ情報、入場時刻および退場時刻が記憶される。タグリーダ１６からセンサ情報が付加された人物No. 入力されたとき、コンピュータ１２は、その時点における時刻を時計回路１２ａから取得し、取得した時刻を入場時刻として、人物No. およびセンサ情報とともに、テーブル３０ｔに登録（追加）する。したがって、図７からも分かるように、入場時刻が早い順に、人物No. およびセンサ情報がテーブル３０ｔに登録されている。また、コンピュータ１２は、人物No.およびセンサ情報がタグリーダ１６から入力されなくなると、その時点における時刻を時計回路１２ａから取得し、該当する項目に、退場時刻として時刻を書き込む。このような滞在情報のテーブル３０ｔを参照することにより、或る時間（時間帯）に、場所Ａ、ＢおよびＣのそれぞれに存在（滞在）していたユーザ（人物No. ）を特定（認識）することができる。
【００３５】
また、発話情報記憶領域３２には、発話情報についてのテーブル３２ｔが記憶される。図８に示すように、このテーブル３２ｔは、人物No. に対応して発話区間を規定する発話開始時刻およびそれに対応する発話終了時刻が記憶される。このテーブル３２ｔは、ウェアラブルセンサ１４から入力されるテーブル１４６ｔ（図３）をユーザ（人物No. ）毎に記憶したものである。つまり、コンピュータ１２は、センサ１４から入力される人物No. が付加されたテーブル１４６ｔに基づいてテーブル３２ｔを作成するのである。
【００３６】
会話先導者情報記憶領域３４には、会話先導者情報のテーブル３４ｔが記憶される。このテーブル３４ｔは、後で詳細に説明する会話先導者判別処理（図１１および図１２参照）によって作成される。具体的には、図９に示すように、各場所（センサ情報）に対応して、或る時間帯毎に判別された会話先導者の人物No. が記憶され、さらに、会話先導者が直前の時間帯から継続（維持）しているか、または、変更しているかの情報（会話先導者維持／変更情報）が記憶される。たとえば、センサ情報Ａ（場所Ａ）においては、１５時１秒〜１５時１０分の間では会話先導者が人物No.８のユーザであり、次の１５時１０分１秒〜１５時２０分の間では、会話先導者が人物No.９のユーザであることが分かる。この人物No.９のユーザが会話先導者として判別されたとき、会話先導者が変更されたことも分かる。さらに次の１５時２０分１秒〜１５時３０分の間では、会話先導者は人物No.９のユーザであり、直前の時間帯から会話先導者が維持されていることが分かる。また、後で詳細に説明するが、センサ情報Ｂについての会話先導者の判別結果が示すように、時間帯（１５時２０分１秒〜１５時３０分の間）によっては、会話先導者が存在しない（会話先導者なし）と判断される場合もある。
【００３７】
なお、会話先導者維持／変更情報の欄が空欄になっているのは、会話先導者の維持および変更のいずれにも該当しないことを意味する。
【００３８】
たとえば、会話先導者は、各場所（場所Ａ，Ｂ，Ｃ）で、時間帯（たとえば、１０分＝６００秒）毎に判別される。なお、会話先導者の判別方法は、いずれの場所においても同じであるため、場所Ａについて説明し、場所Ｂおよび場所Ｃについての説明は省略することにする。
【００３９】
コンピュータ１２は、会話先導者を判別する時間帯を設定すると、当該時間帯において場所Ａに存在していたユーザを抽出する。つまり、当該時間帯に、センサ情報Ａが記述された人物No. を抽出する。具体的には、図７に示したテーブル３０ｔを参照して、人物No. を抽出する。たとえば、時間帯が１５時１秒〜１５時１０分の間に設定された場合には、当該時間帯にセンサ情報Ａを示す人物No. が抽出される。図７に示すテーブル３０ｔでは、人物No. ３，５，８および９が抽出されることになる。
【００４０】
次に、コンピュータ１２は、抽出した各人物No. に対応するユーザの当該時間帯における発話産出率をそれぞれ計算する。ここで、発話産出率は、設定された時間帯（ここでは、６００秒）における発話量（全発話区間）の割合であり、数１に従って算出される。
【００４１】
[数１]
