(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者から発せられた音声に反応してロボットの可動部分が可動する音声ロボットシステムであって、
前記利用者の音声を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された音声に基づいて、該音声に対応する文字列を特定する音声認識手段と、
所定のキーワード群を列記した検索テーブルを記憶する記憶手段と、
前記音声認識手段で特定した文字列に基づいて前記利用者が抱く感情の度合いを推論し、前記利用者に質問する内容である質問内容を作成するとともに、前記記憶手段に前記質問内容を蓄積させ、かつ、解読した言葉の意味内容が曖昧な表現であると判断した場合は、ファジー機能を用いる推論エンジンと、
前記推論エンジンで作成された前記質問内容を音声として出力する音声出力手段と、
前記推論エンジンで推論された前記感情度に応じて前記ロボットの可動部分を可動させる可動手段とを有し、
前記推論エンジンは、
前記音声認識手段で認識された前記文字列と前記検索テーブルとを照合し、前記文字列の中から所定のキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
前記キーワード抽出手段で抽出された前記キーワードを含む前記文字列に基づいて、該キーワードに対して前記感情度を認識する感情認識手段と、
前記キーワード抽出手段で抽出された前記所定のキーワード、及び、前記感情認識手段で認識した感情度に基づいて、前記所定のキーワード及び前記感情度に関係する前記質問内容を決定するとともに、前記記憶手段に前記質問内容を蓄積させるＡＩ推論部と、
前記感情認識手段で認識した感情度に応じて前記ロボットの可動部分を可動させるための可動パターンを決定する動作決定部とを有することを特徴とする音声ロボットシステム。
【請求項２】
請求項１に記載の音声ロボットシステムであって、
前記可動手段は、前記感情認識手段で認識された前記感情度と、前記キーワード抽出手段で抽出された前記キーワードとを含む認識情報に基づいて、前記可動部分を可動させることを特徴とする音声ロボットシステム。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の音声ロボットシステムであって、
前記記憶手段は、各キーワードを会話のフレーズ毎に対応付ける会話テーブルを予め複数蓄積し、
前記推論エンジンは、前記キーワード抽出手段で抽出された前記キーワードと前記会話テーブルとを照合し、該キーワードと対応付けられている前記会話のフレーズを検出するフレーズ検出手段を有し、
前記音声出力手段は、前記フレーズ検出手段で検出された前記会話のフレーズに基づいて該会話のフレーズに対応する音声を出力することを特徴とする音声ロボットシステム。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の音声ロボットシステムであって、
前記感情度は、前記文字列に含まれる副詞又は感嘆詞からなる強調語に基づいて定めることを特徴とする音声ロボットシステム。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の音声ロボットシステムであって、
前記推論エンジンは、文脈を解読するための文脈辞書、言語の類似関係を調べるための類似関係辞書、言葉文節解析に関する辞書、言葉の形態素解析に関わる辞書を有しており、これらの辞書を基に、前記利用者が発話した言葉の意味内容を解読し、解読した意味内容から利用者が抱く感情度を推論することを特徴とする音声ロボットシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声ロボットシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、ユーザから発せられた音声に反応する音声ロボットがある。この音声ロボットは、パチンコ遊技場等の人が多く出入りするような場所に設置すれば、一種の広告人形としての機能を果たすことができる。また、特に一人暮らしの者が、自宅に音声ロボットを設置し、この音声ロボットに向かって発話すれば、音声ロボットはその発話に反応して可動するので、かかる者は、所定の動作をする音声ロボットを見て楽しむことができ、少しでも一人暮らしの寂しさを紛らわすことができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記音声ロボットは、ユーザから発せられた音声に反応してある一の動作（例えば、首だけの動作）しか行わず、ユーザは音声ロボットに対して何か物足りなさを感じていた。一方、現在では、ユーザから発せられた音声に反応して複数の一連動作を行う音声ロボットもあるが、この音声ロボットは、単にユーザから音声が発生されている間に、予め定められた複数の動作パターン（例えば、首→腕→腰の順番に動作するなど）を連続して実行するだけのものに過ぎす、ユーザの心を満足させるものではなかった。
【０００４】
