(57)【要約】【課題】会議の盛り上がり度を、絶対評価値ではなく相対評価値として算出する。【解決手段】盛り上がり度算出部12は、音声及び／又は映像として記録された会議データより会議の進行に沿った時系列としての特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて、絶対評価値として、会議の進行に沿った時系列としての盛り上がり度を算出し、各部31,32,33で相対評価値へと補正する。会議参加者全体としての標準の盛り上がり度を考慮することで、盛り上がり度を会議全体に渡って補正する総合補正部31。会議参加者の一部が議論に参加したトピックを対象として、当該一部の参加者における標準の盛り上がり度を考慮することで、当該トピックの議論された区間ごとに盛り上がり度を補正するサブチーム補正部32。会議における各参加者の発言区間ごとに、当該参加者の性質及び当該発言内容に基づいて盛り上がり度を補正する個人補正部33。【選択図】図１
2016012216.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声及び／又は映像を含んで記録された会議データより、会議の盛り上がり度を算出する会議分析装置であって、
前記会議データより会議の進行に沿った時系列としての特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて、絶対評価値として、会議の進行に沿った時系列としての盛り上がり度を算出する盛り上がり度算出部と、
前記絶対評価値としての盛り上がり度を相対評価値としての盛り上がり度に補正する補正部と、を備え、
前記補正部は、以下の（１）〜（３）にそれぞれ示す各部を少なくとも１つを備えることにより、前記相対評価値としての盛り上がり度に補正することを特徴とする会議分析装置。
（１）前記盛り上がり度算出部の算出する盛り上がり度において会議参加者全体としての標準の盛り上がり度を考慮することで、盛り上がり度を会議全体に渡って補正する総合補正部
（２）前記会議データを解析することで、会議参加者の一部が議論に参加したトピックを対象として、当該一部の参加者における標準の盛り上がり度を考慮することで、当該トピックの議論された区間ごとに盛り上がり度を補正するサブチーム補正部
（３）前記会議データを解析することで、会議における各参加者の発言区間ごとに、当該参加者の性質及び当該発言内容に基づいて盛り上がり度を補正する個人補正部
【請求項２】
前記総合補正部は、会議開始後の所定区間より、挨拶を含む区間を抽出し、当該抽出した区間における標準の盛り上がり度によって規格化することで補正することを特徴とする請求項１に記載の会議分析装置。
【請求項３】
前記サブチーム補正部は、前記トピックの議論された区間における、前記一部の参加者の人数、会話回数及び参加場所数に基づいて補正することを特徴とする請求項１または２に記載の会議分析装置。
【請求項４】
前記個人補正部は、会議における各参加者の発言区間ごとに、当該参加者の性格、会議における役割、参加場所、及び、当該発言のプライバシー性有無、に基づいて補正することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の会議分析装置。
【請求項５】
音声及び／又は映像を含んで記録された会議データより、会議の盛り上がり度を算出する会議分析方法であって、
前記会議データより会議の進行に沿った時系列としての特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて、絶対評価値として、会議の進行に沿った時系列としての盛り上がり度を算出する盛り上がり度算出段階と、
前記絶対評価値としての盛り上がり度を相対評価値としての盛り上がり度に補正する補正段階と、を備え、
前記補正段階は、以下の（１）〜（３）にそれぞれ示す各段階を少なくとも１つを備えることにより、前記相対評価値としての盛り上がり度に補正することを特徴とする会議分析方法。
（１）前記盛り上がり度算出段階の算出する盛り上がり度において会議参加者全体としての標準の盛り上がり度を考慮することで、盛り上がり度を会議全体に渡って補正する総合補正段階
（２）前記会議データを解析することで、会議参加者の一部が議論に参加したトピックを対象として、当該一部の参加者における標準の盛り上がり度を考慮することで、当該トピックの議論された区間ごとに盛り上がり度を補正するサブチーム補正段階
（３）前記会議データを解析することで、会議における各参加者の発言区間ごとに、当該参加者の性質及び当該発言内容に基づいて盛り上がり度を補正する個人補正段階
【請求項６】
コンピュータを請求項１ないし４のいずれかに記載の会議分析装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、会議における複数参加者の状態を分析することによって、会議の盛り上がり度を推定する会議分析装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
