(57)【要約】【課題】認識率が低く判断された候補であっても過去の談話履歴等を利用することで、それを適切な言葉として選択することが可能となるようにする。【解決手段】音声信号を受け取りこれに対応する文字又は文字列を認識結果として出力する音声認識手段と、音声信号に対応する候補を決定するための言語モデルを記憶した音声認識辞書記憶手段と、複数の話題特定情報を記憶した会話データベース手段と、音声認識手段から出力された文字又は文字列を解析する文解析手段と、談話履歴を記憶するとともに文解析手段の解析結果に基づいて回答文を取得する会話制御手段とを有する。音声認識手段は音声認識辞書記憶手段を参照して複数の候補を出力する照合手段と、会話データベース手段を参照して照合手段から出力された複数の候補と談話履歴に対応する話題特定情報とを比較し、比較した結果に基づいて候補を認識結果として出力する候補決定手段とを有する。【選択図】    図１
2005010691.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識手段と、音声認識辞書記憶手段と、複数の話題特定情報を記憶する会話データベース手段と、過去の会話に含まれる主題を記憶している談話履歴記憶手段とを有する音声認識装置において、
音声認識手段は、音声認識辞書記憶手段の記憶内容に基づいて、音声信号に対応する複数の候補を選択し、選択した複数の候補から、前記談話履歴記憶手段に記憶された談話履歴に関連づけられた話題特定情報に対応する候補を選択し、これを認識結果として出力することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
音声信号を受け取る音声認識手段と、音声信号に対応する候補を決定するための言語モデルを記憶した音声認識辞書記憶手段と、複数の話題特定情報を記憶した会話データベース手段と、談話履歴を記憶する談話履歴記憶手段とを有する音声認識装置において、
前記音声認識手段は、入力された音声信号に基づいて音声認識辞書記憶手段を参照して複数の候補を出力する照合手段と、会話データベース手段を参照して、前記照合手段から出力された複数の候補と談話履歴に対応する話題特定情報とを比較し、比較した結果に基づいていずれかの候補を認識結果として出力する候補決定手段とを有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
請求項２に記載の音声認識装置において、前記候補決定手段は、会話データベース手段を参照して、前記複数の候補と談話履歴に対応する話題特定情報とを比較し、前記複数の候補の内、前記対応する話題特定情報と一致するものがあるか否かを判定し、一致するものがある場合は、その一致する候補を認識結果として出力することを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
請求項３に記載の音声認識装置において、音声認識装置は、さらに候補絞込手段を有し、前記候補決定手段は、前記複数の候補と談話履歴に対応する話題特定情報とを比較した結果一致するものがない場合は、候補絞込手段に候補の絞込を行うよう要求し、候補絞込手段は、この要求に応じて前記複数の候補のうち、最大の尤度を有する候補を認識結果として出力することを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
請求項２から４のいずれかに記載の音声認識装置において、前記会話データベース手段は、会話の主題に関係する第１の話題特定情報と、会話の主題に関係しない第２の話題特定情報を記憶しており、前記候補決定手段は前記複数の候補と談話履歴に対応する第１の話題特定情報とを比較して前記複数の候補のいずれかを認識結果として出力することを特徴とする音声認識装置。
【請求項６】
入力された音声に対応する文字又は文字列を音声の認識結果として出力するための音声認識方法において、
入力された音声より得られた音声信号から音響的特徴を分析するステップと、
音響的特徴に基づいて複数の候補を出力するステップと、
あらかじめ記憶された談話履歴に対応する話題特定情報を取得するステップと、
前記複数の候補と取得した話題特定情報とを比較し、前記複数の候補のいずれかを認識結果として出力するステップと、
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項７】
請求項６に記載の音声認識方法において、前記認識結果として出力するステップにおいて、前記複数の候補の内、談話履歴に対応する前記話題特定情報と一致するものがあるか否かを判定し、一致するものがある場合は、その一致する候補を認識結果として出力することを特徴とする音声認識方法。
【請求項８】
請求項７に記載する音声認識方法において、前記認識結果として出力するステップにおいて、前記複数の候補と談話履歴に対応する話題特定情報とを比較した結果、一致するものがない場合は、前記複数の候補のうち、最大の尤度を有する候補を認識結果として出力することを特徴とする音声認識方法。
【請求項９】
請求項６から８のいずれかに記載の音声認識方法において、話題特定情報は、会話の主題に関係する第１の話題特定情報と、会話の主題に関係しない第２の話題特定情報とからなり、前記認識結果として出力するステップにおいて、前記複数の候補と比較される話題特定情報は第１の話題特定情報に限られることを特徴とする音声認識方法。
【請求項１０】
音声信号を受け取りこれに対応する文字又は文字列を認識結果として出力する音声認識手段と、音声信号に対応する候補を決定するための言語モデルを記憶した音声認識辞書記憶手段と、複数の話題特定情報を記憶した会話データベース手段と、音声認識手段から出力された文字又は文字列を解析する文解析手段と、談話履歴を記憶するとともに文解析手段の解析結果に基づいて回答文を取得する会話制御手段とを有する会話制御装置において、
前記音声認識手段は、入力された音声信号に基づいて音声認識辞書記憶手段を参照して複数の候補を出力する照合手段と、会話データベース手段を参照して、前記照合手段から出力された複数の候補と談話履歴に対応する話題特定情報とを比較し、比較した結果に基づいていずれかの候補を認識結果として出力する候補決定手段とを有することを特徴とする会話制御装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の会話制御装置において、前記会話データベース手段は、会話の主題に関係する第１の話題特定情報と、会話の主題に関係しない第２の話題特定情報を記憶しており、前記候補決定手段は前記複数の候補と談話履歴に対応する第１の話題特定情報とを比較して前記複数の候補のいずれかを認識結果として出力することを特徴とする会話制御装置。
【請求項１２】
入力された音声に応じて、回答文を出力するための会話制御方法において、
入力された音声より得られた音声信号から音響的特徴を分析するステップと、
音響的特徴に基づいて複数の候補を出力するステップと、
あらかじめ記憶された談話履歴に対応する話題特定情報を取得するステップと、
前記複数の候補と取得した話題特定情報とを比較し、前記複数の候補のいずれかを認識結果として出力するステップと、
前記認識結果を解析し、この解析結果に基づいて前記談話履歴に対応する話題特定情報に対応付けられた回答文を出力するステップと、
を有することを特徴とする会話制御方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の会話制御方法において、話題特定情報は、会話の主題に関係する第１の話題特定情報と、会話の主題に関係しない第２の話題特定情報とからなり、前記認識結果として出力するステップにおいて、前記複数の候補と比較される話題特定情報は第１の話題特定情報に限られることを特徴とする会話制御方法。
【請求項１４】
コンピュータを請求項１から５のいずれかに記載された音声認識装置として機能させるためのプログラム。
【請求項１５】
コンピュータに請求項６から９までのいずれかに記載の音声認識方法を実行させるためのプログラム。
【請求項１６】
コンピュータを請求項１０また１１に記載された会話制御装置として機能させるためのプログラム。
【請求項１７】