そこで、本発明は以上の点に鑑みてなされたものであり、利用者が発話した内容に基づいて、利用者の感情度を推論し、推論した感情度に応じてロボットを可動させるための複雑な動作パターンを決定し、この決定した動作パターンを用いてロボットを可動させることのできる音声ロボットシステムについて提供する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本願に係る発明は、上記課題を解決すべくなされたものであり、利用者から発せられた音声に反応してロボットの可動部分が可動する音声ロボットシステムであって、利用者の音声を取得する取得手段と、取得手段で取得された音声に基づいて、該音声に対応する文字列を特定する音声認識手段と、所定のキーワード群を列記した検索テーブルを記憶する記憶手段と、音声認識手段で特定した文字列に基づいて利用者が抱く感情の度合いを推論し、利用者に質問する内容である質問内容を作成するとともに、記憶手段に前記質問内容を蓄積させ、かつ、解読した言葉の意味内容が曖昧な表現であると判断した場合は、ファジー機能を用いる推論エンジンと、推論エンジンで作成された質問内容を音声として出力する音声出力手段と、推論エンジンで推論された感情度に応じて前記ロボットの可動部分を可動させる可動手段とを有し、推論エンジンは、文字認識手段で認識された文字列と検索テーブルとを照合し、文字列の中から所定のキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、キーワード抽出手段で抽出されたキーワードを含む文字列に基づいて、該キーワードに対して感情度を認識する感情認識手段と、キーワード抽出手段で抽出された所定のキーワード、及び、感情認識手段で認識した感情度に基づいて、所定のキーワード及び感情度に関係する質問内容を決定するとともに、記憶手段に質問内容を蓄積させるＡＩ推論部と、感情認識手段で認識した感情度に応じてロボットの可動部分を可動させるための可動パターンを決定する動作決定部とを有することを特徴とするものである。
【０００６】
このような本願に係る発明によれば、ロボットは、利用者から発せられた文字列に含まれるキーワードに基づいて、該キーワードに対して前記利用者が抱く感情の度合いを示す感情度を認識し、認識した前記感情度に応じて可動部分を可動させるので、単一の動作パターンではなく、感情度に応じた複雑な動作パターンにより可動部分を可動させることができる。
【０００７】
また、ロボットが複雑なパターンをもって動作するので、利用者は、ロボットの次なる動作を予測することが困難となり、ロボットが複雑に動作する様子を飽きることなく見て楽しむことができる。
【０００８】
尚、前記感情度は、前記文字列に含まれる強調語に基づいて定めるものであってもよい。これにより、ロボットは、文字列に含まれる強調語に基づいて利用者の感情度を定めることができるので、所定のキーワードに対して利用者が抱く感情度を的確に把握することができ、利用者が抱いている感情度にマッチした動作（例えば、利用者が興奮状態にあればロボットが激しく動作するなど）をすることができる。
【０００９】
更に、本願に係る発明は、各キーワードを会話のフレーズ毎に対応付ける会話テーブルを予め複数蓄積し、抽出された前記キーワードと前記会話テーブルとを照合し、該キーワードと一致する前記会話のフレーズを検出し、検出された前記会話のフレーズに基づいて該会話のフレーズに対応する音声を出力することを特徴とするものである。
【００１０】
このような本願に係る発明によれば、ロボットが、利用者から発話された文字列に含まれるキーワードに基づいてそのキーワードに関係する会話内容を音声をもって出力するので、利用者は、あたかもロボットと会話しているような感覚を味わうことができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
［音声ロボットシステムの基本構成］
本発明に係る音声ロボットシステムについて図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る音声ロボットシステムの概略構成図である。同図に示すように、音声ロボットシステムは、判断部１００と、稼動部２００とを有するロボット１を備える。尚、ロボット１は、宣伝広告、テレビゲームなどに用いられるキャラクターの外形を有するものであってもよい。
【００１２】
判断部１００は、利用者が発話した内容から利用者の感情度を推論し、推論した感情度に基づいて可動部２００にある各部（本実施形態では、腕可動部２０２、膝可動部２０３、首可動部２０４、腰可動部２０５；以下これらの各部を単に”各部”と略す）を可動させるための命令を生成するものであり、本実施形態では、入力部１０１と、音声認識部１０２と、音声認識辞書記憶部１０３と、推論エンジン１０４と、感情情報データベース１０５と、出力部１０６とを有している。
【００１３】
入力部１０１は、利用者の音声を取得する取得手段である。具体的に入力部１０１は、利用者の音声を取得し、取得した音声を音声信号として音声認識部１０２に出力する。音声認識部１０２は、入力部１０１で取得した音声に基づいて、その音声に対応する文字列を特定する音声認識手段である。
【００１４】