発話産出率（％）＝全発話区間÷時間帯×１００
ただし、発話量すなわち全発話区間は、当該時間帯に含まれる発話区間の総計であり、図８に示した発話情報のテーブル３２ｔを参照して求められる。図８を参照して、たとえば、人物No. １のユーザについて考えると、当該ユーザは、１５時１秒〜１５時１０分の間では、１５時２分５０秒から１５時４分１０秒までの８０秒間と、１５時６分１０秒から１５時６分４０秒までの３０秒間とで発話している。したがって、この場合の全発話区間は１１０秒であり、当該ユーザの発話産出率は、数１に従って求めると、約１８．３％となる。
【００４２】
このようにして、発話産出率を計算した結果が、たとえば、図１０のように示される。つまり、上述したように、抽出した人物No. ３，５，８および９では、当該時間帯における発話産出率が、それぞれ、２０％，１０％，８０％および６０％である。
【００４３】
この発話産出率に基づいて会話先導者を判別するのであるが、単純な方法によれば、最大の発話産出率に対応するユーザを会話先導者として判別することができる。つまり、図１０に示す例で言えば、最大の発話産出率は８０％であり、当該時間帯における会話先導者は、人物No. ８のユーザに決定することができる。ただし、会話先導者を正確に判別するために、以下のような２つの条件を設定してある。条件（１）は、発話産出率が所定の率（たとえば、６０％）で以上であること。条件（２）は、条件（１）を満たす発話産出率が２以上存在する場合には、それらの発話産出率の中でばらつきがあること。具体的には、各発話産出率の差が、一定数（たとえば、１０％）以上あること。
【００４４】
条件（１）については、最大の発話産出率を選択した場合に、当該発話産出率が所定の率よりも小さければ、発話した時間の長さが短く、会話先導者として判別するのは適切ではないと考えられるからである。
【００４５】
また、条件（２）については、所定の率を超える発話産出率が２以上ある場合には、２人以上のユーザが会話先導者の候補と考えられ、それらにばらつきがなければ、いずれのユーザを会話先導者として判別すべきであるかを決定することができないからである。
【００４６】
このような条件に従えば、図１０に示した例では、条件（１）を満たすのは、人物No. ８および９であり、これらの発話産出率は条件（２）を満たしている。したがって、発話産出率が最大である人物No. ８のユーザが会話先導者として判別される。会話先導者が判別されると、図９に示したように、センサ情報および時間帯に対応して、当該会話先導者の人物No. が示す数値がテーブル３４ｔに書き込まれる。さらに、直前の時間帯における会話先導者の人物No. つまり前回の判別結果が示す人物No. と、今回の判別結果が示すNo. とが一致するか否かが判断される。それらが一致する場合には、会話先導者が継続していると判断して、会話先導者維持／変更情報の欄に、“維持”が書き込まれ、逆に不一致である場合には、会話先導者が変更したと判断して、“変更”が書き込まれる。
【００４７】
ただし、条件（１）および条件（２）を満たさない場合には、当該場においては、当該時間帯には、会話先導者がいないと判断される。この場合には、図９に示したように、センサ情報および時間帯に対応して、会話先導者の人物No. の欄に“なし”が書き込まれる。このとき、会話先導者維持／変更情報の欄には、何も書き込まれない。
【００４８】
具体的には、図１に示したコンピュータ１２が図１１および図１２に示す会話先導者判別処理を実行する。なお、この実施例では、上述したように、各場所（Ａ，Ｂ，Ｃ）における或る時間帯毎に会話先導者を判別するため、以下に説明する会話先導者判別処理は、当該場所毎に実行される。
【００４９】
コンピュータ１２は会話先導者判別処理を開始すると、ステップＳ１１で、所定の時間間隔（この実施例では、１０分＝６００秒）の時間帯を設定する。ここでは、たとえば、図９に示したように、１５時１秒〜１５時１０分（「15h00m01s/15h10m00s」）のように時間帯を設定する。続くステップＳ１３では、判別回数Ｎを初期化（Ｎ＝０）する。この判別回数Ｎは、会話先導者を判別した回数であり、図１では省略したが、コンピュータ１２の内部カウンタによってカウントされる。
