(57)【要約】【課題】事前トレーニングなしに幅広い分野で利用しても実用環境での使用に耐えうる音声認識精度が望める処理装置、処理システム、音声認識方法及びプログラムを提供する。【解決手段】状況を認識する状況認識部２１と、状況認識部２１により認識された状況に基づいて、語彙情報を決定する語彙情報決定部２３と、音声を認識する音声認識部２５と、語彙情報決定部２３により決定された語彙情報に基づいて、音声認識部２５により認識された音声の音声認識結果を決定する音声認識結果決定部２７と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
状況を認識する状況認識部と、
前記状況認識部により認識された状況に基づいて、語彙情報を決定する語彙情報決定部と、
音声を認識する音声認識部と、
前記語彙情報決定部により決定された語彙情報に基づいて、前記音声認識部により認識された音声の音声認識結果を決定する音声認識結果決定部と、
を備える処理装置。
【請求項２】
前記音声認識結果決定部は、前記語彙情報決定部により決定された語彙情報に基づいて、前記音声認識部で認識された音声の１以上の音声認識候補の中から尤もらしい音声認識候補を前記音声認識結果に決定する請求項１に記載の処理装置。
【請求項３】
前記状況は、場所、時間、又はユーザの話し相手の少なくとも１つ以上を含む請求項１又は２に記載の処理装置。
【請求項４】
前記語彙情報決定部は、更に前記ユーザのユーザ情報に基づいて、前記語彙情報を決定する請求項１〜３のいずれか１つに記載の処理装置。
【請求項５】
状況を認識する状況認識部と、
前記状況認識部により認識された状況に基づいて、語彙情報を決定する語彙情報決定部と、
音声を認識する音声認識部と、
前記語彙情報決定部により決定された語彙情報に基づいて、前記音声認識部により認識された音声の音声認識結果を決定する音声認識結果決定部と、
を備える処理システム。
【請求項６】
状況認識部が、状況を認識する状況認識ステップと、
語彙情報決定部が、前記状況認識ステップにより認識された状況に基づいて、語彙情報を決定する語彙情報決定ステップと、
音声認識部が、音声を認識する音声認識ステップと、
音声認識結果決定部が、前記語彙情報決定ステップにより決定された語彙情報に基づいて、前記音声認識ステップにより認識された音声の音声認識結果を決定する音声認識結果決定ステップと、
を含む音声認識方法。
【請求項７】
状況を認識する状況認識ステップと、
前記状況認識ステップにより認識された状況に基づいて、語彙情報を決定する語彙情報決定ステップと、
音声を認識する音声認識ステップと、
前記語彙情報決定ステップにより決定された語彙情報に基づいて、前記音声認識ステップにより認識された音声の音声認識結果を決定する音声認識結果決定ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理装置、処理システム、音声認識方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声認識技術や自然言語処理技術を利用した入力インタフェースの研究が盛んであり、ユーザが発した音声をテキストデータに変換することで音声入力を受理する技術などが開発されている（例えば、特許文献１参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
但し、このような技術では、幅広い分野での利用を想定すると、膨大な語彙が必要となるため、実用環境での使用に耐えうる音声認識精度を望めないという問題がある。
【０００４】
ここで、例えば、個人向けに市販されている音声認識ソフトウェアのように、利用分野が個人利用に限定されていれば、語彙も限定されるため、それなりの音声認識精度を望めるが、業務分野など他の分野に対応することができない。
【０００５】
また、例えば、「ディクテーション」と呼ばれる事前トレーニングを行う方式の音声認識システムでは、当該トレーニングを行った話者については、それなりの音声認識精度を望めるが、当該トレーニングを行わない者については、実用環境での使用に耐えうる音声認識精度が望めない。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、事前トレーニングなしに幅広い分野で利用しても実用環境での使用に耐えうる音声認識精度が望める処理装置、処理システム、音声認識方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様にかかる処理装置は、状況を認識する状況認識部と、前記状況認識部により認識された状況に基づいて、語彙情報を決定する語彙情報決定部と、音声を認識する音声認識部と、前記語彙情報決定部により決定された語彙情報に基づいて、前記音声認識部により認識された音声の音声認識結果を決定する音声認識結果決定部と、を備える。