具体的には、音声信号が入力された音声認識部１０２は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部１０３に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として推論エンジン１０４に出力する。
【００１５】
音声認識辞書記憶部１０３は、標準的な音声信号に対応する辞書を格納しているものである。出力部１０６は、推論エンジン１０４からの命令に基づいて、音声などを出力するものである。
【００１６】
尚、音声認識部１０２は、利用者が操作部（例えば、キーボード）を通じて入力した文字列を特定する文字認識手段でもある。更に、音声認識辞書記憶部１０３は、利用者が操作部を通じて入力した文字列に対応する辞書を格納するものでもある。
【００１７】
これにより、利用者は、入力部１０１に対して発話するだけでなく、操作部から文字を入力することによっても、推論エンジン１０４は、利用者から入力された文字列に基づいて利用者の感情度を推論し、推論した感情度に基づいて可動部２００の各部を可動させるための命令を生成することができる。
【００１８】
感情情報データベース１０５は、所定のキーワード群を列記した検索テーブルを記憶する記憶手段である。ここで、キーワード群には、例えば、スポーツに関係するキーワード（サッカー、バスケットボール、卓球、テニス、バドミントンなど）、読書に関するキーワード（推理小説、ノンフィクションなど）、時事に関するキーワード（政治、経済など）が挙げられる。
【００１９】
前記推論エンジン１０４は、出力部１０６を通じて利用者に対し所定の質問を行い、更に音声認識部１０２で特定した文字列に基づいて利用者が抱く感情度を推論し、推論した感情度に基づいて可動部２００を可動させるための命令を生成するものである。
【００２０】
この推論エンジン１０４は、本実施形態では、文脈を解読するための文脈辞書、言語の類似関係を調べるための類似関係辞書、言葉文節解析に関する辞書、言葉の形態素解析（各品詞、活用形、分類、連接）に関わる辞書を有しており、これらの辞書を基に、利用者が発話した言葉の意味内容を解読し、解読した意味内容から利用者が抱く感情度を推論することができる。
【００２１】
即ち、言葉の意味内容を解読した推論エンジン１０４は、解読した意味内容に基づいて、解読された意味の結束性、話題の変化、利用者の感情を形成する言語、今までの会話の統計などにより、利用者が抱く感情を推論することができ、更に利用者に質問するのに適した文を作成することもできる。
【００２２】
また、推論エンジン１０４は、人工知能、ニューラルネットワークによって構成されているものでもあり、利用者との間で交わされた言語（単語、文など）をニューラルネットに学習させ、その学習された言語に基づいて利用者に質問をする内容を作成することができる。
【００２３】
更に、推論エンジン１０４は、解読した言葉の意味内容が曖昧な表現であると判断した場合は、ファジー機能を用いて、曖昧な表現に対応した質問内容をも作成することもできる。尚、推論エンジン１０４に有する上記機能の実行は、後述するＡＩ推論部１０４ｅ、動作決定部１０４ｆが主に担っている。
【００２４】
具体的には、音声認識部１０２から文字列信号が入力された推論エンジン１０４は、入力された文字列信号に対応する文字列を構成する要素に基づいて、利用者の感情、文字列に含まれるキーワードを分別する。これらの”利用者の感情”、”文字列に含まれるキーワード”は、本実施形態では、感情情報を意味するものとする。
【００２５】
ここで、「利用者の感情（感情の種類）」には、図３に示すように、例えば、いいね／だめ、良い／悪い等が挙げられる。また、「利用者の感情」には、利用者が抱く感情の程度（感情度）も含まれているものであり、図５に示すように、例えば、すごく関心がある／関心がある／関心がない／全く関心がない等が含まれている。
【００２６】
この「感情の程度」は、本実施形態では、利用者がプラス的な感情を強く持っている場合をＰ１（Ｐ；Positive／プラス要素）〔例えば、すごく関心がある〕、利用者がプラス的な感情を単に持っている場合をＰ２〔例えば、関心がある］、利用者がマイナス的な感情を単に持っている場合をＮ１（Ｎ；Negative／マイナス要素）〔例えば、関心がない〕、利用者がマイナス的な感情を強く持っている場合をＮ２〔例えば、全く関心がない〕と表現することにする。尚、「感情の程度」は、上記例示に限定されるものではない。
【００２７】
文字列を構成する要素から、利用者の感情に関する情報を分別した推論エンジン１０４は、利用者の感情情報に基づいて、利用者が抱いている感情度を推論する。
【００２８】
例えば、推論エンジン１０４が出力部１０６を通じて利用者に対し、”サッカーで遊ぶのは楽しい？”と質問した場合に、利用者が”サッカーで遊ぶのはすごくつまらないね”と返事をした場合は、推論エンジン１０４は、”サッカー”（キーワード）、”すごくつまらない”（感情度Ｎ２）から、利用者はサッカーについてマイナス的な感情度をもっているな、と判断する。即ち、推論エンジン１０４は、キーワードに対して利用者が抱いている感情度を判断する。
【００２９】