コンピュータに請求項１２または１３に記載の会話制御方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識装置、音声認識方法、会話制御装置、会話制御方法及びこれらのためのプログラムに関し、より詳しくは過去の談話履歴等を利用して過去の話題に即していたり関連している候補を優先的に選択することが可能な音声認識装置、音声認識方法、会話制御装置、会話制御方法及びこれらのためのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
連続音声認識において特定の語彙を認識する従来手法としては、あらかじめ設定された認識候補の単語を連続的な会話音声から抽出するワードスポッティングが考案されている。この手法では、設定される語が少量であれば効率良く抽出できることが確認されているが、設定される語の数が多くなるほど、抽出の精度が低下することもわかっている。また、この手法では設定された語以外を認識することができないため、大語彙の連続音声認識を必要とする用途には利用できない。以上の点から、大語彙連続音声認識の枠組みにおいて大量の指定語を中心に認識する手法が必要とされている。
【０００３】
音声認識は、観測された音声信号から話者が何を話したかを推定する問題であり、話者がある言語を発声し特徴抽出から特徴パラメータｘが得られた場合、パターン認識の理論から事後確率ｐ（ｗ｜ｘ）を最大にするｗを求めればよいことになる。通常、事後確率ｐ（ｗ｜ｘ）を直接求めるのは困難なので、ベイズの法則（ｐ（ｗ｜ｘ）＝ｐ（ｘ｜ｗ）ｐ（ｗ）／ｐ（ｘ））よりｐ（ｘ｜ｗ）ｐ（ｗ）を最大にするｗを求める問題に置きかえられる（このとき、ｐ（ｘ）はｗによらない）。ｐ（ｘ｜ｗ）は音素などを単位とした音響モデルから特徴パラメータが出現する確率としてあらかじめ学習により得たデータから求められる。Ｐ（ｗ）は単語などを単位とした言語モデルによって求められる。
【０００４】
大語彙連続音声認識の枠組みとしては、入力される音声信号について、音素隠れマルコフモデルと統計的言語モデルを用いて尤度を計算し比較する手法が有効であることが確認されている。統計的言語モデルとしては、通常、あらかじめ用意された大量のテキストデータについて二単語間や三単語間の連鎖確率を求め、それを音声認識時に用いるのが一般的である。
【０００５】
一般的に上記のような音声認識システムでは、確定的に認識できないことによって生成される多数の発話候補を絞り込むために「単語間の接続をモデル化した言語モデル」が用いられ、認識率の高い発話候補が最適発話候補として抽出されている。このような言語モデルとしてはコーパス（言語／音声データベース）を利用して構築される統計言語モデル（特許文献１参照）と、文法的に単語対制約などを考慮する言語モデル（特許文献２参照）が提案されている。
このような言語モデルを「従来の言語モデル」と呼ぶ。このときの絞込みに「談話履歴」を利用して単語間の接続をするような言語モデルは提案されていなかった。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００２−３６６１９０号（段落［０００２］〜［０００４］）
【特許文献２】
特開平１１−８５１８０号
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の言語モデルを用いた音声認識システムは、チャットのように短い発話が繰り返し入力される場合や省略文が使われる場合には、認識率が低下するという問題点があった。
例えば、話者が映画撮影の話題について発した音声を音声認識する場合を考える。利用者が「カントク」と発声した場合、この発声による音声信号を音声認識システムは、（１）「カンタク」、（２）「カタク」、（３）「カントク」という複数の発話候補を出力し、認識率が一番高い（１）「カンタク」か選択されていた。そのため、利用者の発話（この場合は「カントク」）と同じ内容が発話候補として挙がっていても、最適な発話候補として選択することができなかった。
【０００８】
本発明は認識率が低く判断された候補であっても過去の談話履歴等を利用することで、それを適切な言葉として選択することが可能となるような「仕組み（談話履歴を考慮した音声認識システム）」を構築したものである。これにより、音声認識率を高めようというものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するための手段として、本発明は以下のような特徴を有する。    本発明の第１の態様は、音声認識装置として提案される。この音声認識装置は、音声認識手段（音声認識部）と、音声認識辞書記憶手段（音声認識辞書記憶部）と、複数の話題特定情報を記憶する会話データベース手段（会話データベース）と、過去の会話に含まれる主題を記憶している談話履歴記憶手段（会話制御部）とを有する。音声認識手段（音声認識部）は、音声認識辞書記憶手段（音声認識辞書記憶部）の記憶内容に基づいて、音声信号に対応する複数の候補を選択し、選択した複数の候補から、前記談話履歴記憶手段（会話制御部）に記憶された談話履歴に対応する話題特定情報に対応する候補を選択し、これを認識結果として出力することを特徴としている。
【００１０】
談話履歴に対応する話題特定情報は話者が話しているであろう内容に対応している可能性が高い。例えば、話者が扱っている話の内容が野球に関する場合、談話履歴（野球）に対応する話題特定情報として「カントク」が記憶されている。このような場合において、複数の候補として「カンタク」「カタク」「カントク」が得られた場合、談話履歴（野球）に対応する話題特定情報「カントク」に対応する候補「カントク」が認識結果として出力されることとなる。このようにして本態様にかかる音声認識装置は、話題に即した認識結果を出力するように動作する。
【００１１】
本発明の第２の態様は、音声認識装置として提案される。この音声認識装置は、音声信号を受け取る音声認識手段（音声認識部）と、音声信号に対応する候補を決定するためのモデルを記憶した音声認識辞書記憶手段（音声認識辞書記憶部）と、複数の話題特定情報を記憶した会話データベース手段（会話データベース）と、談話履歴を記憶する談話履歴記憶手段（会話制御部）とを有する。この音声認識装置において、音声認識手段（音声認識部）は、入力された音声信号に基づいて音声認識辞書記憶手段（音声認識辞書記憶部）を参照して複数の候補を出力する照合手段（単語照合部）と、会話データベース手段（会話データベース）を参照して、前記照合手段（単語照合部）から出力された複数の候補と談話履歴に対応する話題特定情報とを比較し、比較した結果に基づいていずれかの候補を認識結果として出力する候補決定手段（候補決定部）とを有することを特徴としている。  前記音声認識辞書記憶手段（音声認識辞書記憶部）の記憶するモデルは、音響モデル、言語モデル、統計言語モデル（隠れマルコフモデル（ＨＭＭ））、これらの複数の組み合わせなどであり、音声の音響的特徴からその音声に対応する複数の候補を選択可能なものであればいずれであってもよい。
【００１２】
第２の態様にかかる音声認識装置は、第１の態様と同様、複数の候補の内、談話履歴に対応する話題特定情報に対応する候補を選択するため、話者が話しているであろう内容に即した（若しくは関連した）認識結果を出力するように動作する。
また、第２の態様にかかる音声認識装置において、会話データベース手段（会話データベース）は、会話の主題に関係する第１の話題特定情報と、会話の主題に関係しない第２の話題特定情報を記憶しており、前記候補決定手段は前記複数の候補と談話履歴に対応する第１の話題特定情報とを比較して前記複数の候補のいずれかを認識結果として出力するようにしてもよい。第１の話題特定情報としては、たとえば意味のある話題特定情報（例えば、「野球」「映画」など）であり、一方第２の話題特定情報としては、例えば意味のない話題情報（例えば、「こんにちは」「なるほど」など）である。
【００１３】
このように第１の話題特定情報のみを使って前記複数の候補のいずれかを認識結果として出力することにより、本態様にかかる音声認識装置は、話題に関係ない候補を認識結果として出力することを回避し、より一層認識率を向上させるように動作する。  本発明の第３の態様は、入力された音声に対応する文字又は文字列を音声の認識結果として出力するための音声認識方法として提案される。この音声認識方法は、入力された音声より得られた音声信号から音響的特徴を分析するステップと、音響的特徴に基づいて複数の候補を出力するステップと、あらかじめ記憶された談話履歴に対応する話題特定情報を取得するステップと、前記複数の候補と取得した話題特定情報とを比較し、前記複数の候補のいずれかを認識結果として出力するステップとを有することを特徴としている。
【００１４】