【００５０】
続いて、ステップＳ１５で、当該時間帯において、会話先導者を判別する場所に対応するセンサ情報が記述された人物No.を抽出する。次に、ステップＳ１７では、当該時間帯における人物の発話産出率を数１に従って計算する。そして、ステップＳ１９では、所定の率（ここでは、６０％）を超えるユーザ（人物No. ）が存在するかどうかを判断する。
【００５１】
ステップＳ１９で“ＮＯ”であれば、つまり所定の率を超えるユーザが存在しなければ、条件（１）を満たす発話産出率は存在しないと判断し、ステップＳ２１で、会話先導者なしをテーブル３４ｔに書き込み、図１２に示すステップＳ３１に進む。一方、ステップＳ1９で“ＹＥＳ”であれば、つまり所定の率を超えるユーザ（人物No. ）が存在すれば、条件（１）を満たす発話産出率が存在すると判断し、ステップＳ２３で、当該人物No. を分析対象者として抽出する。そして、ステップＳ２５で、抽出した発話産出率の中で、ばらつきがあるかどうかを判断する。
【００５２】
ただし、ステップＳ２３において抽出された発話産出率が１つである場合には、ステップＳ２５の判断処理は実行されずに、そのままステップＳ２７に移行する。
【００５３】
ステップＳ２５で“ＮＯ”であれば、つまり抽出した発話産出率の中で、ばらつきがなく、条件（２）を満たさないと判断すると、ステップＳ２１に進む。一方、ステップＳ２５で“ＹＥＳ”であれば、つまり抽出した発話産出率の中で、ばらつきがあり、条件（２）を満たすと判断すると、ステップＳ２７で、抽出した分析対象者のうち、発話産出率が最大の人物No. を会話先導者として判別（決定）する。そして、図１２に示すステップＳ２９で、決定した会話先導者の人物No. をテーブル３４ｔの該当欄に書き込み、ステップＳ３１に進む。
【００５４】
ステップＳ３１では、判別回数Ｎを１加算し、つまり内部カウンタをインクリメントし、ステップＳ３３で、判別回数Ｎが２以上であるかどうかを判断する。ステップＳ３３で“ＮＯ”であれば、つまり判別回数Ｎが１であり、初めて会話先導者を判別した場合には、そのままステップＳ４１に進む。一方、ステップＳ３３で“ＹＥＳ”であれば、つまり判別回数Ｎが２以上であれば、２回目以降の会話先導者の判別であると判断し、ステップＳ３５で、今回判別した会話先導者が前回判別した会話先導者と同じ人物であるかどうかを判断する。つまり、テーブル３４ｔを参照して、前回の判別結果の人物No. と今回の判別結果の人物No. とが一致するかどうかを判断する。
【００５５】
ステップＳ３５で“ＹＥＳ”であれば、つまり前回判別した会話先導者と今回判別した会話先導者とが同じ人物であれば、ステップＳ３７で、テーブル３４ｔの会話先導者維持／変更情報の欄に “維持”を書き込み、ステップＳ４１に進む。一方、ステップＳ３５で“ＮＯ”であれば、つまり前回判別した会話先導者と今回判別した会話先導者とが異なる人物であれば、ステップＳ３９で、テーブル３４ｔの会話先導者維持／変更情報の欄に“変更”を書き込み、ステップＳ４１に進む。
【００５６】
ステップＳ４１では、次の時間帯を設定し、図１１に示したステップＳ１７に戻る。たとえば、ステップＳ４１では、次の時間帯として、１５時１０分１秒〜１５時２０分が設定される。
【００５７】
このような処理を繰り返すことにより、或る場（場所Ａ，ＢまたはＣ）における時間帯毎の会話先導者を判別することができるのである。
【００５８】
なお、この会話先導者判別処理では、会話先導者を判別する場所には、複数のユーザが存在することを前提として、ステップＳ１５で、人物No. を抽出すると、そのままステップＳ１７に進むようにしてある。しかし、ステップＳ１５において、抽出された人物No. が１つ以下である場合、つまりユーザが１人以下である場合には、会話が成立しないため、会話先導者を判別することはできない。したがって、ステップＳ１５とステップＳ１７との間に、人物No. が２つ以上在るかどうかを判断するステップ（処理）を設けて、人物No. が２つ以上存在する場合には、ステップＳ１７に進み、人物No. が１つ以下の場合には、ステップＳ２３に進むようにしてもよい。