推論エンジン１０４は、上記判断した感情度に基づいて、可動部２００を可動させるための各種命令を生成する。感情度の判断、各種命令の生成は、後述するＡＩ推論部１０４ｅ、動作決定部１０４fで詳述する。これにより、推論エンジン１０４は、入力部１０１を通じて特定された文字列に基づいて、文字列に含まれる利用者の感情度を推論し、推論した感情度に応じて可動部２００を可動させるための各種命令を生成することができる。
【００３０】
上記推論エンジン１０４は、本実施形態では、図２に示すように、文節認識部１０４ａと、類別部１０４ｂと、強調語検出部１０４ｃと、感情判定部１０４ｄと、ＡＩ推論部１０４ｅと、動作決定部１０４ｆとを有している。
【００３１】
文節認識部１０４ａは、文を解析し、解析した文に基づいて、文から把握される言葉の意味空間を認識するものである。ここで、文の解析とは、文の形態要素、例えば品詞、活用形、分類、連接関係を解析することを意味する。言葉の意味空間は、文脈、文の類似関係、文の学習パターンから把握するものである。
【００３２】
更に、文節認識部１０４ａは、上記認識により、文と文との間を認識するものである。具体的には、文から把握される言葉の意味空間を認識した音声認識部１０２から文字列信号が入力された文節認識部１０４ａは、入力された文字列信号に基づいて、文字列信号に対応する文と文との間を認識する。
【００３３】
この認識は、本実施形態では、例えば文と文との間にはある程度の時間間隔があるので、その時間間隔に基づいて文と文との間を区別するものである。例えば、文字信号に対応する文が、”今日は暑いな・・・アイスを食べよう”というものである場合は、文節認識部１０４ａは、上記文の中で時間間隔がある部分”・・・”を文の区切りと認識し、”今日は暑いな”と”アイスを食べよう”との文に分けることを行う。
【００３４】
文と文との間を認識した文節認識部１０４ａは、文を１文毎に区分けして、１文毎に区分けした文を文体信号として類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４ｃ、感情判定部１０４ｄに出力する。
【００３５】
類別部１０４ｂは、文字列から利用者の感情の種類を判別するものである。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された類別部１０４ｂは、図３に示す「感情類別テーブル」に基づいて文字列に含まれる感情の種類を類別する。
【００３６】
この感情の種類は、上述の如く、図３に示すように、利用者がプラス的な思考を感じている場合は「プラス要素Ｐ」、利用者がマイナス的な思考を感じている場合は「マイナス要素Ｎ」としたものから構成される。類別部１０４ｂは、上記の「感情類別テーブル」に基づいて、１文の中からどのような感情の種類が含まれているのかを類別し、この類別した結果を類別信号として感情判定部１０４ｄに出力する。
【００３７】
強調語検出部１０４ｃは、文字列から感情の強弱を特徴付ける要素を抽出するものである。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された強調語検出部１０４ｃは、入力された文体信号に対応する文に基づいて、その文を構成する要素の中に、強調語があるか否かを検出する。
【００３８】
この強調語の検出は、本実施形態では、例えば図４に示す「強調語テーブル」に従って行うことができる。この「強調語テーブル」には、同図に示すように、例えば、すげー、ちょー、うひょー、わおー、ひえー、めっちゃ、すごく、とても、かなり等の副詞、感嘆詞が含まれる。強調語検出部１０４ｃは、上記の「強調語テーブル」に基づいて、１文の中にある強調語を検出し、検出した強調語を強調語検出信号として感情判定部１０４ｄに出力する。
【００３９】
感情判定部１０４ｄは、音声認識部１０２で認識された文字列と感情情報データベース１０５に蓄積されている検索テーブルとを照合し、文字列の中から所定のキーワードを抽出するキーワード抽出手段である。また、感情判定部１０４ｄは、抽出したキーワードを含む前記文字列に基づいて、そのキーワードに対して利用者が抱いている感情の度合いを示す感情度を認識する感情認識手段でもある。
【００４０】
具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された文体信号に対応する文字列と検索テーブルとを照合し、文字列の中から検索テーブルに含まれるキーワードと一致するキーワードを抽出する。
【００４１】
また、類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４ｃから類別信号、又は強調語検出信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された類別信号、又は強調語検出信号に基づいて、抽出されたキーワードに対して利用者が抱く感情の程度（感情度）を判定（判断）する。
【００４２】
この感情の程度の判定は、本実施形態では、例えば図５に示す「感情度テーブル」に従って行うことができる。この「感情度テーブル」には、例えば、同図に示すように、判定要素（利用者の感情）と、「感情の度合い（感情度）」とを有している。