【０００８】
また、本発明の別の態様にかかる処理システムは、状況を認識する状況認識部と、前記状況認識部により認識された状況に基づいて、語彙情報を決定する語彙情報決定部と、音声を認識する音声認識部と、前記語彙情報決定部により決定された語彙情報に基づいて、前記音声認識部により認識された音声の音声認識結果を決定する音声認識結果決定部と、を備える。
【０００９】
また、本発明の別の態様にかかる音声認識方法は、状況認識部が、状況を認識する状況認識ステップと、語彙情報決定部が、前記状況認識ステップにより認識された状況に基づいて、語彙情報を決定する語彙情報決定ステップと、音声認識部が、音声を認識する音声認識ステップと、音声認識結果決定部が、前記語彙情報決定ステップにより決定された語彙情報に基づいて、前記音声認識ステップにより認識された音声の音声認識結果を決定する音声認識結果決定ステップと、を含む。
【００１０】
また、本発明の別の態様にかかるプログラムは、状況を認識する状況認識ステップと、前記状況認識ステップにより認識された状況に基づいて、語彙情報を決定する語彙情報決定ステップと、音声を認識する音声認識ステップと、前記語彙情報決定ステップにより決定された語彙情報に基づいて、前記音声認識ステップにより認識された音声の音声認識結果を決定する音声認識結果決定ステップと、をコンピュータに実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、事前トレーニングなしに幅広い分野で利用しても実用環境での使用に耐えうる音声認識精度が望めるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本実施形態の処理システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、本実施形態の語彙情報決定部により決定された語彙情報の一例を示す図である。
【図３】図３は、本実施形態のＮＡで実行される状況認識処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本実施形態のＮＡで実行される状況認識処理の一例であり、人間関係からユーザの状況を認識する処理を示すフローチャートである。
【図５】図５は、本実施形態のＮＡで実行される音声認識処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照しながら、本発明にかかる処理装置、処理システム、音声認識方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。
【００１４】
まず、本実施形態の処理システムの構成について説明する。
【００１５】
図１は、本実施形態の処理システム１の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、処理システム１は、処理装置の一例としてのネットワークエージェント（以下、「ＮＡ」と称する）１０と、検索部の一例としての検索サーバ１０１と、を備える。ＮＡ１０及び検索サーバ１０１は、インターネット１０７を介して接続されている。
【００１６】
検索サーバ１０１は、Ｗｅｂ上で公開されている情報を検索するものであり、例えば、Ｗｅｂ上で検索エンジン機能を提供するものなどであればよい。具体的には、検索サーバ１０１は、ＮＡ１０から検索クエリを受信し、受信した検索クエリに従ってＷｅｂ上で公開されている情報を検索し、検索結果をＮＡ１０に送信する。ここで、検索サーバ１０１が検索する情報は、Ｗｅｂの動的ページ上で公開されている動的情報であっても、Ｗｅｂの静的ページ上で公開されている静的情報であってもよい。なお、図１に示す例では、検索サーバを１台例示しているが、これに限定されるものではなく、何台であってもよい。
【００１７】
