(57)【要約】【課題】ユーザとの親密度に応じ異なる方法で感情推定を行い、応答を生成する応答生成装置、応答生成方法およびプログラムを提供する。【解決手段】応答生成装置１００は、ユーザの発話内容を認識する音声認識部１０１、発話内容に基づいてユーザの感情の種類を推定する感情推定部１０４、推定された感情の種類に応じた応答文を生成する応答生成部１０６、ユーザとの親密度と、複数の感情の種類の組合せと、が対応付けられた感情分類データベース１０５を有する。感情分類データベース１０５において、組合せに含まれる感情の種類は、ユーザとの親密度の違いに応じて異なっている。感情推定部１０４は、感情分類データベース１０５を参照して、親密度に応じた組合せから、発話内容に応じた感情の種類を選択することによってユーザの感情を推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの発話内容を認識する音声認識部と、
前記発話内容に基づいて前記ユーザの感情の種類を推定する感情推定部と、
前記推定された感情の種類に応じた応答文を生成する応答生成部と、を有する応答生成装置であって、
前記ユーザとの親密度と、複数の感情の種類の組合せと、が対応付けられた感情分類データベースをさらに有し、
前記組合せに含まれる感情の種類は、前記ユーザとの親密度の違いに応じて異なっており、
前記感情推定部は、感情分類データベースを参照して、前記親密度に応じた前記組合せから、前記発話内容に応じた感情の種類を選択することによって前記ユーザの感情を推定する
応答生成装置。
【請求項２】
前記感情分類データベースにおいては、前記親密度が高いほど、前記感情の種類の組合せは、より多くの感情の種類を含む
請求項１記載の応答生成装置。
【請求項３】
前記感情分類データベースにおいては、前記親密度が高いほど、前記感情の種類の組合せは、より深い感情を示す、感情の種類を含む
請求項１又は２記載の応答生成装置。
【請求項４】
ユーザの発話内容を認識する音声認識ステップと、
前記発話内容に基づいて前記ユーザの感情の種類を推定する感情推定ステップと、
前記推定された感情の種類に応じた応答文を生成する応答生成ステップと、を有する応答生成方法であって、
前記感情推定ステップでは、
前記ユーザとの親密度と、複数の感情の種類の組合せと、が対応付けられ、前記組合せに含まれる感情の種類は、前記ユーザとの親密度の違いに応じて異なっている感情分類データベースを参照し、
前記親密度に応じた前記組合せから、前記発話内容に応じた感情の種類を選択することによって前記ユーザの感情を推定する
応答生成方法。
【請求項５】
コンピュータに、請求項４記載の方法を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】
本発明は応答生成装置、応答生成方法およびプログラムに関し、特に音声対話ロボット等において親密度に応じた感情推定を行い、応答を生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、感情をこめて対話を行うロボット装置が開示されている。ロボット装置は、親密度データベースを保持しており、ユーザのインタラクションに応じて、ユーザとロボット装置間の親密度を更新する。インタラクションとは、ユーザのロボット装置に対する接し方のことであり、なでる、たたく、食事を提供する、話しかける、ボール遊びをする、等の動作をいう。ロボット装置は、これらのインタラクションが行われた回数や時間に基づいて親密度を更新する。
【０００３】
また、ロボット装置は、ユーザの発話を認識し、対話データベースに定義された応答文一覧表から、親密度に応じた応答文を選択する。そして、ユーザの発話内容から推定される感情に応じて、応答文の語尾や抑揚を変化させた応答を行う。
【０００４】
ここで、ロボット装置が用いる応答文一覧表は、親密度によらず、感情の種類や数は一定である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−０９０１０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１記載のロボット装置は、親密度と、ユーザの感情と、に応じて定義された応答文を一覧表から選択する。ここで、親密度に対応付けられた感情の種類や数は、親密度に関わらず一定である。そのため、ロボット装置側からの応答のバリエーションが限られるという問題があった。
【０００７】