【００４３】
判定要素は、利用者の感情を左右するフレーズを意味するものであり、例えば、図３に示すように、いいね／だめ、良い／悪い等が挙げられる。この判定要素は、上述した「利用者の感情」と同義の意味である。
【００４４】
また「感情の程度」は、上述の如く、図４に示すように、例えば、判定要素が「関心／無関心」である場合は、感情の程度（感情度）は、すごく関心がある（Ｐ１）、関心がある（Ｐ２）、関心がない（Ｎ１）、全く関心がない（Ｎ２）と類別することができる。尚、この感情度は、４つに類別されるものに限定されるものではない。
【００４５】
感情判定部１０４ｄは、類別信号に対応する「感情の類別」、強調語検出信号に対応する強調語、所定のキーワードに基づいて、上記「感情度テーブル」を参照し、文から把握される利用者の感情度がどの程度なのかを判定し、判定した結果（Ｐ１、Ｐ２、Ｎ１、Ｎ２）を感情判定信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００４６】
例えば、文体信号に対応する文字列が”サッカーで遊ぶのはすごくつまらないね”である場合は、類別部１０４ｂは、”つまらない”という文字列を検出し、強調語検出部１０４ｃは、”すごく”という文字列を検出し、感情判定部１０４ｄは、”サッカー”という文字列を検出する。
【００４７】
感情判定部１０４ｄは、類別部１０４ｂで検出された”つまらない”と、強調語検出部１０４ｃで検出した”すごく”とに基づいて、図５のテーブルを参照し、”サッカー”（キーワード）に対して利用者が抱く感情の度合い（感情度）をＮ２であると判断する。感情度を判断した感情判定部１０４ｄは、判断した感情度を感情度信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００４８】
ＡＩ推論部１０４ｅは、出力部１０６を通じて、利用者に対し種々の質問を行うものである。具体的には、感情判定部１０４ｄから感情度信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度信号に対応するキーワード及びそのキーワードに対して利用者が抱く感情度に基づいて、キーワード及びそのキーワードについての感情度に関係する内容を質問する。
【００４９】
例えば、感情判定部１０４ｄから感情度信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度信号に対応するキーワード及びそのキーワードに対する利用者の感情度が、上記例よりサッカー（キーワード）、感情度Ｎ２（すごくつまらない）である場合は、サッカーには興味がないな、と推論（判断）し、サッカー以外についての質問を行う。
【００５０】
上記感情判定部１０４ｄから感情度信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度信号に関連する質問を行うと共に、入力された感情度信号を動作決定部１０４ｆに出力する。
【００５１】
尚、ＡＩ推論部１０４ｅが行う質問内容は、各キーワードを会話のフレーズ毎に対応付ける会話テーブルを感情情報データベース１０５に予め複数蓄積させておいても良い。また、ＡＩ推論部１０４ｅは、抽出したキーワードと会話テーブルとを照合し、該キーワードと対応付けられている会話のフレーズを検出するフレーズ検出手段を備えてもよく、更に、出力部１０６は、ＡＩ推論部１０４ｅで検出された会話フレーズに基づいて会話フレーズに対応する音声を出力するものであってもよい。
【００５２】
これにより、ＡＩ推論部１０４ｅは、感情判定部１０４ｄから感情度信号が入力された場合は、入力された感情度信号に含まれるキーワードに基づいて、そのキーワードと会話テーブルとを照合し、キーワードと対応付けられている会話のフレーズを検出し、出力部１０６は、ＡＩ推論部１０４ｅで検出した会話のフレーズに基づいて所定の音声（質問内容）を出力することにより、ＡＩ推論部１０４ｅは、出力部１０６を通じて利用者に対してある事柄についての質問をすることができる。
【００５３】
また、ＡＩ推論部１０４ｅは、利用者から発話された内容に基づいて、所定の質問を出力部１０６を通じて利用者にすることができるので、利用者は、あたかも人間と話しているような感覚を味わうことができる。
【００５４】
尚、ＡＩ推論部１０４ｅは、利用者の感情度に応じて利用者に対して行う質問内容を決定することができ、例えば、利用者の感情度が高い場合は、利用者を落ち着かせるような内容、利用者の感情度が低い場合は、利用者を応援するような内容、又は利用者を元気付けさせるような内容等に質問内容を決定することができる。これらの質問内容は、感情情報データベース１０５に蓄積させておくことができる。
【００５５】
これにより、ロボット１は、例えば利用者の感情度が低い（気持ちが沈んでいるような状態など）場合は、利用者を勇気付けるような内容を発することができるので、利用者は、ロボット１から発せられた内容により勇気が沸き、日常生活を少しでも楽しく過ごすことができる。
【００５６】