ＮＡ１０は、Ｗｅｂ上で公開されている情報や機能にアクセスする端末である。ＮＡ１０は、例えば、ユーザが発生した音声をテキストデータとして認識し、認識したテキストデータに基づく検索クエリを検索サーバ１０１に送信し、検索サーバ１０１から検索結果を受信する。本実施形態では、ＮＡ１０は、スマートフォンやタブレットなど携帯型の端末を想定しているが、これに限定されるものではなく、インターネットにアクセス可能な装置であればよく、例えば、プロジェクタやデジタルＴＶなどであってもよい。
【００１８】
本実施形態では、ユーザＵ１がＮＡ１０を所有しており、ユーザＵ１がユーザＵ２との対話にＮＡ１０を使用する場合を想定してＮＡ１０（処理システム１）について説明する。なお、ユーザＵ１は、ＯＡ（Office  Automation）機器関連の会社に勤める会社員であるものとするが、これに限定されるものではない。また、説明は省略するが、ユーザＵ２もＮＡ１０と同様のＮＡを所有しており、ユーザＵ１との対話に使用するものとする。なお、２人以上のユーザが共用してＮＡ１０を使用してもよい。
【００１９】
ＮＡ１０は、図１に示すように、音声入力部１１と、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）受信部１３と、通信部１５と、記憶部１７と、出力部１９と、制御部２０とを、備える。
【００２０】
音声入力部１１は、ユーザＵ１などが発する音声をＮＡ１０に入力するものであり、マイクロフォンなどの集音器により実現できる。
【００２１】
ＧＰＳ受信部１３は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信するものであり、ＧＰＳ受信機などにより実現できる。
【００２２】
通信部１５は、インターネット１０７を介して検索サーバ１０１などの外部機器と通信するものであり、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）などの通信装置により実現できる。
【００２３】
記憶部１７は、ＮＡ１０で実行される各種プログラムやＮＡ１０で行われる各種処理に使用されるデータなどを記憶する。記憶部１７は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、メモリカード、光ディスク、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの磁気的、光学的、又は電気的に記憶可能な記憶装置により実現できる。
【００２４】
記憶部１７は、語彙情報を記憶する語彙情報記憶部１８を含む。本実施形態では、記憶部１７に記憶されている語彙情報は、ユーザＵ１用の語彙情報であり、音響と単語と出現確率とを対応付けた情報であるものとするが、これに限定されるものではない。
【００２５】
出力部１９は、制御部２０の処理結果を出力するものであり、液晶ディスプレイやタッチパネル式ディスプレイなどの表示出力用の表示装置、スピーカなどの音声出力用の音声装置、又は印刷出力用の印刷装置などで実現してもよいし、これらの装置を併用して実現してもよい。
【００２６】
制御部２０は、ＮＡ１０の各部を制御するものであり、状況認識部２１と、語彙情報決定部２３と、音声認識部２５と、音声認識結果決定部２７と、検索要求部２９と、取得部３１と、出力制御部３３とを、含む。状況認識部２１、語彙情報決定部２３、音声認識部２５、音声認識結果決定部２７、検索要求部２９、取得部３１、及び出力制御部３３は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などの処理装置にプログラムを実行させること、即ち、ソフトウェアにより実現してもよいし、ＩＣ（Integrated  Circuit）などのハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア及びハードウェアを併用して実現してもよい。
【００２７】
状況認識部２１は、状況を認識する。具体的には、状況認識部２１は、状況として、場所、時間、又はユーザＵ１の話し相手の少なくとも１つ以上を認識することにより、ユーザＵ１の状況を認識する。
【００２８】