会議の成功に不可欠な要素は盛り上がりである。議論状況をリアルタイムに把握しつつ、より多く参加者からのアイデアを出してもらうようなコントロールを行なうことで、議論の活性化および有効なナレッジ創出が期待できる。例えば、時間毎に盛り上がりを数値化した値を提示することにより、それを参照する会議参加者の気づきを促す効果が期待できる。
【０００３】
近年、会議の盛り上がり度合いを測定する技術が開発された。例えば、特許文献１では、会議場における参加者の発話総量を取得し、取得された発話総量に基づき会議場における発言動作を認識し、この認識結果に基づいて前記会議活性度を評価し、算出された会議活性度を提示する。特許文献２では、会議中の複数の参加者の音声を取得して、刻々と変わる参加者の会話状況をリアルタイムに表示することで、より積極的な議論を誘発するような会議可視化システムを提供する。特許文献３では、会合参加者間の発話誘発度などの、会合参加者間の関係性まで考慮して会合活性度を評価することにより、会合の活性化に資する会合関数算定装置を提供する。特許文献４では、音量センサ機能と加速度センサ機能を有する簡易なセンサ装置のみを用いて会議参加者の分析、会議全体の分析を自動的に行うことができる会議分析システムを提供する。
【０００４】
また、非特許文献１では、盛り上がり度と音の特徴量（基本周波数F0、エネルギー）間の相関性があることが報告された。非特許文献２では、隠れマルコフモデル（HMM）で音声データをセグメントしながら、各セグメントの盛り上がり度を高と低に分類する。非特許文献３では、Latent Dirichlet allocation（LDA）で話題を分割し、サポートベクターマシン（SVM）で盛り上がり度を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2006-302047号公報
【特許文献２】特開2008-262046号公報
【特許文献３】特開2009-163431号公報
【特許文献４】特開2012-113442号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】B. Wrede and E. Shriberg. Spotting hotspots in meetings: Human judgments and prosodic cues. In Proc. Eurospeech, Geneva, Sep. 2003.
【非特許文献２】Gatica-Perez, D.; McCowan, I.; Zhang, D.; Bengio, S., "Detecting Group Interest-Level in Meetings," Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2005. Proceedings. (ICASSP '05). IEEE International Conference on , vol.1, no., pp.489,492, March 18-23, 2005.
【非特許文献３】Kishita, Y.; Noguchi, H.; Sanada, H.; Mori, T., "A probabilistic inference of participants interest level in a multi-party conversation based on multi-modal sensing," Multimedia and Expo Workshops (ICMEW), 2013 IEEE International Conference on , vol., no., pp.1,4, 15-19 July 2013
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
盛り上がり度は主観的な指標である。人によって、評価が変わる。例えば、AさんとBさんの評価が必ず一致することが言えない。もちろん、どちらが正解とは言えない。よって、測定した盛り上がり度を適切に補正することが必要である。
【０００８】
しかしながら、前記の従来技術は全て絶対評価である。参加者や、発言の場所、発言の内容が変わっても、盛り上がり度の評価が変わらない。例えば、明るいAさんと大人しいBさんの盛り上がり度の評価が区別できない。また、プライバシー的な話は当然絶対的な盛り上がり度が落ちる。逆に、自己主張ばかりの盛り上がりは、会議において望まれる本来の盛り上がりではない。
【０００９】
また、互いに遠隔で会議が実施される場合には、さらに補正が必要となる。すなわち、相互間での音量の違いがあることによる影響があるのはもちろん、遠隔の心理的な距離感によっても、発言の頻度が自然に落ちるといったこともあり、絶対的な評価値の修正が必要である。
【００１０】