動作決定部１０４ｆは、感情判定部１０４ｄで判定された感情度に応じてロボット１の可動部分を可動させるための可動パターンを決定するものである。具体的には、ＡＩ推論部１０４ｅから感情度信号が入力された動作決定部１０４ｆは、入力された感情度信号に含まれる感情度に応じて、可動部２００にある各部を可動させるための各種命令を生成する。
【００５７】
例えば、動作決定部１０４ｆは、入力された感情度信号に含まれる感情度が”Ｐ１”である場合は、図６に示すテーブルにより、腕可動部２０２、膝可動部２０３、首可動部２０４、腰可動部２０５を可動させるための可動命令信号を可動部２００に出力する。
【００５８】
また、動作決定部１０４ｆは、入力された感情度信号に含まれる感情度が”Ｐ２”である場合は、同図に示すテーブルにより、例えば、腕可動部２０２、膝可動部２０３、腰可動部２０５を可動させるための可動命令信号を可動部２００に出力する。また、動作決定部１０４ｆは、入力された感情度信号に含まれる感情度が”Ｎ１”である場合は、同図に示すテーブルにより、例えば、膝可動部２０３、首可動部２０４を可動させるための可動命令信号を可動部２００に出力する。
【００５９】
更に、動作決定部１０４ｆは、入力された感情度信号に含まれる感情度が”Ｎ２”である場合は、同図に示すテーブルにより、例えば、首可動部２０４を可動させるための可動命令信号を可動部２００に出力する。尚、動作決定部１０４ｆが決定する可動パターンは、上記４通りに限定されるものではなく、幾通りもの組み合わせで実現することができる。
【００６０】
これにより、動作決定部１０４ｆは、感情度信号に含まれる感情度に応じて可動部２００にある各部を可動させるための命令を生成するので、例えば、感情度信号に含まれる感情度が高い（興奮状態など）場合は、利用者の感情度が高いことを表現するため、可動部２００にある各部の全部が可動できるような命令を生成することができる。
【００６１】
また、動作決定部２００は、利用者が発話した音声に反応して一定の動作をさせるための命令を生成するだけではなく、上記より利用者が抱いている感情度に応じて可動部分を動作させるための種々の命令を生成することができるので、ロボット１は、利用者の感情に応じて種々の動作を行うことができ、利用者は、自己の感情が変化する毎にロボット１の動作が変化する様子を見て楽しむことができる。
【００６２】
前記可動部２００は、判断部１００からの命令により、ロボット１の各部位を可動させるものであり、本実施形態では、動作制御部２０１と、腕可動部２０２と、膝可動部２０３と、首可動部２０４と、腰可動部２０５とを有している。
【００６３】
腕可動部２０２は、ロボット１の腕部分を可動させるものである。膝可動部２０３は、ロボット１の膝部分を可動させるものである。首可動部２０４は、ロボット１の首部分を可動させるものである。腰可動部２０５は、ロボット１の腰部分を可動させるものである。動作制御部２０１は、動作決定部１０４ｆからの可動命令信号に基づいて、各部を可動させるものである。
【００６４】
尚、本発明は、ロボット１にある判断部１００を、ロボット１とは別の容体に配置し、容体に配置されている判断部１００とロボット１にある可動部２００との中に通信部を設けてもよい。これにより、ロボット１には判断部１００を設けなくてもよいので、この判断部１００を有しない分、ロボット１の重量が軽くなり、ロボット１は安定した重心を保ちつつ、各部位をスムーズに可動させることができる。
【００６５】
尚、本発明は、ロボット１の底部（足など）を固定させてもよい。これにより、ロボット１の各部位が激しく可動しても、ロボット１を横転させないようにすることができる。
【００６６】
［音声ロボットシステムを用いた音声ロボット動作方法］
上記構成を有する音声ロボットシステムによる音声ロボット動作方法は、以下の手順により実施することができる。図７は、本実施形態に係る音声ロボット動作方法の手順を示すフロー図である。先ず、入力部１０１が利用者から発話された音声を取得するステップを行う（Ｓ１０１）。具体的に入力部１０１は、利用者から発話された音声を取得し、取得した音声を音声信号として音声認識部１０２に出力する。
【００６７】
次いで、音声認識部１０２が入力部１０１で取得された音声に基づいて、その音声情報に対応する文字列を特定するステップを行う（Ｓ１０２）。具体的には、音声信号が入力された音声認識部１０２は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部１０３に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として推論エンジン１０４に出力する。
【００６８】
次いで、推論エンジン１０４が、音声認識部１０２で特定された文字列に含まれるキーワードに基づいて、そのキーワードに対して利用者が抱く感情度を推論し、推論した感情度に応じてロボットの可動部２００を可動させるステップを行う（Ｓ１０３）。ここで行う処理は、図８に基づいて説明する。
【００６９】