例えば、認識対象の状況が場所を含む場合、状況認識部２１は、ＧＰＳ受信部１３により受信されたＧＰＳ衛星からの電波を用いて、ユーザＵ１（ＮＡ１０）の場所（現在位置）を認識する。場所認識手法の詳細については、例えば、特許第４６８０３２３号などに開示されている公知の手法を用いることができるため、ここでは、詳細な説明は省略する。そして、状況認識部２１は、認識した場所がオフィスであれば、ユーザＵ１の状況は仕事中であると認識し、認識した場所が自宅であれば、ユーザＵ１の状況はプライベート中であると認識する。
【００２９】
なお、状況認識部２１は、建物の入り口などに設置されているチェックイン装置を用いて、ユーザＵ１の場所を認識してもよい。この場合、ＮＡ１０を所有するユーザＵ１が建物の入り口を通過する際に、状況認識部２１がチェックイン装置と通信することにより、ユーザＵ１が当該建物内にいることを認識する。そして、状況認識部２１は、当該建物がオフィスであれば、ユーザＵ１の状況は仕事中であると認識し、当該建物が自宅であれば、ユーザＵ１の状況はプライベート中であると認識する。
【００３０】
また例えば、認識対象の状況が時間を含む場合、状況認識部２１は、図示せぬＮＴＰ（Network  Time  Protocol）サーバなどと通信し、現在の時間を認識する。そして、状況認識部２１は、認識した時間に応じて、ユーザＵ１の状況が仕事中であるかプライベート中であるかを認識する。
【００３１】
なお、状況認識部２１は、ユーザＵ１がオフィスにいるが、現在の時間が休憩時間（例えば、１２：３０など）であることを認識した場合、ユーザＵ１の状況は仕事中ではなくプライベート中であると認識してもよい。
【００３２】
また例えば、認識対象の状況がユーザＵ１の話し相手を含む場合、状況認識部２１は、ユーザＵ１の話し相手が所有しているＮＡと通信することにより、ユーザＵ１と話し相手との人間関係を認識する。例えば、状況認識部２１は、ユーザＵ１の話し相手であるユーザＵ２が所有しているＮＡと通信することにより、ユーザＵ２の個人情報（例えば、氏名）を取得し、記憶部１７に記憶されているユーザＵ１の人間関係を示す人間関係情報（図示省略）と照合して、ユーザＵ１とユーザＵ２との人間関係を認識する。なお、ＮＡ１０の記憶部１７には、ユーザＵ１の個人情報が記憶されており、ユーザＵ２のＮＡには、ユーザＵ２の個人情報が記憶されているものとする。また例えば、状況認識部２１は、ユーザＵ１の話し相手であるユーザＵ２が所有しているＮＡと通信することにより、ユーザＵ２の個人情報を取得し、グループウェアやＳＮＳ（Social  Networking  Service）と照合して、ユーザＵ１とユーザＵ２との人間関係を認識する。そして、状況認識部２１は、当該話し相手が上司であれば、ユーザＵ１の状況は仕事中であると認識し、当該話し相手が友人であれば、ユーザＵ１の状況はプライベート中であると認識する。
【００３３】
語彙情報決定部２３は、状況認識部２１により認識された状況に基づいて、語彙情報を決定する。具体的には、語彙情報決定部２３は、語彙情報記憶部１８に記憶されている語彙情報の中から、状況認識部２１により認識されたユーザＵ１の状況に応じた語彙情報を決定する。なお語彙情報決定部２３は、更にユーザＵ１のユーザ情報に基づいて、語彙情報を決定してもよい。
【００３４】
例えば、語彙情報決定部２３は、状況認識部２１により認識されたユーザＵ１の状況に応じて、語彙情報記憶部１８に記憶されている語彙情報の出現頻度を更新することにより、状況認識部２１により認識されたユーザＵ１の状況に応じた語彙情報を決定する。また例えば、語彙情報決定部２３は、語彙情報記憶部１８に記憶されている語彙情報の中から、状況認識部２１により認識されたユーザＵ１の状況に予め対応付けられた語彙情報を取得することにより、状況認識部２１により認識されたユーザＵ１の状況に応じた語彙情報を決定する。
【００３５】
また例えば、語彙情報決定部２３は、状況認識部２１により認識されたユーザＵ１の状況に応じた語彙情報を外部から取得して語彙情報記憶部１８に記憶されている語彙情報を更新することにより、状況認識部２１により認識されたユーザＵ１の状況に応じた語彙情報を決定する。この場合、記憶部１７にユーザＵ１の専門分野や趣味などのユーザ情報を記憶しておけば、語彙情報決定部２３は、ユーザＵ１の状況に応じた語彙情報を外部から適切に取得できる。例えば、記憶部１７にユーザＵ１のユーザ情報として印刷機器設計を記憶しておけば、状況認識部２１により認識されたユーザＵ１の状況が仕事中である場合、語彙情報決定部２３は、転写、トナー画像、及び給紙ローラなどの印刷機器設計に関わる語彙を語彙情報として取得できる。なお、語彙情報決定部２３は、語彙情報をネットワークからダウンロードしてもよいし、Ｗｅｂ検索して取得してもよい。