音響的特徴から複数の候補を出力するには、音響モデル、言語モデル、統計言語モデル（隠れマルコフモデル（ＨＭＭ））、これらの複数の組み合わせなど用いて候補の選択を行えばよく、ここに用いるモデルは音声の音響的特徴からその音声に対応する複数の候補を選択可能なものであればいずれであってもよい。
また、第３の態様にかかる方法において、話題特定情報は、会話の主題に関係する第１の話題特定情報と、会話の主題に関係しない第２の話題特定情報とからなり、前記認識結果として出力するステップにおいて、前記複数の候補と比較される話題特定情報は第１の話題特定情報に限られるようにしてもよい。このようにすることにより、本態様にかかる音声認識方法は、話題に関係ない候補を認識結果として出力することを回避し、より一層認識率を向上させるように作用する。
【００１５】
本発明の第４の態様は、音声を受け取りこれに対応する回答文を出力する会話制御装置として提案される。この会話制御装置は、音声信号を受け取りこれに対応する文字又は文字列を認識結果として出力する音声認識手段（音声認識部）と、音声信号に対応する候補を決定するためのモデルを記憶した音声認識辞書記憶手段（音声認識辞書記憶部）と、複数の話題特定情報を記憶した会話データベース手段（会話データベース）と、音声認識手段（音声認識部）から出力された文字又は文字列を解析する文解析手段（文解析部）と、談話履歴を記憶するとともに文解析手段の解析結果に基づいて回答文を取得する会話制御手段（会話制御部）とを有する。この会話制御装置において、音声認識手段（音声認識部）は、入力された音声信号に基づいて音声認識辞書記憶手段を参照して複数の候補を出力する照合手段（単語照合部）と、会話データベース手段（会話データベース）を参照して前記照合手段（単語照合部）から出力された複数の候補と談話履歴に対応する話題特定情報とを比較し、比較した結果に基づいていずれかの候補を認識結果として出力する候補決定手段（候補決定部）とを有することを特徴としている。
【００１６】
本態様にかかる会話制御装置は、音声認識手段（音声認識部）において、複数の候補の内、談話履歴に対応する話題特定情報に対応する候補を選択するため、話者が話しているであろう内容に即した（若しくは関連した）認識結果を出力するため、この認識結果に基づいて取得される回答文も、話者が話しているであろう内容に即した（若しくは関連した）回答となるよう動作する。
【００１７】
本発明の第５の態様は、入力された音声に応じて、回答文を出力するための会話制御方法として提案される。この会話制御方法は、入力された音声より得られた音声信号から音響的特徴を分析するステップと、音響的特徴に基づいて複数の候補を出力するステップと、あらかじめ記憶された談話履歴に対応する話題特定情報を取得するステップと、前記複数の候補と取得した話題特定情報とを比較し、前記複数の候補のいずれかを認識結果として出力するステップと、前記認識結果を解析し、この解析結果に基づいて前記談話履歴に対応する話題特定情報に対応付けられた回答文を出力するステップとを有することを特徴としている。
【００１８】
本態様にかかる会話制御方法は、入力された音声の音響的特徴によって選択された複数の候補の内、談話履歴に対応する話題特定情報に対応する候補を選択するため、話者が話しているであろう内容に即した（若しくは関連した）認識結果を出力するため、この認識結果に基づいて取得される回答文も、話者が話しているであろう内容に即した（若しくは関連した）回答を出力するよう作用する。
【００１９】
【発明の実施の形態】
［Ａ．第１の実施の形態］  以下に図面を参照しながら本発明の第１の実施の形態を説明する。    ［会話制御装置の構成例］      ［１．全体構成］    図１は、本実施の形態に係る会話制御装置１の概略構成図である。図１に示すように、会話制御装置１は、入力部１００と、音声認識部２００と、会話制御部３００と、文解析部４００と、会話データベース５００と、出力部６００と、音声認識辞書記憶部７００とを備えている。
【００２０】
［１−１．入力部］
入力部１００は、利用者から入力された入力情報を取得するものである。この入力部１００は、例えば、マイクロホンが挙げられる。入力部１００は、取得した発話内容に対応する音声を音声信号として音声認識部２００に出力する。
【００２１】
［１−２．音声認識部］
音声認識部２００は、入力部１００で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定するものである。具体的には、入力部１００から音声信号が入力された音声認識部２００は、入力された音声信号に基づいて、その音声信号と音声認識辞書記憶部７００に格納されている辞書および会話データベース５００とを照合する。
【００２２】
［１−２−１．音声認識部の構成例］
図２に、音声認識部２００の構成例を示す機能ブロック図を示す。音声認識部２００は、音響分析部２００Ａと、バッファメモリ（ＢＭ）２００Ｂと、単語照合部２００Ｃと、バッファメモリ（ＢＭ）２００Ｄと、候補決定部２００Ｅと、単語仮説絞込部２００Ｆを有している。単語照合部２００Ｃ及び単語仮説絞込部２００Ｆは音声認識辞書記憶部７００に接続されており、候補決定部２００Ｅは会話データベース５００に接続されている。
【００２３】
単語照合部２００Ｃに接続された音声認識辞書記憶部２００は、音素隠れマルコフモデルを（以下、隠れマルコフモデルをＨＭＭという。）を記憶している。音素ＨＭＭは、各状態を含んで表され、各状態はそれぞれ以下の情報を有する。（ａ）状態番号、（ｂ）受理可能なコンテキストクラス、（ｃ）先行状態、及び後続状態のリスト、（ｄ）出力確率密度分布のパラメータ、及び（ｅ）自己遷移確率及び後続状態への遷移確率から構成されている。なお、本実施形態において用いる音素ＨＭＭは、各分布がどの話者に由来するかを特定する必要があるため、所定の話者混合ＨＭＭを変換して生成する。ここで、出力確率密度関数は３４次元の対角共分散行列をもつ混合ガウス分布である。また、単語照合部２００Ｃに接続された音声認識辞書記憶部２００は単語辞書を記憶している。単語辞書は、音素ＨＭＭの各単語毎にシンボルで表した読みを示すシンボル列を格納する。
【００２４】
話者の発声音声はマイクロホンなどに入力されて音声信号に変換された後、特徴抽出部２００Ａに入力される。特徴抽出部２００Ａは、入力された音声信号をＡ／Ｄ変換した後、特徴パラメータを抽出し、これを出力する。特徴パラメータを抽出し、これを出力する方法としては様々なものが考えられるが、例えば一例としては、ＬＰＣ分析を実行し、対数パワー、１６次ケプストラム係数、Δ対数パワー及び１６次Δケプストラム係数を含む３４次元の特徴パラメータを抽出する方法などが挙げられる。抽出された特徴パラメータの時系列はバッファメモリ（ＢＭ）２００Ｂを介して単語照合部２００Ｃに入力される。
単語照合部２００Ｃは、ワン−パス・ビタビ復号化法を用いて、バッファメモリ２００Ｂを介して入力される特徴パラメータのデータに基づいて、音声認識辞書記憶部７００に記憶された音素ＨＭＭと単語辞書とを用いて単語仮説を検出し、尤度を計算して出力する。ここで、単語照合部２００Ｃは、各時刻の各ＨＭＭの状態毎に、単語内の尤度と発声開始からの尤度を計算する。尤度は、単語の識別番号、単語の開始時刻、先行単語の違い毎に個別にもつ。また、計算処理量の削減のために、音素ＨＭＭ及び単語辞書とに基づいて計算される総尤度のうちの低い尤度のグリッド仮説を削減するようにしてもよい。単語照合部２００Ｃは、検出した単語仮説とその尤度の情報を発声開始時刻からの時間情報（具体的には、例えばフレーム番号）とともにバッファメモリ２００Ｄを介して候補決定部２００Ｅ及び単語仮説絞込部２００Ｆに出力する。
【００２５】
候補決定部２００Ｅは、会話制御部５００を参照して、検出した単語仮説と所定の談話空間内の話題特定情報とを比較し、検出した単語仮説の内、所定の談話空間内の話題特定情報と一致するものがあるか否かを判定し、一致するものがある場合は、その一致する単語仮説を認識結果として出力し、一方一致するものがない場合は、単語仮説絞込部２００Ｆに単語仮説の絞込を行うよう要求する。
【００２６】
候補決定部２００Ｅの動作例を説明する。今、単語照合部２００Ｃが複数の単語仮説「カンタク」「カタク」「カントク」およびその尤度（認識率）を出力し、所定の談話空間は「映画」に関するものでありその話題特定情報には「カントク（監督）」は含まれているが、「カンタク（干拓）」及び「カタク（仮託）」は含まれていないとする。また「カンタク」「カタク」「カントク」の尤度（認識率）は「カンタク」が最も高く「カントク」は最も低く、「カタク」は両者の中間であったとする。