以上のように、種々の要素に関して、絶対評価ではなく相対評価が必要である。すなわち、参加者の性格と参加場所、発言のコンテンツ、会話関係を考慮することで、相対的な盛り上がり度を推定する必要があるが、前述のように従来技術においては、このような推定の枠組みは提供されていない。
【００１１】
本発明は、上記従来技術の課題に鑑み、相対評価としての会議の盛り上がり度を算出することのできる会議分析装置、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】
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明は、音声及び／又は映像を含んで記録された会議データより、会議の盛り上がり度を算出する会議分析装置であって、前記会議データより会議の進行に沿った時系列としての特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて、絶対評価値として、会議の進行に沿った時系列としての盛り上がり度を算出する盛り上がり度算出部と、前記絶対評価値としての盛り上がり度を相対評価値としての盛り上がり度に補正する補正部と、を備え、前記補正部は、以下の（１）〜（３）にそれぞれ示す各部を少なくとも１つを備えることにより、前記相対評価値としての盛り上がり度に補正することを特徴とする。
（１）前記盛り上がり度算出部の算出する盛り上がり度において会議参加者全体としての標準の盛り上がり度を考慮することで、盛り上がり度を会議全体に渡って補正する総合補正部
（２）前記会議データを解析することで、会議参加者の一部が議論に参加したトピックを対象として、当該一部の参加者における標準の盛り上がり度を考慮することで、当該トピックの議論された区間ごとに盛り上がり度を補正するサブチーム補正部
（３）前記会議データを解析することで、会議における各参加者の発言区間ごとに、当該参加者の性質及び当該発言内容に基づいて盛り上がり度を補正する個人補正部
【００１３】
また、本発明は、音声及び／又は映像を含んで記録された会議データより、会議の盛り上がり度を算出する会議分析方法であって、前記会議データより会議の進行に沿った時系列としての特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて、絶対評価値として、会議の進行に沿った時系列としての盛り上がり度を算出する盛り上がり度算出段階と、前記絶対評価値としての盛り上がり度を相対評価値としての盛り上がり度に補正する補正段階と、を備え、前記補正段階は、以下の（１）〜（３）にそれぞれ示す各段階を少なくとも１つを備えることにより、前記相対評価値としての盛り上がり度に補正することを特徴とする。
（１）前記盛り上がり度算出段階の算出する盛り上がり度において会議参加者全体としての標準の盛り上がり度を考慮することで、盛り上がり度を会議全体に渡って補正する総合補正段階
（２）前記会議データを解析することで、会議参加者の一部が議論に参加したトピックを対象として、当該一部の参加者における標準の盛り上がり度を考慮することで、当該トピックの議論された区間ごとに盛り上がり度を補正するサブチーム補正段階
（３）前記会議データを解析することで、会議における各参加者の発言区間ごとに、当該参加者の性質及び当該発言内容に基づいて盛り上がり度を補正する個人補正段階
【００１４】
さらに、本発明は、コンピュータを前記会議分析装置として機能させるプログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、絶対評価として算出された会議の盛り上がり度を、（１）会議参加者全体としての標準の盛り上がり度、（２）会議参加者の一部が議論に参加したトピックを対象とした、当該一部の参加者における標準の盛り上がり度、（３）会議における各参加者の発言区間ごとの当該参加者の性質及び当該発言内容、の少なくとも１つに基づいて補正するので、相対評価としての盛り上がり度を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】一実施形態に係る会議分析装置の機能ブロック図である。
【図２】会議記録部による会議の記録を、会議が２か所の会場に分かれて実施される場合に、模式的に示す図である。
【図３】盛り上がり算出部が算出する盛り上がり度の例を示す図である。
【図４】会話関係推定部により推定される会話関係の例を示す図である。
【図５】個人補正部において補正するための調整値の例を表として示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１は、一実施形態に係る会議分析装置10の機能ブロック図である。会議分析装置10は、会議記録部11、盛り上がり度算出部12及び補正部30を備える。
【００１８】
会議記録部11では、マイク及びカメラにより会議を音声及び／又は映像として記録して、会議データとして盛り上がり度算出部12及び補正部30（総合補正部31、個人補正部33及び会話関係推定部321）に提供する。また、会議が遠隔地の各会場に分かれて実施されている場合であれば、会議記録部11は各会場における音声及び映像を並行して記録することで、会議を記録する。