【００３６】
図２は、本実施形態の語彙情報決定部２３により決定された語彙情報の一例を示す図であり、ユーザＵ１の状況が仕事中である場合の語彙情報を示している。前述したように、ユーザＵ１は、ＯＡ機器関連の会社員であるため、ユーザＵ１の状況が仕事中である場合の語彙情報には、仕事で使用される可能性が高いＯＡ機器関連の単語が多く含まれ、一般的な生活で使用される単語よりも出現確率が高くなっている。例えば、ＯＡ機器関連の会話で使用される「給紙」という単語の出現確率は「５％」、一般的な会話で使用される「休止」という単語の出現確率は「１％」であり、「給紙」の出現確率の方が高く設定されている。このため、両単語の音響は「キュウシ」で共通であるが、ユーザＵ１が発した音声の音響が「キュウシ」である場合、「休止」ではなく「給紙」が使用される確率が高くなる。なお、図示は省略するが、ユーザＵ１の状況がプライベート中である場合の語彙情報には、一般的な生活で使用される単語が多く含まれ、仕事で使用される可能性が高いＯＡ機器関連の単語よりも出現確率が高くなっている。
【００３７】
音声認識部２５は、音声入力部１１から入力された音声を認識する。具体的には、音声認識部２５は、音声入力部１１から入力された音声を解析し、音響の特徴量を抽出する。
【００３８】
音声認識結果決定部２７は、語彙情報決定部２３により決定された語彙情報に基づいて、音声認識部２５により認識された音声の音声認識結果を決定する。具体的には、音声認識結果決定部２７は、語彙情報決定部２３により決定された語彙情報に基づいて、音声認識部２５により認識された音声の１以上の音声認識候補の中から尤もらしい音声認識候補を音声認識結果に決定する。
【００３９】
例えば、音声認識部２５により抽出された音響の特徴量が「キュウシ」という音響の特徴量であり、語彙情報決定部２３により決定された語彙情報が図２に示す語彙情報であるとする。この場合、音声認識結果決定部２７は、図２に示す語彙情報を参照し、音声認識部２５により認識された音声の１以上の音声認識候補として、「給紙」及び「休止」という単語を取得する。そして音声認識結果決定部２７は、取得した「給紙」及び「休止」という単語の中から尤もらしい音声認識候補として「給紙」を音声認識結果に決定する。
【００４０】
なお、音声認識結果決定部２７は、単語の出現確率や文脈などを考慮して尤もらしい音声認識候補を判断し、音声認識結果に決定する。ここで、例えば、ＮＡ１０がプロジェクタである場合、音声認識結果決定部２７は、ＮＡ１０が投影しているプレゼンテーション資料の内容を文脈として考慮して音声認識結果を決定してもよい。また例えば、ＮＡ１０がデジタルＴＶである場合、視聴されている番組の内容を文脈として考慮して音声認識結果を決定してもよい。
【００４１】
そして、音声認識結果決定部２７は、決定した音声認識結果に基づいて、語彙情報記憶部１８に記憶されている語彙情報（例えば、出現確率）を更新する。
【００４２】
検索要求部２９は、音声認識部２５の音声認識結果に基づいて、情報の検索を要求する。例えば、検索要求部２９は、音声認識部２５の音声認識結果が疑問系である場合、音声認識部２５の音声認識結果に基づく検索クエリを検索サーバ１０１に送信し、検索サーバ１０１に情報の検索を要求する。なお、音声認識結果が疑問系であるか否かは、自然言語処理技術などを用いることにより判定できる。
【００４３】
取得部３１は、情報の検索結果を取得する。具体的には、取得部３１は、検索サーバ１０１から情報の検索結果を取得する。
【００４４】
出力制御部３３は、取得部３１により取得された検索結果を出力部１９に出力させる。出力制御部３３は、例えば、出力部１９に音声出力を行わせる場合、取得部３１により生成された応答文（検索結果）を音声合成して音声に変換し、出力部１９に音声出力させる。出力制御部３３は、また例えば、出力部１９に画面出力を行わせる場合、取得部３１により生成された応答文（検索結果）を描画データに変換し、出力部１９に画面出力させる。なお、出力制御部３３は、音声認識結果決定部２７により決定された音声認識結果を出力部１９に出力させてもよい。
【００４５】
なお、ＮＡ１０は、上述した各部の全てを必須の構成とする必要はなく、その一部を省略した構成としてもよい。