【００２７】
上記の状況において、候補決定部２００Ｅは、検出した単語仮説と所定の談話空間内の話題特定情報とを比較して、単語仮説「カントク」が、所定の談話空間内の話題特定情報と一致するものであると判定し、単語仮説「カントク」を認識結果として出力し、会話制御部に渡す。このように処理することにより、現在扱われている話題「映画」に関連した「カントク（監督）」が、より上位の尤度（認識率）を有する単語仮説「カンタク」「カタク」に優先されて選択され、その結果会話の文脈に即した音声認識結果を出力することが可能となる。
【００２８】
一方、一致するものがない場合は、候補決定部２００Ｅからの単語仮説の絞込を行う要求に応じて単語仮説絞込部２００Ｆが認識結果を出力するよう動作する。単語仮説絞込部２００Ｆは、単語照合部２００Ｃからバッファメモリ２００Ｄを介して出力される複数個の単語仮説に基づいて、音声認識辞書記憶部７００に記憶された統計的言語モデルを参照して、終了時刻が等しく開始時刻が異なる同一の単語の単語仮説に対して、当該単語の先頭音素環境毎に、発声開始時刻から当該単語の終了時刻に至る計算された総尤度のうちの最も高い尤度を有する１つの単語仮説で代表させるように単語仮説の絞り込みを行った後、絞り込み後のすべての単語仮説の単語列のうち、最大の総尤度を有する仮説の単語列を認識結果として出力する。本実施形態においては、好ましくは、処理すべき当該単語の先頭音素環境とは、当該単語より先行する単語仮説の最終音素と、当該単語の単語仮説の最初の２つの音素とを含む３つの音素並びをいう。
【００２９】
単語仮説絞込部２００Ｆによる単語絞込処理の例を説明する。例えば（ｉ−１）番目の単語Ｗｉ−１の次に、音素列ａ１，ａ２，…，ａｎからなるｉ番目の単語Ｗｉがくるときに、単語Ｗｉ−１の単語仮説として６つの仮説Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃ，Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆが存在しているとする。ここで、前者３つの単語仮説Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃの最終音素は／ｘ／であるとし、後者３つの単語仮説Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆの最終音素は／ｙ／であるとする。終了時刻ｔｅと先頭音素環境が等しい仮説のうち総尤度が最も高い仮説以外を削除する。なお、上から４番めの仮説は先頭音素環境が違うため、すなわち、先行する単語仮説の最終音素がｘではなくｙであるので、上から４番めの仮説を削除しない。すなわち、先行する単語仮説の最終音素毎に１つのみ仮説を残す。
【００３０】
以上の実施形態においては、当該単語の先頭音素環境とは、当該単語より先行する単語仮説の最終音素と、当該単語の単語仮説の最初の２つの音素とを含む３つの音素並びとして定義されているが、本発明はこれに限らず、先行する単語仮説の最終音素と、最終音素と連続する先行する単語仮説の少なくとも１つの音素とを含む先行単語仮説の音素列と、当該単語の単語仮説の最初の音素を含む音素列とを含む音素並びとしてもよい。
以上の実施の形態において、特徴抽出部２００Ａと、単語照合部２００Ｃと、候補決定部２００Ｅと、単語仮説絞込部２００Ｆとは、例えば、デジタル電子計算機などのコンピュータで構成され、バッファメモリ２００Ｂ，２００Ｄと、音声認識辞書記憶部７００とは、例えばハードデイスクメモリなどの記憶装置で構成される。
【００３１】
以上実施形態においては、単語照合部２００Ｃ、単語仮説絞込部２００Ｆとを用いて音声認識を行っているが、本発明はこれに限らず、例えば、音素ＨＭＭを参照する音素照合部と、例えばＯｎｅ  Ｐａｓｓ  ＤＰアルゴリズムを用いて統計的言語モデルを参照して単語の音声認識を行う音声認識部とで構成してもよい。
また、本実施の形態では、音声認識部２００は会話制御装置１の一部分として説明するが、音声認識部２００、音声認識辞書記憶部７００、及び会話データベース５００より構成される、独立した音声認識装置とすることも可能である。
【００３２】
［１−２−２．音声認識部の動作例］
つぎに図３を参照しながら音声認識部２００の動作について説明する。図３は、音声認識部２００の動作例を示すフロー図である。入力部１００より音声信号を受け取ると、音声認識部２００は入力された音声の特徴分析を行い、特徴パラメータを生成する（ステップＳ３０１）。次に、この特徴パラメータと音声認識辞書記憶部に記憶された音素ＨＭＭ及び言語モデルとを比較して、所定個数の単語仮説及びその尤度を取得する（ステップＳ３０２）。次に、音声認識部２００は、取得した所定個数の単語仮説と検出した単語仮説と所定の談話空間内の話題特定情報とを比較し、検出した単語仮説の内、所定の談話空間内の話題特定情報と一致するものがあるか否かを判定する（ステップＳ３０３、Ｓ３０４）。一致するものがある場合は、音声認識部２００はその一致する単語仮説を認識結果として出力する（ステップＳ３０５）。一方、一致するものがない場合は、音声認識部２００は取得した単語仮説の尤度に従って、最大尤度を有する単語仮説を認識結果として出力する（ステップＳ３０６）。
【００３３】
［１−３．音声認識辞書記憶部］
再び、図１に戻って、会話制御装置の構成例の説明を続ける。
音声認識辞書記憶部７００は、標準的な音声信号に対応する文字列を格納するものである。この照合をした音声認識部２００は、その音声信号に対応する単語仮説に対応する文字列を特定し、その特定した文字列を文字列信号として会話制御部３００に出力する。
【００３４】
［１−４．文解析部］
前記文解析部４００は、入力部１００又は音声認識部２００で特定された文字列を解析するものである。この文解析部４００は、本実施の形態では、図４に示すように、文字列特定部４１０と、形態素抽出部４２０と、形態素データベース４３０と、入力種類判定部４４０と、発話種類データベース４５０とを有している。文字列特定部４１０は、入力部１００及び音声認識部２００で特定された一連の文字列を一文節毎に区切るものである。この一文節とは、文法の意味を崩さない程度に文字列をできるだけ細かく区切った一区切り文を意味する。具体的に、文字列特定部４１０は、一連の文字列の中に、ある一定以上の時間間隔があるときは、その部分で文字列を区切る。文字列特定部４１０は、その区切った各文字列を形態素抽出部４２０及び入力種類判定部４４０に出力する。尚、以下で説明する「文字列」は、一文節毎の文字列を意味するものとする。
【００３５】
［１−５．形態素抽出部］
形態素抽出部４２０は、文字列特定部４１０で区切られた一文節の文字列に基づいて、その一文節の文字列の中から、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するものである。ここで、形態素とは、本実施の形態では、文字列に現された語構成の最小単位を意味するものとする。この語構成の最小単位としては、例えば、名詞、形容詞、動詞などの品詞が挙げられる。各形態素は、図５に示すように、本実施の形態ではｍ１，ｍ２，ｍ３…，と表現することができる。具体的には、図５に示すように、文字列特定部４１０から文字列が入力された形態素抽出部４２０は、入力された文字列と、形態素データベース４３０に予め格納されている形態素群（この形態素群は、それぞれの品詞分類に属する各形態素についてその形態素の見出し語・読み・品詞・活用形などを記述した形態素辞書として用意されている）とを照合する。その照合をした形態素抽出部４２０は、その文字列の中から、予め記憶された形態素群のいずれかと一致する各形態素（ｍ１，ｍ２、…）を抽出する。この抽出された各形態素を除いた要素（ｎ１，ｎ２，ｎ３…）は、例えば助動詞等が挙げられる。この形態素抽出部４２０は、抽出した各形態素を第一形態素情報として話題特定情報検索蔀３２０に出力する。なお、第一形態素情報は構造化されている必要はない。ここで「構造化」とは、文字列の中に含まれる形態素を品詞等に基づいて分類し配列することをいい、たとえば発話文である文字列を、「主語＋目的語＋述語」などの様に、所定の順番で形態素を配列してなるデータに変換することを言う。もちろん、構造化した第一形態素情報を用いたとしても、それが本実施の形態を実現をさまたげることはない。