【００１９】
図２は、会議記録部11による会議の記録を、会議が２か所の会場（場所L1及び場所L2）に分かれて実施される場合に、模式的に示す図である。場所L1には、Aさん、Bさん及びCさんの3人が会議参加者として存在し、その様子がカメラC1によって撮影されると共にマイクM1で録音されている。場所L2には、Dさん、Eさん、Fさん、Gさん及びHさんの5人が会議参加者として存在し、その様子がカメラC2によって撮影されると共にマイクM2で録音されている。
【００２０】
場所L1,L2間では、図２に不図示のスピーカやディスプレイ等によって相互に会議のための意思疎通が可能となっており、当該両場所L1,L2に存在する合計8人を会議参加者の全体として、会議が進行する。図２に示すように、会議記録部11では当該各場所L1,L2に配置されたカメラC1,C2及びマイクM1,M2のそれぞれの映像及び音声を取得することで、会議全体の進行を記録する。
【００２１】
なお、図２の例では、カメラ及びマイクは会議の場所ごとに用意されているが、会議参加者毎に用意される等していてもよい。このような場合も、同一の会議に参加する参加者毎の記録を会議記録部11は取得して、会議の全体としての進行を記録する。
【００２２】
また、音声に関しては、会議全体が収録された１つのデータが取得されればよい。例えば、マイクM1が場所L1の参加者の発言のみを録音し、マイクM2が場所L2の参加者の発言のみを録音していれば、当該両録音を時刻同期を取ってミックスしたデータが取得されればよい。場所L1において場所L2からの発言もスピーカで再生されていれば、場所L1で録音したデータを取得すればよい。映像に関しては、会議全体を収録するのに、会場ごとに、あるいは個人ごとに個別に取得されていてもよい。
【００２３】
なおまた、図２には示していないが、会議記録部11ではさらに、参加者ごとの生体データ等を会議データを構成する情報として取得してもよい。この場合、各参加者は、脳波や脈拍等の生体データを取得するためのセンサあるいは機器を身に着け、当該身に着けたセンサあるいは機器の情報を、会議記録部11において（映像や音声の場合と同様に）会議進行の時間と紐付けて記録すればよい。
【００２４】
同様にさらに、センサとしてKinect（登録商標）やGoogle glassのようなデバイスからの情報を取得してもよい。これらは出力データとして、音声、映像以外にデプスデータなど扱うことができ、当該出力データより表情や笑い、頷きの検出することができる。
【００２５】
盛り上がり度算出部12では、会議が記録された音声及び／又は映像（及び／又は生体データ等）のそれぞれの特徴量を時系列上で抽出して、会議の進行に沿った時系列として、会議の盛り上がり度を算出する。
【００２６】
ここで、盛り上がり度算出部12は、従来技術によって会議の盛り上がり度を算出する。当該算出される盛り上がり度は、音声及び映像の特徴量から抽出されていることよりも明らかなように、絶対評価に属するものである。そこで、当該絶対評価としての盛り上がり度に対して、補正部30が種々の観点からの補正を加えることにより、補正された相対評価としての盛り上がり度を求める。
【００２７】
当該補正するための構成として、補正部30は、総合補正部31、サブチーム補正部32、会話関係推定部321、個人補正部33及び参加者プロファイルDB(データベース)331を備える。当該各部は、以下（１）〜（３）のように３つの観点から補正を行うものに分類される。
【００２８】
（１）総合補正部31は、チーム全体の性格を考慮することで、盛り上がり度を補正する。
【００２９】
（２）サブチーム補正部32（及び会話関係推定部321）は、一定時間帯で議論した話題に対するサブチームの活動によって盛り上がり度を補正する。
【００３０】
（３）個人補正部33（及び参加者プロファイルDB331）は、個人的な要素として参加者の性格、役割、または参加場所によって盛り上がり度を補正する
【００３１】
以上（１）〜（３）に分類される各構成は、それぞれ独立に盛り上がり度算出部12の算出した盛り上がり度を補正することができるが、図１の機能ブロック図では、一実施形態として、（１）〜（３）の補正を全て適用し、且つこの順番で適用する構成が示されている。適用する順番は任意でよい。また、（１）〜（３）のうち、任意の一部分のみによる補正が適用されてもよい。
【００３２】
以下、盛り上がり度算出部12以降の図１の各部の詳細を説明する。上記のように、（１）〜（３）の任意の一部分を任意の順で適用することが可能であるが、以下では、図１の構成に示したように、（１）〜（３）の全てをこの順番で適用して補正を行う場合を例として説明する。
【００３３】