推論エンジン１０４では、先ず、図８に示すように、文節認識部１０４ａが、文を解析し、解析した文に基づいて、文から把握される言葉の意味空間を認識するステップを行う（Ｓ２００）。次いで、文節認識部１０４ａが上記認識により文と文との間を認識するステップを行う（Ｓ２０１）。具体的には、文から把握される言葉の意味空間を把握した文節認識部１０４ａは、入力された文字信号に基づいて、文字信号に対応する文と文との間を認識する。
【００７０】
この認識は、本実施形態では、例えば文と文との間にはある程度の時間間隔があるので、その時間間隔に基づいて文と文との間を区別するものである。例えば、文字信号に対応する文が、”今日は暑いな・・・アイスを食べよう”というものである場合は、文節認識部１０４ａは、上記文の中で時間間隔がある部分”・・・”を文の区切りと認識し、”今日は暑いな”と”アイスを食べよう”との文に分けることを行う。
【００７１】
そして、文と文との間を認識した文節認識部１０４ａは、文を１文毎に区分けして、１文毎に区分けした文を文体信号として類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４ｃ、感情判定部１０４ｄに出力する。
【００７２】
次いで、類別部１０４ｂが、文字列から利用者の感情の種類を判別するステップを行う（Ｓ２０２）。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された類別部１０４ｂは、図３に示す「感情類別テーブル」に基づいて利用者が抱いている感情の種類を類別する。
【００７３】
類別部１０４ｂは、上記の「感情類別テーブル」に基づいて、１文の中からどのような感情が含まれているのかを類別し、この類別した結果を類別信号として感情判定部１０４ｄに出力する。
【００７４】
次いで、強調語検出部１０４ｃが、文字列から感情の強弱を特徴付ける要素を抽出するステップを行う（Ｓ２０３）。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された強調語検出部１０４ｃは、入力された文体信号に対応する文に基づいて、その文を構成する要素の中に、強調語があるか否かを検出する。
【００７５】
この強調語の検出は、本実施形態では、例えば図４に示す「強調語テーブル」に従って行うことができる。この「強調語テーブル」には、同図に示すように、例えば、すげー、ちょー、うひょー、わおー、ひえー、めっちゃ、すごく、とても、かなり等の副詞、感嘆詞が含まれる。強調語検出部１０４ｃは、上記の「強調語テーブル」に基づいて、１文の中にある強調語を検出し、検出した強調語を強調語検出信号として感情判定部１０４ｄに出力する。
【００７６】
次いで、感情判定部１０４ｄが、文字列に含まれるキーワードに対して利用者が抱く感情の程度を判定するステップを行う（Ｓ２０４）。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された文体信号に対応する文字列と検索テーブルとを照合し、文字列の中から検索テーブルに含まれるキーワードと一致するキーワードを抽出する。
【００７７】
その後、類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４ｃから類別信号、又は強調語検出信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された類別信号、又は強調語検出信号に基づいて、抽出されたキーワードに対して利用者が抱く感情の程度（感情度）を判定する。
【００７８】
感情判定部１０４ｄは、類別信号に対応する「感情の類別」、強調語検出信号に対応する強調語、所定のキーワードに基づいて、上記「感情度テーブル」を参照し、文から把握される利用者の感情度がどの程度なのかを判定し、判定した結果（Ｐ１、Ｐ２、Ｎ１、Ｎ２）を感情判定信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００７９】
例えば、文体信号に対応する文字列が”サッカーで遊ぶのはすごくつまらないね”である場合は、類別部１０４ｂは、”つまらない”という文字列を検出し、強調語検出部１０４ｃは、”すごく”という文字列を検出し、感情判定部１０４ｄは、”サッカー”という文字列を検出する。
【００８０】
感情判断部１０４ｅは、類別部１０４ｂで検出された”つまらない”と、強調語検出部１０４ｃで検出した”すごく”とに基づいて、図５のテーブルを参照し、”サッカー”（キーワード）に対する感情の度合い（感情度）をＮ２であると判断する。感情度を判断した感情判定部１０４ｄは、上記判断した感情度を感情度信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００８１】
次いで、ＡＩ推論部１０４ｅが、様々な質問を利用者に対してするステップを行う（Ｓ２０５）。具体的には、感情判定部１０４ｄから感情度信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度信号に対応するキーワード、そのキーワードに対する利用者の感情度に基づいて、キーワードとそのキーワードに関連付けられた感情度とに関係する内容を質問するとともに、この質問を感情情報データベース１０５に蓄積する。
【００８２】