【００３６】
［１−６．入力種類判定部］
入力種類判定部４４０は、文字列特定部４１０で特定された文字列に基づいて、発話内容の種類（発話種類）を判定するものである。この発話種類は、本実施の形態では、例えば図６に示す「発話文のタイプ」を意味する。ここで、「発話文のタイプ」は、本実施の形態では、図６に示すように、陳述文（Ｄ  ；  Ｄｅｃｌａｒａｔｉｏｎ）、時間文（Ｔ  ；  Ｔｉｍｅ）、場所文（Ｌ  ；  Ｌｏｃａｔｉｏｎ）、反発文（Ｎ  ；  Ｎｅｇａｔｉｏｎ）などから構成される。この各タイプから構成される文は、肯定文又は質問文で構成される。「陳述文」とは、利用者の意見又は考えを示す文を意味するものである。この陳述文は本実施の形態では、図６に示すように、例えば”私は佐藤が好きです”などの文が挙げられる。「場所文」とは、場所的な概念を伴う文を意味するものである。「時間文」とは、時間的な概念を伴う文を意味するものである。「反発文」とは、陳述文を否定するときの文を意味する。「発話文のタイプ」についての例文は図６に示す通りである。
【００３７】
入力種類判定部４４０が「発話文のタイプ」を判定するには、入力種類判定部４４０は、本実施の形態では、図７に示すように、陳述文であることを判定するための定義表現辞書、反発文であることを判定するための反発表現辞書等を用いる。具体的に、文字列特定部４１０から文字列が入力された入力種類判定部４４０は、入力された文字列に基づいて、その文字列と発話種類データベース４５０に格納されている各辞書とを照合する。その照合をした入力種類判定部４４０は、その文字列の中から、各辞書に関係する要素を抽出する。
【００３８】
この入力種類判定部４４０は、抽出した要素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定する。例えば、入力種類判定部４４０は、ある事象について陳述している要素が文字列の中に含まれる場合には、その要素が含まれている文字列を陳述文として判定する。入力種類判定部４４０は、判定した「発話文のタイプ」を回答取得部３５０に出力する。
【００３９】
［１−７．会話データベース］
前記会話データベース５００は、図８に示すように、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す話題タイトル（第二形態素情報という）と、発話内容に対する利用者への回答文とを予め相互に対応付けて複数記憶するものである。また、回答文の種類を示す複数の回答種類は、回答文に対応付けられている。
更に、会話データベース５００は、話題を特定するための話題特定情報を予め複数記憶するものである。具体的に「話題特定情報」は、本実施の形態では、利用者から入力されると予想される入力内容又は利用者への回答文に関連性のあるキーワードを意味する。この話題特定情報には、話題タイトルが複数対応付けられている。また各話題タイトルには、利用者への回答文が対応付けられている。
【００４０】
図９に示すように、各話題特定情報は、本実施の形態では、他の話題特定情報との間で上位概念、下位概念、同義語、対義語の関係が明確となるように記憶されている。例えば、話題特定情報（映画）に対する上位概念の話題特定情報（「娯楽」）は、話題特定情報（「映画」）に対して上の階層に記憶される。また、話題特定情報（「映画」）に対する下位概念の話題特定情報（「映画の監督」、「主演」など）は、話題特定情報（「映画」）に対して下の階層に記憶される。
【００４１】
図１０に示すように、話題タイトル（第二形態素情報）は、本実施の形態では、第一特定情報、第二特定情報及び第三特定情報によって構成されている。
ここで、「第一特定情報」は、本実施の形態では、話題を構成する主要な形態素を意味するものである。この第一特定情報は、例えば文を構成する主語が挙げられる。
また、「第二特定情報」は、本実施の形態では、第一特定情報と密接な関連性を有する形態素を意味するものである。この第二特定情報は、例えば目的語が挙げられる。
更に、「第三特定情報」は、本実施の形態では、ある対象についての動きを示す形態素、又は名詞等を修飾する形態素を意味するものである。この第三特定情報は、例えば動詞、副詞又は形容詞が挙げられる。
【００４２】
例えば、主語が「Ａ映画」、形容詞が「面白い」である場合には、図１０に示すように、話題タイトル（第二形態素情報）は、第一特定情報に含まれる形態素「Ａ映画」と、第三特定情報に含まれる形態素「面白い」とから構成されることになる。この話題タイトル（Ａ映画；＊；面白い）は、「Ａ映画は面白い」の意味を有する。
この話題タイトルを構成する括弧内は、以下では左から第一特定情報、第二特定情報、第三特定情報の順番となっている。また、話題タイトルのうち、特定情報に含まれる形態素がない場合には、その部分については、「＊」を示すことにする。尚、上記話題タイトルを構成する特定情報は、上記三つに限定されるものではなく、更に他の特定情報があってもよい。
【００４３】
回答文は、図１１に示すように、本実施の形態では、利用者から発話された発話文のタイプに対応した回答をするために、陳述（Ｄ  ；  Ｄｅｃｌａｒａｔｉｏｎ）、時間（Ｔ  ；  Ｔｉｍｅ）、場所（Ｌ  ；  Ｌｏｃａｔｉｏｎ）、否定（Ｎ  ；  Ｎｅｇａｔｉｏｎ）などのタイプ（回答種類）に分類されている。また肯定文は「Ａ」とし、質問文は「Ｑ」とする。
例えば、話題タイトル１−１が（佐藤；＊；好き）｛これは、「佐藤が好きです」に含まれる形態素を抽出したもの｝である場合には、その話題タイトル１−１に対応する回答文１−１は、（ＤＡ；陳述肯定文「私も佐藤が好きです」）、（ＴＡ；時間肯定文「私は打席に立ったときの佐藤が好きです」）などが挙げられる。後述する回答取得部３５０は、その話題タイトルに対応付けられた一の回答文を取得する。
【００４４】
［１−８．会話制御部］
前記会話制御部３００は、本実施の形態では、図４に示すように、管理部３１０と、話題特定情報検索部３２０と、省略文補完部３３０と、話題検索部３４０と、回答取得部３５０とを有している。前記管理部３１０は、会話制御部３００の全体を制御するものである。以下、会話制御部３００を構成するこれら各部について説明する。
【００４５】
［１−８−１．話題特定情報検索部］
話題特定情報検索部３２０は、形態素抽出部４２０で抽出された第一形態素情報と各話題特定情報とを照合し、各話題特定情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素と一致する話題特定情報を検索するものである。具体的に、話題特定情報検索部３２０は、形態素抽出部４２０から入力された第一形態素情報が「佐藤」及び「好き」の二つの形態素で構成される場合には、入力された第一形態素情報と話題特定情報群とを照合する。
【００４６】
この照合をした話題特定情報検索部３２０は、着目話題タイトル（前回までに検索された話題タイトル）に第一形態素情報を構成する形態素（例えば「佐藤」）が含まれているときは、その着目話題タイトルを回答取得部３５０に出力する。一方、着目話題タイトルに第一形態素情報を構成する形態素が含まれていないときは、話題特定情報検索部３２０は、第一形態素情報に基づいて利用者入力文話題特定情報を決定し、入力された第一形態素情報及び利用者入力文話題特定情報を省略文補完部３３０に出力する。
【００４７】
［１−８−２．省略文補完部］
省略文補完部３３０は、前記第一形態素情報を、前回までに検索された話題特定情報（以下、「着目話題特定情報」）及び前回の回答文に含まれる話題特定情報（以下、「回答文話題特定情報」という）を利用して、補完することにより複数種類の補完された第一形態素情報を生成する。例えば発話文が「好きだ」という文であった場合、省略文補完部３３０は、着目話題特定情報「佐藤」を、第一形態素情報「好き」に含めて、補完された第一形態素情報「佐藤、好き」を生成する。
【００４８】
すなわち、第一形態素情報を「Ｗ」、着目話題特定情報や回答文話題特定情報の集合を「Ｄ」とすると、省略文補完部３３０は、第一形態素情報「Ｗ」に集合「Ｄ」の要素を含めて、補完された第一形態素情報を生成する。
これにより、第一形態素情報を用いて構成される文が、省略文であって日本語として明解でない場合などにおいて、省略文補完部３３０は、集合「Ｄ」を用いて、その集合「Ｄ」の要素（例えば、”佐藤”）を第一形態素情報「Ｗ」に含めることができる。この結果、省略文補完部３３０は、第一形態素情報「好き」を補完された第一形態素情報「佐藤、好き」にすることができる。なお、補完された第一形態素情報「佐藤、好き」は、「佐藤が好きだ」という発話内容に対応する。