なお、補正部30の各部（１）〜（３）ではそれぞれ会議データを解析することにより、盛り上がり度算出部12の算出した盛り上がり度を補正するための係数等を求める。ここで、（１）の総合補正部31については、盛り上がり度算出部12が盛り上がり度を算出するのと同様の実施形態により、補正のための係数を算出する。すなわち、盛り上がり度算出部12が特定種類の特徴量を用いて盛り上がり度を算出していれば、総合補正部31もこれと同一種類の特徴量で盛り上がり度を算出したうえで、補正のための係数を算出する。従って、以下説明するように、総合補正部31では盛り上がり度算出部12の算出した盛り上がり度を直接補正する場合であれば、再度盛り上がり度を算出する必要はない。
【００３４】
一方、（２）の会話関係推定部321では、会議データを解析して会話関係を推定し、当該会話関係よりサブチーム補正部32が、盛り上がり度を補正するための情報を求める。この際の会話関係推定部321の実施形態は、盛り上がり度算出部12とは独立のものを利用することができる。すなわち、会議データから抽出する特徴量などは、盛り上がり度算出部12とは独立のものを利用してよい。
【００３５】
同様に、（３）の個人補正部33でも、会議データを解析して、盛り上がり度を補正するための情報を求める。この際の実施形態は、盛り上がり度算出部12（及び会話関係推定部321）とは独立のものを利用することができる。すなわち、会議データから抽出する特徴量などは、盛り上がり度算出部12（及び会話関係推定部321）とは独立のものを利用してよい。
【００３６】
盛り上がり度算出部12は、会議記録部11の記録（会議データ）を解析し、会議における参加者毎に発言内容、表情、音声特徴量、笑いタイミングと継続時間、笑い音の強さ、うなずきのタイミング、視線などの、映像及び音声に関する特徴量を抽出し、当該特徴量で会議の盛り上がり度を時系列的に算出する。
【００３７】
音声に関する特徴量から盛り上がり度を算出する場合、例えば非特許文献１のように、音声データから基本周波数F0とエネルギーという特徴量を抽出し、一定の時間ウィンドウ毎に盛り上がり度を5段階で推定することができる。図２の例のように、場所L1の3人と場所L2の5人にて例えば2時間程度のリモート会議を行う時、場所L１と場所L２の映像と音声データを収録しておき、それぞれ盛り上がり度を算出することができる。
【００３８】
図３は当該算出した例であり、場所L1で平均2.14の盛り上がりがあった後、場所L2で平均2.5の盛り上がりがあったという、会議の一部分における盛り上がりの時系列の例を示している。
【００３９】
なお、映像を解析することで盛り上がり度を算出する手法や、映像と音声の両方を解析することで盛り上がり度を算出する手法、脳波と脈拍など生体データで盛り上がり度を算出する手法によって、盛り上がり度算出部12を実現してもよい。例えば、前述の非特許文献２では、音声のみ、映像のみ、音声と映像両方と三つのケースを比較している。比較の際に、音声の特徴量は会話エネルギー、会話頻度、会話ピッチ（speech energy, speaking rate, speech pitch）の三つを採用しており、映像の特徴量は人物の動き、頭の角度（person motion, head angle）と二つを採用している。
【００４０】
総合補正部31は、チーム全体（会議参加者全体）の性格を吸収するための規格化を行う。
【００４１】
すなわち、チーム全体がもともと活発であり大声で発言するような傾向にある場合は、盛り上がり度算出部12で算出した盛り上がり度の値は実際の盛り上がりによらず全体的に大きくなりがちであり、その逆に活発ではない傾向にある場合、実際の盛り上がりによらず全体的に小さくなりがちである。このようなチーム間差異を吸収するための規格化を、総合補正部31が実施する。
【００４２】
ここで、チームが平均的な活発さにある状態を抽出するために、会議のうち、挨拶をしているシーンを利用する。会議の最初は挨拶する場合が多い。よって、総合補正部31では、音声や仕草によってその挨拶時刻を切り出す。
【００４３】
具体的には、会議データ（音声）を対象として、最初の一定時間（例えば、10分間）で「こんにちは」、「お疲れ様」を検索する。すなわち、周知の音声解析技術を用いて、所定の挨拶単語を検索する。または、会議データ（映像）より、お辞儀やうなずきを検索する。すなわち、周知のジェスチャー解析技術を用いて、所定の挨拶動作を検索する。
【００４４】
以上のようにして挨拶時刻が検出されたら、検出時刻を中心に例えば１分間といったような所定範囲の時間帯を挨拶時間帯と定義する。そして、当該挨拶時間帯の平均盛り上がり度を基準盛り上がり度とする。挨拶時間帯が複数検出されれば、それら全体での平均を利用すればよい。
【００４５】
なお、挨拶時刻が一切検出できなかった場合、基準盛り上がり度は会議全体（会議が開始してから終了するまでの時間全体）の盛り上がり度を平均して求めればよい。
【００４６】
図１の構成では、盛り上がり度算出部12で算出した盛り上がり度を、総合補正部31が以上のように求める基準盛り上がり度によって以下の式（１）のように正規化する。これを、総合盛り上がり度と呼ぶこととする。
【００４７】
【数１】
2016012216.tif 000003
【００４８】