【００４６】
次に、本実施形態の処理システムの動作について説明する。
【００４７】
図３は、本実施形態のＮＡ１０で実行される状況認識処理の一例を示すフローチャートである。
【００４８】
状況認識部２１は、所定の契機になると、場所、時間、又はユーザＵ１の話し相手の少なくとも１つ以上を認識することにより、ユーザＵ１の状況を認識する（ステップＳ１０１）。
【００４９】
図４は、本実施形態のＮＡ１０で実行される状況認識処理の一例であり、人間関係からユーザＵ１の状況を認識する処理を示すフローチャートである。
【００５０】
まず、状況認識部２１は、ＧＰＳ受信部１３により受信されたＧＰＳ衛星からの電波を用いて、ユーザＵ１（ＮＡ１０）の現在位置を認識する（ステップＳ２０１）。
【００５１】
続いて、状況認識部２１は、認識したユーザＵ１（ＮＡ１０）の現在位置近辺に存在するＮＡと通信を行い、位置情報を取得することで、ユーザＵ１（ＮＡ１０）の現在位置から最も近い位置のＮＡをユーザＵ１の話し相手のＮＡとして認識する（ステップＳ２０３）。
【００５２】
続いて、状況認識部２１は、ユーザＵ１の話し相手のＮＡと通信を行い、話し相手の個人情報を取得する（ステップＳ２０５）。
【００５３】
続いて、状況認識部２１は、人間関係情報、グループウェア、又はＳＮＳなどを用いて、取得した個人情報が示す人物を解析し（ステップＳ２０７）、ユーザＵ１と解析した人物（話し相手）との人間関係を認識する（ステップＳ２０９）。そして、状況認識部２１は、認識した人間関係からユーザＵ１の状況を認識する。
【００５４】
図５は、本実施形態のＮＡ１０で実行される音声認識処理の一例を示すフローチャートである。
【００５５】
まず、音声認識部２５は、音声入力部１１に入力されたユーザＵ１の音声を解析し、音響の特徴量を抽出する（ステップＳ３０１）。
【００５６】
続いて、語彙情報決定部２３は、語彙情報記憶部１８に記憶されている語彙情報の中から、状況認識部２１により認識されたユーザＵ１の状況に応じた語彙情報を決定する（ステップＳ３０３）。
【００５７】
続いて、音声認識結果決定部２７は、語彙情報決定部２３により決定された語彙情報に基づいて、音声認識部２５により認識された音声の１以上の音声認識候補を取得し、取得した１以上の音声認識候補の中から尤もらしい音声認識候補を音声認識結果に決定する（ステップＳ３０５）。
【００５８】
以上のように、本実施形態によれば、ユーザ状況に応じた語彙情報を用いて音声認識を行うので、事前トレーニングなしに幅広い分野で利用しても実用環境での使用に耐えうる音声認識精度が望める。
【００５９】
（変形例）
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。
【００６０】
（変形例１）
上記実施形態では、建物の入り口などに設置されているチェックイン装置を用いて、ユーザＵ１の状況を認識する例について説明したが、建物内の部屋毎にチェックイン装置を設置し、ユーザＵ１の状況をより詳細に認識してもよい。例えば、状況認識部２１は、会議室に設置されているチェックイン装置を用いて、ユーザＵ１が会議室にいることを認識した場合、ユーザＵ１の状況を仕事中かつ会議中と認識すれば、語彙情報決定部２３は、語彙情報記憶部１８に記憶されている語彙情報の中から、ユーザＵ１の状況が仕事中かつ会議中に応じた語彙情報を決定する。このため、音声認識に用いる語彙情報をより絞り込むことができ、音声認識精度の更なる向上が期待できる。また、ＮＡ１０は、当該会議の議題や出席者を把握していれば、語彙情報決定部２３は、より使用頻度の高い語彙情報に絞り込むことができ、音声認識部２５及び音声認識結果決定部２７は、音声認識精度をより高めることができる。
【００６１】
（変形例２）
上記実施形態では、ユーザＵ１と話し相手との人間関係を認識することで、ユーザＵ１の状況を認識する例について説明したが、更に、認識した人間関係を反映させるようにしてもよい。例えば、状況認識部２１は、話し相手の個人情報として年齢を更に取得し、ユーザＵ１よりも年上であるか否かを認識し、話し相手がユーザＵ１よりも年上である場合、語彙情報決定部２３は、決定する語彙情報に敬語を反映させる。ユーザＵ１の話し相手がユーザＵ１よりも年上の場合、ユーザＵ１が敬語を話している可能性が高いので、このようにすれば、音声認識精度をより高めることができる。