すなわち、ロボット装置が推定できる感情の種類や数が一定であるので、ユーザとより親密になったとしても、ユーザの感情に一定以上踏み込んだ応答ができない。また、さほど親密でないにもかかわらず感情に踏み込みすぎて違和感を与えてしまうこともあり、親密度に応じた距離感を保つ会話が困難であった。これは、親密度に応じて、ユーザの感情への共感の度合いを変化させることができず、適切な応答の選択ができていなかったことに問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明にかかる応答生成装置は、ユーザの発話内容を認識する音声認識部と、前記発話内容に基づいて前記ユーザの感情の種類を推定する感情推定部と、前記推定された感情の種類に応じた応答文を生成する応答生成部と、を有する応答生成装置であって、前記ユーザとの親密度と、複数の感情の種類の組合せと、が対応付けられた感情分類データベースをさらに有し、前記組合せに含まれる感情の種類は、前記ユーザとの親密度の違いに応じて異なっており、前記感情推定部は、感情分類データベースを参照して、前記親密度に応じた前記組合せから、前記発話内容に応じた感情の種類を選択することによって前記ユーザの感情を推定する。
【０００９】
すなわち、本発明の応答生成装置は、ユーザとの親密度を推定し、親密度によって感情推定のための感情分類を変化させ、もって応答を変化させる。具体的には、ユーザと親密度が高い場合は、より詳細な感情の種類を用いることにより、より深い感情推定をし、応答を行う。一方、親密度が低い場合は、表面的な浅い感情推定や印象推定をし、応答を行う。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、ユーザとの親密度に応じ異なる方法で感情推定を行い、応答を生成する応答生成装置、応答生成方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態にかかる応答生成装置１００の構成を示す図である。
【図２】実施の形態にかかる応答生成装置１００の動作を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
はじめに、図１のブロック図を用いて、本発明の実施の形態にかかる応答生成装置１００の構成について説明する。
【００１３】
応答生成装置１００は、ユーザの発話を認識して応答を返す装置であり、典型的には音声対話ロボット装置である。応答生成装置１００は、例えば中央処理装置（ＣＰＵ）、揮発性又は不揮発性のメモリ、及び音声入出力装置（マイク、スピーカ、Ａ／Ｄ及びＤ／Ａ変換装置等）等を含み、ＣＰＵがメモリに格納されたプログラムに従って情報処理を実行することにより、目的とする種々の機能を実現することができる。
【００１４】
応答生成装置１００は、少なくとも音声認識部１０１、親密度算出部１０２、親密度データベース１０３、感情推定部１０４、感情分類データベース１０５、応答生成部１０６を含む。さらに音声合成部１０７を含んでも良い。
【００１５】
音声認識部１０１は、ユーザの発話内容を認識する処理を行う。すなわち、音声認識部１０１は、ユーザの発話を音声データとして入力し、音声データからテキストデータを生成する処理を行う。なお、典型的には、マイクがユーザの発話をアナログ音声信号として取得し、Ａ／Ｄ変換装置がアナログ音声信号を音声データに変換して、音声認識部１０１に入力する。音声データからのテキストデータの生成は、公知の種々の音声認識技術等により実現可能である。
【００１６】
感情推定部１０４は、音声認識部１０１が生成したテキストデータを利用してユーザの発話内容を解析し、ユーザの感情を推定する処理を行う。親密度算出部１０２は、感情推定部１０４による感情推定結果を含む、ユーザとの対話に関する情報を用いて、ユーザとの親密度を算出する処理を行う。親密度算出部１０２は、ユーザとの対話に関する情報や親密度を後述の親密度データベース１０３に記録する。
【００１７】
あるいは、親密度算出部１０２は、特許文献１記載の従来技術のように、ユーザとのインタラクションに応じてユーザとの親密度を算出しても良い。この場合、親密度算出部１０２は、感情推定部１０４による感情推定処理を要せずに親密度の更新を実施できる。
【００１８】
親密度データベース１０３は、ユーザとの対話に関する情報や親密度を記録する記憶手段である。
【００１９】
感情推定部１０４は、親密度算出部１０２が親密度を算出した後、後述の感情分類データベース１０５を参照して、再度、ユーザの感情の推定を行う。すなわち、感情の種類を特定する。親密度が高いほど、より深い感情推定を行い、親密度が低いほど、より表面的な感情推定や印象推定を行う。
【００２０】
感情分類データベース１０５は、親密度毎に、異なる感情の種類の組合せを定義している記憶手段である。感情の種類については、親密度が高いほど深く詳細な感情が、親密度が低いほど表面的な感情又は印象が定義されている。
【００２１】
応答生成部１０６は、親密度算出部１０２が算出したユーザとの親密度と、感情推定部１０４が推定したユーザの感情とに応じ、当該ユーザに対する応答文を生成する処理を行う。応答文は、典型的にはテキストデータである。
【００２２】
音声合成部１０７は、応答生成部１０６が生成した応答文を音声データに変換する。テキストデータからの音声データの生成は、公知の種々の音声合成技術等により実現可能である。その後、典型的にはＤ／Ａ変換装置が音声データをアナログ音声信号に変換し、スピーカがアナログ音声信号を音声として出力する。