【００４９】
すなわち、省略文補完部３３０は、利用者の発話内容が省略文である場合などであっても、集合「Ｄ」を用いて省略文を補完することができる。この結果、省略文補完部３３０は、第一形態素情報から構成される文が省略文であっても、その文が適正な日本語となるようにすることができる。
また、省略文補完部３３０が、前記集合「Ｄ」に基づいて、補完後の第一形態素情報に一致する「話題タイトル」を検索する。補完後の第一形態素情報に一致する「話題タイトル」を発見した場合は、省略文補完部３３０はこの「話題タイトル」を回答取得部３５０に出力する。回答取得部３５０は、省略文補完部３３０で検索された適切な「話題タイトル」に基づいて、利用者の発話内容に最も適した回答文を出力することができる。
尚、省略文補完部３３０は、集合「Ｄ」の要素を第一形態素情報に含めるだけに限定されるものではない。この省略文補完部３３０は、着目話題タイトルに基づいて、その話題タイトルを構成する第一特定情報、第二特定情報又は第三特定情報のいずれかに含まれる形態素を、抽出された第一形態素情報に含めても良い。
【００５０】
［１−８−３．話題検索部］
話題検索部３４０は、省略文補完部３３０で話題タイトルが決まらなかったとき、第一形態素情報と、利用者入力文話題特定情報に対応する各話題タイトルとを照合し、各話題タイトルの中から、第一形態素情報に最も適する話題タイトルを検索するものである。
具体的に、省略文補完部３３０から検索命令信号が入力された話題検索部３４０は、入力された検索命令信号に含まれる利用者入力文話題特定情報及び第一形態素情報に基づいて、その利用者入力文話題特定情報に対応付けられた各話題タイトルの中から、その第一形態素情報に最も適した話題タイトルを検索する。話題検索部３４０は、その検索した話題タイトルを検索結果信号として回答取得部３５０に出力する。
【００５１】
図１２に示すように、例えば、話題検索部３４０は、入力された第一形態素情報「佐藤、好き」に話題特定情報「佐藤」が含まれるので、その話題特定情報「佐藤」に対応付けられた各話題タイトル１−１，１−２，…と入力された第一形態素情報「佐藤、好き」とを照合する。
この話題検索部３４０は、その照合結果に基づいて、各話題タイトル１−１〜１−２の中から、入力された第一形態素情報「佐藤、好き」と一致する話題タイトル１−１（佐藤；＊；好き）を検索する。話題検索部３４０は、検索した話題タイトル１−１（佐藤：＊：好き）を検索結果信号として回答取得部３５０に出力する。
【００５２】
［１−８−４．回答取得部］
回答取得部３５０は、話題検索部３４０で検索された話題タイトルに基づいて、話題タイトルに対応付けられた回答文を取得するものである。また、回答取得部３５０は、話題検索部３４０で検索された話題タイトルに基づいて、その話題タイトルに対応付けられた各回答種類と、入力種類判定部４４０で判定された発話種類とを照合する。その照合をした回答取得部３５０は、各回答種類の中から、判定された発話種類と一致する回答種類を検索する。
【００５３】
図１２に示すように、例えば、回答取得部３５０は、話題検索部３４０で検索された話題タイトルが話題タイトル１−１（佐藤；＊；好き）である場合には、その話題タイトル１−１に対応付けられている回答文１−１（ＤＡ，ＴＡなど）の中から、入力種類判定部４４０で判定された「発話文のタイプ」（例えばＤＡ）と一致する回答種類（ＤＡ）を特定する。この回答種類（ＤＡ）を特定した回答取得部３５０は、特定した回答種類（ＤＡ）に基づいて、その回答種類（ＤＡ）に対応付けられた回答文１−１（「私も佐藤が好き」）を取得する。
ここで、上記”ＤＡ”、”ＴＡ”等のうち、”Ａ”は、肯定形式を意味する。従って、発話種類及び回答種類に”Ａ”が含まれているときは、ある事柄について肯定することを示している。また、発話種類及び回答種類には、”ＤＱ”、”ＴＱ”等の種類を含めることもできる。この”ＤＱ”、”ＴＱ”等のうち”Ｑ”は、ある事柄についての質問を意味する。
【００５４】
回答種類が上記質問形式（Ｑ）からなるときは、この回答種類に対応付けられる回答文は、肯定形式（Ａ）で構成される。この肯定形式（Ａ）で作成された回答文としては、質問事項に対して回答する文等が挙げられる。例えば、発話文が「あなたはスロットマシンを操作したことがありますか？」である場合には、この発話文についての発話種類は、質問形式（Ｑ）となる。この質問形式（Ｑ）に対応付けられる回答文は、例えば「私はスロットマシンを操作したことがあります」（肯定形式（Ａ））が挙げられる。
【００５５】
一方、発話種類が肯定形式（Ａ）からなるときは、この回答種類に対応付けられる回答文は、質問形式（Ｑ）で構成される。この質問形式（Ｑ）で作成された回答文としては、発話内容に対して聞き返す質問文、又は特定の事柄を聞き出す質問文等が挙げられる。例えば、発話文が「私はスロットマシンで遊ぶのが趣味です」である場合には、この発話文についての発話種類は、肯定形式（Ａ）となる。この肯定形式（Ａ）に対応付けられる回答文は、例えば”パチンコで遊ぶのは趣味ではないのですか？”（特定の事柄を聞き出す質問文（Ｑ））が挙げられる。
【００５６】
回答取得部３５０は、取得した回答文を回答文信号として管理部３１０に出力する。回答取得部３５０から回答文信号が入力された管理部３１０は、入力された回答文信号を出力部６００に出力する。
出力部６００は、回答取得部３５０で取得された回答文を出力するものである。この出力部６００は、例えば、スピーカ、ディスプレイなどが挙げられる。具体的に、管理部３１０から回答文が入力された出力部６００は、入力された回答文に基づいて、音声をもってその回答文、例えば、「私も佐藤が好きです」を出力する。
【００５７】
［２．会話制御方法］
上記構成を有する会話制御装置１による会話制御方法は、以下の手順により実施することができる。図１３は、本実施の形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図である。
先ず、入力部１００が、利用者からの発話内容を取得するステップを行う（ステップＳ１３０１）。具体的には、入力部１００は、利用者の発話内容を構成する音声を取得する。入力部１００は、取得した音声を音声信号として音声認識部２００に出力する。なお、入力部１００は、利用者からの音声ではなく、利用者から入力された文字列（例えは、テキスト形式で入力された文字データ）を取得してもよい。
【００５８】
次いで、音声認識部２００が、入力部１００で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定するステップを行う（ステップＳ１３０２）。具体的には、入力部１００から音声信号が入力された音声認識部２００は、入力された音声信号に基づいて、その音声信号に対応する単語仮説（候補）を特定する。音声認識部２００は、特定した単語仮説（候補）に対応付けられた文字列を取得し、取得した文字列を文字列信号として会話制御部３００に出力する。
【００５９】
そして、文字列特定部４１０が、音声認識部２００で特定された一連の文字列を一文毎に区切るステップを行う（ステップＳ１３０３）。具体的には、管理部３１０から文字列信号（あるいは形態素信号）が入力された文字列特定部４１０は、その入力された一連の文字列の中に、ある一定以上の時間間隔があるときは、その部分で文字列を区切る。文字列特定部４１０は、その区切った各文字列を形態素抽出部４２０及び入力種類判定部４４０に出力する。なお、文字列特定部４１０は、入力された文字列がキーボードから入力された文字列である場合には、句読点又はスペース等のある部分で文字列を区切るのが好ましい。
【００６０】
その後、形態素抽出部４２０が、文字列特定部４１０で特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するステップを行う（ステップＳ１３０４）。具体的に、文字列特定部４１０から文字列が入力された形態素抽出部４２０は、入力された文字列と、形態素データベース４３０に予め格納されている形態素群とを照合する。なお、その形態素群は、本実施の形態では、それぞれの品詞分類に属する各形態素について、その形態素の見出し語・読み・品詞・活用形などを記述した形態素辞書として準備されている。
この照合をした形態素抽出部４２０は、入力された文字列の中から、予め記憶された形態素群に含まれる各形態素と一致する各形態素（ｍ１，ｍ２、…）を抽出する。形態素抽出部４２０は、抽出した各形態素を第一形態素情報として話題特定情報検索部３２０に出力する。