例えば、感情判定部１０４ｄから感情度信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度信号に対応するキーワードとそのキーワードに対する利用者の感情度が、上記例よりサッカー（キーワード）、感情度Ｎ２（すごくつまらない）である場合は、サッカーには興味がないな、と推論（判断）し、サッカー以外についての質問を行う。
【００８３】
上記感情判定部１０４ｄから感情度信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度信号に関連付けられた質問を行うと共に、入力された感情度信号を動作決定部１０４ｆに出力する。
【００８４】
次いで、動作決定部１０４ｆが感情判定部１０４ｄで判定された感情度に応じて可動部２００にある各部を可動させるステップを行う（Ｓ２０６）。具体的には、ＡＩ推論部１０４ｅから感情度信号が入力された動作決定部１０４ｆは、入力された感情度信号に含まれる感情度に応じて、可動部２００にある各部を可動させるための可動命令信号を生成し、生成した可動命令信号を可動部２００に出力する。
【００８５】
例えば、動作決定部１０４ｆは、入力された感情度信号に含まれる感情度が”Ｐ１”である場合は、図６に示すテーブルにより、腕可動部２０２、膝可動部２０３、首可動部２０４、腰可動部２０５を可動させるための可動命令信号を可動部２００に出力する。
【００８６】
その後、動作決定部１０４ｆから可動命令信号が入力された動作制御部２０１は、入力された動作命令信号に基づいて、各部（腕可動部２０２、膝可動部２０３、首可動部２０４、腰可動部２０５）のいずれかを可動させる。
【００８７】
［音声ロボットシステム及び音声ロボット動作方法による作用及び効果］
このような本実施形態に係る発明によれば、動作決定部１０４ｆが、感情度信号に含まれる感情度に応じて可動部２００にある各部を可動させるための命令を生成するので、例えば、感情度信号に含まれる感情度が高い（興奮状態など）場合は、利用者の感情度が高いことを表現するため、可動部２００にある各部の全部が可動できるような命令を生成することができる。
【００８８】
また、動作決定部２００は、利用者が発話した音声に反応して一定の動作をさせるための命令を生成するだけではなく、上記より利用者が抱いている感情度に応じて可動部分を動作をさせるための種々の命令を生成することができるので、ロボット１は、動作決定部２００で生成された命令により利用者の感情に応じた種々の動作を行うことができ、利用者は、自己の感情が変化する毎にロボット１の動作が変化する様子を見て楽しむことができる。
【００８９】
更に、感情判定部１０４ｄは、文字列に含まれる強調語に基づいて利用者の感情度を定めることができるので、所定のキーワードに対して利用者が抱く感情度を的確に把握することができることとなり、結果的に、動作決定部１０４ｆは、利用者が抱いている感情度にマッチした動作（例えば、利用者が興奮状態にあればロボットが激しく動作するなど）を可動部２００にさせることができる。
【００９０】
最後に、ロボット１が動作決定部２００からの種々の命令により複雑なパターンをもって動作するので、利用者は、ロボット１の次なる動作を予測することが困難となり、ロボット１が複雑に動作する様子を飽きることなく見て楽しむことができる。
【００９１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、利用者が発話した内容に基づいて、利用者の感情度を推論し、推論した感情度に応じてロボットを可動させるための複雑な動作パターンを決定し、この決定した動作パターンを用いてロボットを可動させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係る音声ロボットシステムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態における推論エンジンの内部構造を示すブロック図である。
【図３】本実施形態における類別部で格納している感情類別テーブルの内容を示した図である。
【図４】本実施形態における強調語検出部で格納している強調語テーブルの内容を示した図である。
【図５】本実施形態における感情判定部で格納している感情度テーブルの内容を示した図である。
【図６】本実施形態における動作決定部でロボットの動作を決定するための動作テーブルの内容を示した図である。
【図７】本実施形態に係る音声ロボット動作方法の手順を示したフロー図である。
【図８】本実施形態における推論エンジンの内部で処理されている手順を示したフロー図である。
【符号の説明】
１…ロボット、１００…判断部、１０１…入力部、１０２…音声認識部、１０３…音声認識辞書記憶部、１０４…推論エンジン、１０４ａ…文節認識部、１０４ｂ…類別部、１０４ｃ…強調語検出部、１０４ｄ…感情判定部、１０４ｅ…ＡＩ推論部、１０４ｆ…動作決定部、１０５…感情情報データベース、１０６…出力部
【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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