【００２３】
つぎに、図２のフローチャートを用いて、本発明の実施の形態にかかる応答生成装置１００の動作について説明する。
【００２４】
Ｓ１０１：音声認識
ユーザが、応答生成装置１００に対して発話を行う。音声認識部１０１は、ユーザの発話内容を入力、認識し、テキストデータを生成する。
【００２５】
具体的には、マイクがユーザの発話をアナログ音声信号として取得し、Ａ／Ｄ変換装置がアナログ音声信号を音声データに変換する。音声認識部１０１は、この音声データを入力し、公知の種々の音声認識技術等を利用して音声データをテキストデータに変換する。例えば、ユーザが「昨日、友達にプレゼントをもらったんだ」と発話すると、音声認識部１０１は「昨日、友達にプレゼントをもらったんだ」という内容のテキストデータを生成する。
【００２６】
Ｓ１０２：感情推定（１）
感情推定部１０４が、Ｓ１０１で生成されたテキストデータを解析し、ユーザの感情の推定を試みる。ユーザの発話内容のテキストデータを解析し、ユーザの感情を推定する手法としては種々の方法が公知であり、本発明はいずれかの感情推定手法に限定されるものではない。上記感情推定方法のひとつとして、「Ｗｅｂから獲得した感情生起要因コーパスに基づく感情推定」（徳久良子ほか，言語処理学会第１４回年次大会論文集，２００８年３月）がある。
【００２７】
感情推定部１０４は、上記感情推定処理により、ユーザの感情の種類を推定する。例えば、「昨日、友達にプレゼントをもらったんだ」というテキストデータからは、「嬉しい」という種類の感情が推定される。この他、テキストデータの内容に応じ、「楽しい」、「嫌」等の様々な種類の感情が推定され得る。
【００２８】
なお、Ｓ１０２における感情推定は、後述の感情分類データベース１０５を用いた精緻な感情推定を必ずしも要しない。上述のような公知の感情推定方法により、何らかの感情が推定できれば足りる。無論、後述する感情分類データベース１０５を用いた精緻な感情推定を用いても構わない。
【００２９】
Ｓ１０３：親密度算出
親密度算出部１０２が、親密度データベース１０３に既に記録されている情報と、Ｓ１０２で推定されたユーザの感情に基づいて、親密度を算出する。
【００３０】
ここで、親密度データベース１０３は、現在までの、ユーザの発話回数及び感情の種類毎の推定回数（感情出現回数）を累積的に記録している。また、親密度データベース１０３は、過去に算出されたユーザとの親密度を記録していても良い。なお、発話するユーザが複数存在する場合は、親密度データベース１０３は、上記情報をユーザ毎にそれぞれ記録することができる。
【００３１】
親密度算出部１０２は、親密度データベース１０３から、現在までのユーザの発話回数、及び、各感情の種類の出現回数を取得する。ここで、Ｓ１０２において何らかの感情が推定されたならば、当該感情の種類の出現回数を更新（＋１）する。さらに、発話数を更新（＋１）する。そして、親密度算出部１０２は、更新された発話数及び感情出現回数を用いて、例えば以下の算出式により親密度を算出する。
親密度  ＝  感情出現回数  ／  発話回数
例えば、これまでの発話回数が２０回であり、感情の種類として「嬉しい」が１２回、「楽しい」が３回、「嫌」が２回それぞれ推定されている場合、親密度は
（１２  ＋  ３  ＋  ２）  ／  ２０  ＝０．８５
となる。
【００３２】
この算出式によれば、親密度は０乃至１．０の数値で表される。親密度が１．０に近いほど、ユーザとの親密度が高いことを意味する。
【００３３】
親密度算出部１０２は、Ｓ１０３において更新された発話回数、感情出現回数を親密度データベース１０３に記録する。Ｓ１０３において算出した親密度を併せて記録しても良い。
【００３４】
なお、上述したＳ１０２及びＳ１０３の処理に代えて、親密度算出部１０２は、特許文献１記載の従来技術のように、ユーザとのインタラクションに基づいてユーザとの親密度を算出しても良い。あるいは、他の任意の公知の技術を用いて、ユーザとの親密度を算出することとしても良い。
【００３５】
Ｓ１０４：感情推定（２）
感情推定部１０４は、親密度算出部１０２が算出した親密度を用い、感情分類データベース１０５を参照して、再度、ユーザの感情の推定を行う。ここでの感情推定は、ユーザとの親密度に応じ、異なる感情の種類の組合せを用いて行う。親密度と、感情の種類の組合せとの対応は、感情分類データベース１０５において定義される。
【００３６】
感情分類データベース１０５は、親密度のレベルに応じて、異なる感情の種類の組合せを保持している。例えば、親密度が高度（例えば０．８以上）である場合に用いられる感情の種類として、「嬉しい」「好き」「安心」「悲しい」「嫌い」「不安」「辛い」「寂しい」等が設定されている。また、親密度が中程度（例えば０．５以上）である場合に用いられる感情の種類として、「楽しい」「面白い」「つまらない」「退屈」「綺麗」「汚い」等が設定されている。さらに、親密度が低度（０．５未満）である場合に用いられる感情の種類として、「いい」「素敵」「すごい」等が設定されている。