なお、前述のように、基準盛り上がり度は盛り上がり度算出部12と同様の実施形態を当該挨拶時間帯に適用することによって求める。従って、上記I(t)の情報が盛り上がり度算出部12で既に求まっており、これを総合補正部31が直接補正する場合には、当該I(t)を挨拶時間帯においてそのまま平均することで基準盛り上がり度を求めればよく、会議データを総合補正部12において再度解析する必要はない。
【００４９】
サブチーム補正部32は、会話関係によってチーム的な補正を行う。当該会話関係は、予め会話関係推定部321が推定しておく。そこで、以下ではまず、会話関係推定部321を説明する。
【００５０】
会話関係推定部321では、会議データ（音声）に対して周知の話者認識技術により、あるいは、会議データ（映像）に対して顔認識技術で発言者を識別し、会話関係を推定する。図４に、図２のようなチームにおける会議の例に対して会話関係推定部321により推定される会話関係の例を示す。
【００５１】
図４は、次のような会話関係を表している。太枠で示すBさんがトピックを発起し、図中の線及び付与した数字で示すように、Dさんと２回のやりとりを行った。更に、当該トピックに関して、DさんとEさんは３回のやりとりを行った。また、当該トピックに関して、EさんとHさんは６回のやりとりを行うと共に、HさんとDさんは１回のやりとりを行った。図中、灰色で示すその他の人は、当該トピックに関して発言していない。
【００５２】
以上のように、会話関係推定部321により、発起されたトピックにおける会話関係が推定されると共に、当該トピックについての会話がなされた時間帯{t｜t1≦t≦t2}も求められる。会話関係推定部321は、以下の非特許文献４に開示の技術で実現できる。
【００５３】
[非特許文献４]Michel Galley, Kathleen McKeown, Eric Fosler-Lussier, and Hongyan Jing. 2003. Discourse segmentation of multi-party conversation. In Proceedings of the 41st Annual Meeting on Association for Computational Linguistics - Volume 1 (ACL '03), Vol. 1. Association for Computational Linguistics, Stroudsburg, PA, USA, 562-569.
【００５４】
以上、会話関係推定部321がその時間帯{t｜t1≦t≦t2}と共に推定した会話関係に基づき、サブチーム補正部32が補正を実施する。具体的には、当該時間帯の会話関係における、チームの参加者（当該トピックの議論に参加した者）及び会話回数が多いほど、実際に盛り上がっていなくとも盛り上がり度の値が自然に大きくなる傾向があるので、逆に、当該時間帯における盛り上がり度を規格化して下げるようにする。同時に、当該時間帯の会話関係において実際に発言した者の会議参加場所の数が多いほど、自ずと遠隔に分断されることで活発さが損なわれる傾向が強まるので、逆に盛り上がり度を規格化して大きくするようにする。
【００５５】
以上の方針により、会話関係推定部321では推定された時間帯{t｜t1≦t≦t2}ごとの会話関係について、対応する時間帯の盛り上がり度を例えば以下の式（２）によって補正することができる。
【００５６】
【数２】
2016012216.tif 000004
【００５７】
ここで、It(t)は時刻ｔの総合盛り上がり度であり、Mは参加者の数であり、Rは会話回数であり、Pは参加者の参加場所の数である。なお、当該説明においては図１の構成により補正することとしているので、総合盛り上がり度It(t)が補正の対象となり、補正適用された値IS(t)となっている。
【００５８】
例えば、図３の場合で時刻t1からt2までのサブチームはBさん、Dさん、Eさん、Hさんになる。サブチームの参加者の数Mが4人である。また、会話回数Rが12回である。さらに、参加者の参加場所の数Pが2か所である。
【００５９】
個人補正部33は、個人的な要素を吸収することで、盛り上がり度を補正する。
【００６０】
当該補正するために、参加者の役割、性格、参加場所を予め取得し、参加者プロファイルDB331に保存しておく。また、個人補正部33は予め、盛り上がり度算出部12及び／又は会話関係推定部321で解析した発言内容を、個人情報検出技術により解析することで、発言内容のプライバシー性を判定する。個人情報検出技術には周知のものを利用でき、発言内容テキストを解析して、所定のプライバシー関連用語があるか否かで判定すればよい。
【００６１】
以上の準備のもと、個人補正部33は、時刻t3からt4まである参加者xが発言している場合に、当該時刻範囲{t｜t3≦t≦t4}（複数存在する全ての当該範囲のそれぞれ）を対象として盛り上がり度に対して以下の式（３）のように調整値Mod(x)を加算することにより、盛り上がり度IS(t)からさらにIP(t)へと補正する。
【００６２】
【数３】