【００６１】
次いで、入力種類判定部４４０が、文字列特定部４１０で特定された一文を構成する各形態素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定するステップを行う（ステップＳ１３０５）。具体的には、文字列特定部４１０から文字列が入力された入力種類判定部４４０は、入力された文字列に基づいて、その文字列と発話種類データベース４５０に格納されている各辞書とを照合し、その文字列の中から、各辞書に関係する要素を抽出する。この要素を抽出した入力種類判定部４４０は、抽出した要素に基づいて、その要素がどの「発話文のタイプ」に属するのかを判定する。入力種類判定部４４０は、判定した「発話文のタイプ」（発話種類）を回答取得部３５０に出力する。
【００６２】
そして、話題特定情報検索部３２０が、形態素抽出部４２０で抽出された第一形態素情報と着目話題タイトルとを比較するステップを行う（ステップＳ１３０６）。
第一形態素情報を構成する形態素と着目話題タイトルとが一致する場合、話題特定情報検索部３２０は、その話題タイトルを回答取得部３５０に出力する。一方、話題特定情報検索部３２０は、第一形態素情報を構成する形態素と話題タイトルとが一致しなかった場合には、入力された第一形態素情報及び利用者入力文話題特定情報を検索命令信号として省略文補完部３３０に出力する。
【００６３】
その後、省略文補完部３３０が、話題特定情報検索部３２０から入力された第一形態素情報に基づいて、着目話題特定情報及び回答文話題特定情報を、入力された第一形態素情報に含めるステップを行う（ステップＳ１３０７）。具体的には、第一形態素情報を「Ｗ」、着目話題特定情報及び回答文話題特定情報の集合を「Ｄ」とすると、省略文補完部３３０は、第一形態素情報「Ｗ」に話題特定情報「Ｄ」の要素を含めて、補完された第一形態素情報を生成し、この補完された第一形態素情報と集合「Ｄ」に関連づけされたすべての話題タイトルとを照合し、補完された第一形態素情報と一致する話題タイトルがあるか検索する。補完された第一形態素情報と一致する話題タイトルがある場合は、省略文補完部３３０は、その話題タイトルを回答取得部３５０に出力する。一方、補完された第一形態素情報と一致する話題タイトルを発見しなかった場合は、省略文補完部３３０は、第一形態素情報と利用者入力文話題特定情報とを話題検索部３４０に渡す。
【００６４】
次いで、話題検索部３４０は、第一形態素情報と、利用者入力文話題特定情報とを照合し、各話題タイトルの中から、第一形態素情報に適した話題タイトルを検索するステップを行う（ステップＳ１３０８）。具体的には、省略文補完部３３０から検索命令信号が入力された話題検索部３４０は、入力された検索命令信号に含まれる利用者入力文話題特定情報及び第一形態素情報に基づいて、その利用者入力文話題特定情報に対応付けられた各話題タイトルの中から、その第一形態素情報に適した話題タイトルを検索する。話題検索部３４０は、その検索の結果得られた話題タイトルを検索結果信号として回答取得部３５０に出力する。
【００６５】
次いで、回答取得部３５０が、話題特定情報検索部３２０、省略文補完部３３０，あるいは話題検索部３４０で検索された話題タイトルに基づいて、判定された利用者の発話種類と話題タイトルに対応付けられた各回答種類とを照合する。この照合をした回答取得部３５０は、各回答種類の中から、判定された発話種類と一致する回答種類を検索する（ステップＳ１３０９）。
具体的に、話題検索部３４０から検索結果信号と、入力種類判定部４４０から「発話文のタイプ」とが入力された回答取得部３５０は、入力された検索結果信号に対応する「話題タイトル」と、入力された「発話文のタイプ」とに基づいて、その「話題タイトル」に対応付けられている回答種類群の中から、「発話文のタイプ」（ＤＡなど）と一致する回答種類を特定する。
【００６６】
この回答取得部３５０は、特定した回答種類に対応付けられた回答文を取得する。回答取得部３５０は、管理部３１０を介して、取得した回答文を出力部６００に出力する。管理部３１０から回答文が入力された出力部６００は、入力された回答文を出力する（ステップＳ１３１０）。
【００６７】
［３．会話制御装置および会話制御方法の利点］
上記構成を有する本実施の形態に係る発明（会話制御装置および会話制御方法）によれば、第一形態素情報が、利用者の発話内容を構成する主要な各形態素を集合させたものであるので、回答取得部３５０は、その主要な各形態素から構築される文の意味内容を考慮して、一の回答文を取得することができる。これにより、回答取得部３５０は、単に発話内容の全体をキーワードとして、そのキーワードに対応付けられた回答文を検索するよりも、発話内容に適した回答文を取得することができる。
【００６８】
また、話題検索部３４０は、第一形態素情報と一致する話題タイトルを検索するので、利用者の発話内容と完全に一致する話題タイトルを検索する必要がない。これにより、会話制御装置１を開発する開発者は、第一形態素情報と完全に一致する話題タイトルを全て記憶させる必要がなくなり、記憶部の容量を低減させることができる。
【００６９】
また、話題検索部３４０は、第一形態素情報と近似する話題タイトルを検索するには、その第一形態素情報と、”話題特定情報”に対応付けられている各話題タイトルとを照合させればよく、第一形態素情報と”全て”の話題タイトルとを照合させる必要がない。この結果、話題検索部３４０は、第一形態素情報と近似する話題タイトルを短時間で検索（ピンポイント検索）することができる。また、話題検索部３４０が上記ピンポイント検索をすることができるので、回答取得部３５０は、短時間で検索された話題タイトルに基づいて、その話題タイトルに対応付けられた回答文を短時間で取得することができる。
【００７０】
更に、回答取得部３５０は、各話題タイトルに対応付けられた回答種類の中から、判定された発話種類と一致する回答種類を検索し、検索した回答種類に対応付けられた回答文を取得することができる。これにより、回答取得部３５０が発話内容を構成する発話種類にマッチした回答文を取得することができるので、回答取得部３５０は、利用者の発話内容に対してより適切な回答をすることができる。
【００７１】
また、利用者の発話内容が省略文である場合には、省略文補完部３３０は、話題特定情報検索部３２０で前回検索された話題特定情報を、発話内容に対応する第一形態素情報に含めることができる。これにより、省略文補完部３３０は、利用者の発話内容が省略文である場合であっても、前回検索された話題特定情報を用いて省略文を補完することができる。この結果、省略文補完部３３０は、第一形態素情報から構成される文が省略文であっても、その文が適切な文となるようにすることができる。
【００７２】
更に、話題検索部３４０が、補完後の第一形態素情報に基づいて、その第一形態素情報に関連する適切な話題タイトルを検索することができるので、回答取得部３５０は、話題検索部３４０で検索された適切な話題タイトルに基づいて、発話内容に適した回答文を出力することができる。
【００７３】
最後に、会話制御装置１は、利用者からの入力情報が省略文であったとしても、ニューロネットワーク、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  ；  人工知能）などの機能を用いることなく、過去の検索結果を用いて、その省略文が何を意味するのかを推論することができると共に、その推論した意味内容に基づいてより適切な回答文を検索することができる。加えて、会話制御装置１の開発者は、ニューロネットワーク、ＡＩを搭載する必要がないので、その開発者は、会話制御装置１のシステムを、より簡便且つ短時間で構築することができる。
［Ｂ．第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態にかかる会話制御装置について説明する。  本発明の第２の実施の形態にかかる会話制御装置は、図１に示す第１の実施の形態にかかる会話制御装置１と同様に、入力部１００と、音声認識部２００と、会話制御部３００と、文解析部４００と、会話データベース５００と、出力部６００と、音声認識辞書記憶部７００とを備えている。第２の実施の形態にかかる会話制御装置１’は、音声認識部２００が会話制御部３００に文字列信号の代わりに形態素情報を送る点で、音声認識部２００が会話制御部３００に文字列信号おくる第１の実施の形態にかかる会話制御装置１と相違している。