【００６２】
（変形例３）
上記実施形態では、上述したＮＡ１０の各部を、全て単体のＮＡ１０が備える例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、上述したＮＡ１０の各部を複数台のＮＡで備えるようにしてもよい。例えば、２台のＮＡのうち、一方が、状況認識に関わる機能部（ＧＰＳ受信部１３及び状況認識部２１など）を備え、他方が残りの機能部を備えるようにしてもよい。また例えば、語彙情報記憶部１８をＮＡ１０の外部（例えば、クラウド上）に設けるようにしてもよい。
【００６３】
（変形例４）
上記実施形態では、音声認識結果決定部２７は、語彙情報決定部２３により決定された語彙情報を用いて、音声認識部２５により抽出された音響の特徴量をテキストデータである音声認識候補に変換し、音声認識候補の中から音声認識結果を決定する例について説明したが、音声認識手法はこれに限定されるものではない。例えば、音声認識部２５は、音声入力部１１から入力された音声の音響の特徴量を抽出し、更に、予め定められた語彙情報を用いて、当該特徴量をテキストデータである音声認識候補に変換し、音声認識結果決定部２７は、語彙情報決定部２３により決定された語彙情報を用いて、音声認識候補の中から音声認識結果を決定するようにしてもよい。
【００６４】
（変形例５）
上記実施形態において、ＮＡ１０は、音声認識結果が正しいか否かをユーザＵ１にフィードバックさせ、このフィードバック情報を記憶部１８に蓄積し、音声認識部２５及び音声認識結果決定部２７が、ユーザＵ１の話し方の癖(音の高低や滑舌など)によるチューニングに使用してもよい。このようにすれば、事前トレーニングを行わなくても、音声認識精度を高めることができる。
【００６５】
（ハードウェア構成）
本実施形態及び変形例のＮＡ１０のハードウェア構成の一例について説明する。本実施形態及び変形例のＮＡ１０は、ＣＰＵなどの制御装置と、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶装置と、ＨＤＤなどの外部記憶装置と、ディスプレイなどの表示装置と、マイクロフォンなどの音声入力装置と、通信インタフェースなどの通信装置と、を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【００６６】
本実施形態及び変形例のＮＡ１０で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供される。
【００６７】
また、本実施形態及び変形例のＮＡ１０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、本実施形態及び変形例のＮＡ１０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、本実施形態及び変形例のＮＡ１０で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するようにしてもよい。
【００６８】
本実施形態及び変形例のＮＡ１０で実行されるプログラムは、上述した各部をコンピュータ上で実現させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵがＨＤＤからプログラムをＲＡＭ上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現されるようになっている。
【符号の説明】
【００６９】
１  処理システム
１０  ネットワークエージェント（ＮＡ）
１１  音声入力部
１３  ＧＰＳ受信部
１５  通信部
１７  記憶部
１８  語彙情報記憶部
１９  出力部
２０  制御部
２１  状況認識部
２３  語彙情報決定部
２５  音声認識部
２７  音声認識結果決定部
２９  検索要求部
３１  取得部
３３  出力制御部
１０１  検索サーバ
１０７  インターネット
【先行技術文献】
【特許文献】
【００７０】
【特許文献１】特公平７−６９７０９号公報
【図１】
2013250490.tif 000003
【図２】
2013250490.tif 000004
【図３】
2013250490.tif 000005
【図４】
2013250490.tif 000006
【図５】
2013250490.tif 000007