2016012216.tif 000005
【００６３】
ここで、調整値Mod(x)は当該参加者xの役割、性格、参加場所と、当該参加者xの当該時間範囲における発言内容のプライバシー性とで定まる値(正、負、ゼロのいずれも取りうる)であり、上記事前準備した情報よりその値が定まる。
【００６４】
図５は、調整値を計算するための表の例である。例えばAさんが「性格：外向的」、「役割：リーダー」、参加場所「遠隔」であり、そのある時間帯における発言内容において「プライバシー性：ある」であった場合、当該Aさんの当該時間帯における調整値は以下のように計算される。
Mod(A)＝(-0.5)+(-0.5)+0.5+0.5=0
【００６５】
なお、図５の表に例示したような調整値の具体的な値は、予め所定値を定めておくが、次のような方針に従ってその値を与えておけばよい。
【００６６】
性格に関しては、外向的であればもともと発言が活発であるので、盛り上がり度を下げるよう調整し、内向的であればその逆とする。役割に関しては、リーダーであればもともと頻発に発言せざるを得ないので、リーダーに関しては盛り上がり度を下げるように調整する。参加場所に関しては、遠隔であればもともと消極的になりがちであるので、盛り上がり度を上げるように調整する。発言内容のプライバシー性に関しては、プライバシーがある話はもともと消極的になりがちであるので、プライバシーがある場合には盛り上がり度をあげるように調整する。
【００６７】
なお、参加場所の遠隔とは、主会場に対するサブ会場を意味する。主会場に会議を主導する主要メンバーが揃っており、遠隔のサブ会場では補助参加的なメンバーが参加している、という前提である。このような区別がなく、各会場が会議参加の積極性に関して対等であれば、遠隔／主会場による調整は省略してよい。
【００６８】
なお、参加者プロファイルDB331はマニュアル入力等により事前用意してもよいし、その内容を自動推定するようにしてもよい。自動推定する場合、以下のような種々の従来技術を利用することができる。
【００６９】
参加者の役割の自動判定において、音声情報で判定する技術として、以下の[非特許文献5]のように、発言内容と対話関係を利用し、AdaBoostなど分類器でリーダーなど役割を自動推定することが可能である。
【００７０】
[非特許文献5] Neha P. Garg, Sarah Favre, Hugues Salamin, Dilek Hakkani Tur, and Alessandro Vinciarelli. 2008. Role recognition for meeting participants: an approach based on lexical information and social network analysis. In Proceedings of the 16th ACM international conference on Multimedia (MM '08). ACM, New York, NY, USA, 693-696.
【００７１】
また、参加者の性格を会議の音声及び映像のみで自動推定する技術の例として、以下の[非特許文献6]がある。当該技術ではサポートベクトルマシン(Support Vector Machine)を利用している。
【００７２】
[非特許文献6] Bruno Lepri, Nadia Mana, Alessandro Cappelletti, Fabio Pianesi, Massimo Zancanaro, Modeling the Personality of Participants During Group Interactions, User Modeling, Adaptation, and Personalization, LNCS, Vol. 5535, pp. 114-125, 2009.
【００７３】
また、参加者の参加場所は、各参加者が端末等を保持している前提のもと、Wi-Fi（登録商標）やGPS（全地球測位システム）などから推定できる。例えばGoogle社の「Google Location Service」やクウジット社の「PlaceEngine」も同種のデータベースを持ち、Wi-Fi による測位サービスを提供している。
【００７４】
以上、本発明の会議分析装置10によれば、音声や表情、仕草などで推定した絶対評価としての値の盛り上がり度を、参加者の個性や参加場所、発言内容、話者関係などによって、全体からサブチーム、個人まで三段階で補正し、相対評価の値とする。これにより、会議の盛り上がり度をより精度高く推定することができる。
【符号の説明】
【００７５】
11…会議記録部、12…盛り上がり度算出部、30…補正部、31…総合補正部、32…サブチーム補正部、33…個人補正部
【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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