図１４に、第２の実施の形態にかかる会話制御装置の詳細構成例である部分機能ブロック図を示す。
本実施の形態において、会話制御部３００’は、管理部３１０と、話題特定情報検索部３２０と、省略文補完部３３０と、話題検索部３４０と、回答取得部３５０とを有している。これら管理部３１０、話題特定情報検索部３２０、省略文補完部３３０、話題検索部３４０、回答取得部３５０の機能・作用は第１の実施の形態とほぼ同様である。
管理部３１０は、音声認識部２００から形態素情報を受け取ると、これを文解析部４００’に渡して、発話内容の種類（発話文タイプ）の特定を行わせるとともに、話題特定情報検索部３２０にこの形態素情報を第一形態素情報として渡す。
話題特定情報検索部３２０は、第一形態素情報と前回までに決定した話題タイトル（「着目話題タイトル」という）とを比較し、これらが一致するか否かを調べる。第一形態素情報と着目話題タイトルとが一致した場合には、話題特定情報検索部３２０は、その着目話題タイトルを回答取得部３５０に渡す。回答取得部３５０は、受け取った話題タイトルに対応する回答文候補を会話データベース５００より抽出し、抽出した回答文候補の内、入力種類判定部４４０から受け取った入力種類に合致した回答文を選択し、これを管理部３１０へ出力する。一方、第一形態素情報と着目話題タイトルとが一致しない場合には、話題特定情報検索部３２０は、第一形態素情報に含まれる話題特定情報（「利用者入力文話題特定情報」という）を生成するとともに、第一形態素情報、利用者入力文話題特定情報、着目話題特定情報、及び回答文話題特定情報（直前に利用者へ返された回答文に含まれる話題特定情報）を省略文補完部３３０に渡す。
省略文補完部３３０は、第一形態素情報及び利用者入力文話題特定情報、着目話題特定情報及び回答文話題特定情報に関連づけられているすべての話題タイトルを会話データベース５００より抽出し、これら話題特定情報を第一形態素情報に付加することにより、複数種類の補完された第一形態素情報（以下、「補完第一形態素情報」という）を作成し、それぞれの補完第一形態素情報と前記話題タイトルとを照合し、補完第一形態素情報に一致する話題タイトルを検索し、これを回答取得部３５０に渡す。回答取得部３５０は、受け取った話題タイトルに対応する回答文候補を会話データベース５００より抽出し、抽出した回答文候補の内、入力種類判定部４４０から受け取った入力種類に合致した回答文を選択し、これを管理部３１０へ出力する。一方、一致する話題タイトルがない場合は、省略文補完部３３０は第一形態素情報、利用者入力文話題特定情報を話題検索部３４０に渡す。
話題検索部３４０は、第一形態素情報群を受け取るとともに、利用者入力文話題特定情報に関連づけられた話題タイトルを会話データベース５００より抽出し、第一形態素情報群と比較し、第一形態素情報に適した話題タイトルがあるか否かを調べる。第一形態素情報に適した話題タイトルを発見した場合は、話題検索部３４０はその話題タイトルを回答取得部３５０に渡す。一方、第一形態素情報に適した話題タイトルを発見できなかった場合は、話題検索部３４０は回答不能若しくは不明であることを、回答取得部３５０に知らせる。回答取得部３５０は予め回答不能若しくは不明の場合になすべき回答として定められた回答文を選択して、管理部３１０へ出力する。
回答取得部３５０は、話題特定情報検索部３２０，省略文補完部３３０，あるいは話題検索部３４０から受け取った話題タイトルに対応する回答文候補を会話データベース５００より抽出し、抽出した回答文候補の内、入力種類判定部４４０から受け取った入力種類（発話文のタイプ）に合致した回答文を選択し、これを管理部３１０へ出力する。
第２の実施の形態にかかる会話制御装置１’の文解析部４００’は、入力種類判定部４４０と、発話種類データベース４５０とを有しているが、文字列特定部４１０、形態素抽出部４２０、及び形態素データベース４３０を有さない点で第１の実施の形態における文解析部４００とは異なっている。これは、文解析部４００’が文字列情報の代わりに形態素情報を会話制御部３００’から供給されるためである。
上記第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態に比べて、文解析部４００’において文字列を形態素解析することにより、第一形態素情報を作成する必要がなくなるため、会話制御装置１’にかかる負荷が軽くなり、より高速な会話制御処理を実現することが可能となる。
【００７４】
［４．変形例その他］
（１）  なお、上記実施の形態にかかる音声認識部、音声認識装置、会話制御装置、音声認識方法、会話制御方法は、その利用が会話を行うことを目的とする装置（会話ロボットなど）に限定される必要はなく、遊技機においても利用可能である。
（２）本発明の第２の実施の形態では、会話データベース５００を言語モデルとして音声認識辞書記憶部７００に反映させることにより、より認識精度の高い音声認識辞書を構築することが可能である。図１５に、会話データベース５００を言語モデルとして音声認識辞書記憶部７００に反映させる会話制御装置１の構成例を示す。この例では、会話データベース５００に蓄積された話題タイトルを言語モデルとして音声認識辞書記憶部７００に適宜のタイミングで追加できるようになっている。これにより、会話の話題に即した言語モデルを音声認識辞書記憶部７００に反映させることが可能となり、音声認識精度のさらなる向上が期待できるようになる。
【００７５】
【発明の効果】
本発明は、既往の言語モデルに加えて談話履歴に基づいて音声認識をすること可能となるので、誤認識を防止した上で、談話範囲に即した発話候補を優先して選択するため、音声認識率を向上させることが可能となる。
【００７６】
本発明の別の態様では、「意味のない談話履歴」を除き、意味のある「談話履歴」にのみ即して発話候補を優先して選択するので、より話題に即した発話候補を優先して選択でき、その結果より一層音声認識率の向上を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】会話制御装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図２】音声認識部の構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】音声認識部の動作例を示すフロー図である。
【図４】会話制御装置の詳細構成例を示す機能ブロックである。
【図５】文字列と形態素の対応関係を示す図である。
【図６】発話分のタイプを示す図である。
【図７】入力判定部が用いる辞書の例を示す図である。
【図８】会話データベースの構造の例を示す図である。
【図９】話題特定情報相互の関係を示す図である。
【図１０】話題タイトルの構成例を示す図である。
【図１１】回答文のタイプの例を示す図である。
【図１２】会話データベースの内部で構築される「話題特定情報」に属する「話題タイトル」「回答文」の内容を示す図である。
【図１３】会話制御方法の手順を示すフロー図である。
【図１４】第２の実施の形態にかかる会話制御装置の詳細構成例である部分機能ブロック図を示す。
【図１５】会話制御装置の別の構成例を示す機能ブロック図である。
【符号の説明】
１  …  会話制御装置
１００  …  入力部
２００  …  音声認識部
２００Ａ  …  特徴抽出部
２００Ｂ  …  バッファメモリ
２００Ｃ  …  単語照合部
２００Ｄ  …  バッファメモリ
２００Ｅ  …  候補決定部
２００Ｆ  …  単語仮説絞込部
３００  …  会話制御部
４００  …  文解析部
５００  …  会話データベース
６００  …  出力部
７００  …  音声認識辞書記憶部
【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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【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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【図１４】
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【図１５】
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