【００３７】
ここで、感情分類データベース１０５においては、親密度が高いほど、より深く詳細な感情が、親密度が低いほど、より表面的な感情又は印象が、それぞれ設定されることが好ましい。すなわち、親密度が高くなるほど、感情の種類の数が多く設定される。また、親密度が高くなるほど、より深い内面の感情を示すような、感情の種類が用いられる。
【００３８】
感情推定部１０４は、Ｓ１０１で生成されたテキストデータを再度解析し、ユーザの感情の推定を行う。ユーザの発話内容のテキストデータを解析し、ユーザの感情を推定する手法としては種々の方法が公知であり、本発明はいずれかの感情推定手法に限定されるものではない。上記感情推定方法のひとつとして、「Ｗｅｂから獲得した感情生起要因コーパスに基づく感情推定」（徳久良子ほか，言語処理学会第１４回年次大会論文集，２００８年３月）がある。
【００３９】
但し、感情推定部１０４はここで、感情分類データベース１０５に定義された感情の種類から適切なものを選択することにより、感情推定結果を生成する。すなわち、感情推定部１０４はまず、感情分類データベース１０５を参照し、親密度算出部１０２が算出した親密度に対応付けられた感情の種類の組合せを取得する。ついで、感情推定部１０４は、公知の感情推定手法を用いて、上述の感情の種類の組合せを候補として、感情を推定する。すなわち、感情の種類の組合せの中から、適切な感情を選択する。
【００４０】
例えば、親密度算出部１０２が算出した親密度が「０．８５」であれば、感情推定部１０４はまず、感情分類データベース１０５において親密度が高度（０．８以上）な場合に対応付けられている感情の種類の組合せ、「嬉しい」「好き」「安心」「悲しい」「嫌い」「不安」「辛い」「寂しい」を取得する。ついで、これらの感情の種類の組合せを推定結果の候補として、公知の手法による感情推定を実施する。結果として、感情推定部１０４は上述の感情の種類の組合せから、例えば「嬉しい」をユーザの感情として推定することができる。
【００４１】
Ｓ１０５：応答生成
応答生成部１０６は、Ｓ１０４で推定されたユーザの感情に応じた応答文を生成する。例えば、ユーザの感情推定結果が「嬉しい」であれば、「それは嬉しかったね。」という応答文を作成することができる。あるいは、ユーザの感情推定結果が「いい」であれば、「いいね。」という応答文を作成することができる。
【００４２】
さらには、例えば親密度が所定のレベル以上である場合などに、ユーザの話を深堀りするための問い返しを含む応答文を生成しても良い。例えば、「それは嬉しかったね。」「何を貰ったの？」という応答文を生成することができる。
【００４３】
応答生成部１０６は、典型的には、図示しない記憶手段が保持する応答文テーブルを参照し、応答文テーブルから適切な応答文を選択することにより、応答文の生成を行うことができる。例えば、応答文テーブルは、感情の種類に対応付けられた応答文をそれぞれ含んでおり、応答生成部１０６は、応答文テーブルの中から、ユーザの感情の種類に予め対応付けられた応答文を選択する。例えば、「嬉しい」という感情に対応付けられている、「それは嬉しかったね。」という応答文を選択する。
【００４４】
Ｓ１０６：音声合成
音声合成部１０７は、Ｓ１０５で生成された応答文を、公知の音声合成技術等を用いて音声データに変換する。その後、典型的にはスピーカが、Ｄ／Ａ変換された応答文の音声データを音声として出力する。
【００４５】
本実施の形態によれば、応答生成装置１００は、親密度により推定する感情、印象の種類を変化させることで、ユーザとの親密度と気持ちに沿った応答をする。具体的には、親密度がより低い相手には、より浅い感情や印象の推定を行い、距離感を保った応答をする。一方、親密度が高い相手にはより細かい感情推定をし、相手の感情に踏み込んだ応答をする。
【００４６】
これにより、親密度が低いときは、浅い感情推定に基づく応答を行うため、感情に踏み込んだ応答を行うことがない。一方、親密度が高いときは、深い感情推定を行うことにより、感情により踏み込んだ応答ができるようになる。すなわち、親密度に応じた適切な応答を行うので、ユーザと応答生成装置１００とのより円滑なコミュニケーションを実現できる。
【符号の説明】
【００４７】
１００  応答生成装置
１０１  音声認識部
１０２  親密度算出部
１０３  親密度データベース
１０４  感情推定部
１０５  感情分類データベース
１０６  応答生成部
１０７  音声合成部
【図１】
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【図２】
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