【００５９】
また、図１に示したように、表示装置２２をコンピュータ１２に接続した場合には、たとえば、図１３に示すような会話先導者の判別結果を、表示装置２２に表示することができる。図１３では、１５時（厳密には、１５時１秒）〜１５時１０分の間では、場所Ａの会話先導者は人物No.８のユーザであり、場所Ｂでは人物No.１のユーザが会話先導者であり、場所Ｃにおいては会話先導者が存在しなかったことを示してある。
【００６０】
この実施例によれば、或る場に存在するユーザの音声信号を検出し、或る時間帯における各ユーザの発話産出率を計算し、所定の率を超える発話産出率のうち最大の発話産出率となるユーザを会話先導者として判別するので、正確に会話先導者を判別することができる。
【００６１】
なお、この実施例では、或る時間帯における発話産出率を計算して、この発話産出率に基づいて、条件（１）および条件（２）を満たす発話産出率の中で最大の発話産出率のユーザを会話先導者として判別するようにした。しかし、或る時間帯における発話量（発話時間）に基づいて、会話先導者を判別するようにしてもよい。かかる場合には、条件（１）における所定の率（発話産出率）を所定の量（発話量）とし、条件（２）におけるばらつきすなわち発話産出率の差の数値を発話量の差の数値とすればよい。
【００６２】
また、この実施例では、会話先導者を判別するだけであるため、ユーザの音声信号は記録しないようにしたが、音声信号も記録するようにしておけば、会話先導者を判別した後に、判別された会話先導者の音声信号に基づいて、その時間帯において当該会話先導者が存在していた場の会話状態を判別することができる。このような会話状態の判別装置や方法については、本件出願人が先に出願した特願２００４−３９７６号に詳細に説明されており、本件の本質的部分ではないため、その説明は省略することにする。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】図１はこの発明の会話先導者判別装置の構成の一例を示す図解図である。
【図２】図２は図１に示すウェアラブルセンサの構成を示す図解図である。
【図３】図３は図２に示すウェアラブルセンサのメモリに形成されるテーブルを示す図解図である。
【図４】図４はウェアラブルセンサのＣＰＵの発話検出処理を示すフロー図である。
【図５】図５は図１実施例に示す会話先導者判別装置の適用例を説明するための図解図である。
【図６】図６は図１実施例に示すデータベースの内容を示す図解図である。
【図７】図７は図１実施例に示すデータベースに記憶される滞在情報のテーブルの一例を示す図解図である。
【図８】図８は図１実施例に示すデータベースに記憶される発話情報のテーブルの一例を示す図解図である。
【図９】図９は図１実施例に示すデータベースに記憶される会話先導者情報のテーブルの一例を示す図解図である。
【図１０】図１０は算出した発話産出率から会話先導者を決定する決定方法を説明するための図解図である。
【図１１】図１１は図１実施例に示すコンピュータの会話先導者判別処理の一部を示すフロー図である。
【図１２】図１２は図１１に示す会話先導者判別処理に後続するフロー図である。
【図１３】図１３は図１実施例に示す出力装置の表示例を示す図解図である。
【符号の説明】
【００６４】
１０  …会話先導者判別装置
１２  …コンピュータ
１４  …ウェアラブルセンサ
１６  …タグリーダ
１８  …データベース
２０  …タグ
２２  …出力装置
１４２  …ＣＰＵ
１４６  …メモリ
１５２  …マイク
【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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