(57)【要約】【課題】無線タグやカメラを用いることなくユーザ認証が行なわれ、当該ユーザに合わせた話題が発話に応じて返答される音声対話装置を提供する。【解決手段】音声対話システム１０は、発話に基づいて音声データを認識するための音声認識モジュール１１０と、当該発話に基づいて発話者を特定するための音声認証モジュール１２０と、特定された発話者に応じた話題を推定するための話題推定モジュール１３０と、話題推定モジュール１３０による結果（たとえば、子供のユーザが興味を持つスポーツの話題、女性が興味を持つファッションの話題等）に基づいて、ユーザに対する発話の内容を生成するための対話生成モジュール１４０とを備える。【選択図】図１
2016071050.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発話を認識するように構成された音声認識部と、
前記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部と、
前記認識された発話と、前記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するように構成された話題推定部と、
当該話題を音声で出力するように構成された音声出力部とを備える、音声対話装置。
【請求項２】
発話に基づく音声信号の入力を受け付けるように構成された音声信号入力部と、
入力された前記音声信号に基づいて前記発話を認識するように構成された音声認識部と、
入力された前記音声信号と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部と、
前記認識された発話と、前記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するように構成された話題推定部と、
当該話題を音声で出力するための話題信号を出力するように構成された出力部とを備える、音声対話装置。
【請求項３】
端末と、
前記端末と通信可能なサーバとを備え、
前記端末は、
発話を受け付けて当該発話を認識するように構成された音声認識部と、
前記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部と、
前記発話に基づく音声信号と、前記特定された発話者の識別信号とを前記サーバに送信するように構成された送信部とを備え、
前記サーバは、
前記音声信号と前記識別信号とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するように構成された話題推定部と、
当該話題を音声で出力するための話題信号を前記端末に送信するように構成された話題送信部とを備え、
前記端末は、さらに、
前記サーバから受信する前記話題信号に基づいて、前記話題を音声で出力するように構成された出力部を備える、音声対話システム。
【請求項４】
請求項３に記載の音声対話システムに用いられる端末であって、
発話を認識するように構成された音声認識部と、
前記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部と、
前記発話に基づく音声信号と、前記特定された発話者の識別信号とをサーバに送信するように構成された送信部と、
当該発話者が興味を持つ話題を音声で出力するための話題信号を前記サーバから受信して、前記話題を音声で出力するように構成された出力部とを備える、端末。
【請求項５】
前記音声対話装置の各ユーザとの対話の履歴を格納するように構成された記憶部をさらに備え、
前記話題推定部は、当該ユーザとの対話の履歴に基づいて、前記話題を生成するように構成されている、請求項１または２に記載の音声対話装置。
【請求項６】
前記音声対話装置のユーザとの対話の履歴に基づいて、当該ユーザと前記音声対話装置との親密度を算出するように構成された親密度算出部をさらに備え、
前記話題推定部は、前記親密度に応じて、前記話題の語調を調整するように構成されている、請求項１または２に記載の音声対話装置。
【請求項７】
発話を認識するステップと、
前記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、
前記認識された発話と、前記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するステップと、
当該話題を音声で出力するステップとを含む、音声対話方法。
【請求項８】
発話に基づく音声信号の入力を受け付けるステップと、
入力された前記音声信号に基づいて前記発話を認識するステップと、
入力された前記音声信号と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、
前記認識された発話と、前記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するステップと、
当該話題を音声で出力するための話題信号を出力するステップとを含む、音声対話方法。
【請求項９】
発話を認識するステップと、
前記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、
前記発話に基づく音声信号と、特定された発話者の識別信号とをサーバに送信するステップと、
前記音声信号と前記識別信号とに基づいて推定された、当該発話者が興味を持つ話題のを音声で出力するための話題信号を前記サーバから受信するステップと、
前記話題信号に基づいて当該話題を音声で出力するステップとを含む、音声対話方法。
【請求項１０】
コンピュータを音声対話装置として機能させるためのプログラムであって、前記プログラムは、一つ以上のプロセッサに、
発話を認識するステップと、
前記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、
前記認識された発話と、前記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を音声で出力するための話題信号を生成するステップと、
前記話題信号に基づいて当該話題を音声で出力するステップとを実行させる、プログラム。
【請求項１１】
コンピュータを音声対話装置として機能させるためのプログラムであって、前記プログラムは、一つ以上のプロセッサに、
発話に基づく音声信号の入力を受け付けるステップと、
入力された前記音声信号に基づいて前記発話を認識するステップと、
入力された前記音声信号と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、
前記認識された発話と、前記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するステップと、
当該話題を音声で出力するための話題信号を出力するステップとを実行させる、プログラム。
【請求項１２】
コンピュータを音声対話装置として機能させるためのプログラムであって、前記プログラムは、一つ以上のプロセッサに、
発話を認識するステップと、
前記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、
前記発話に基づく音声信号と、特定された発話者の識別信号とをサーバに送信するステップと、
前記音声信号と前記識別信号とに基づいて推定された、当該発話者が興味を持つ話題のを音声で出力するための話題信号を前記サーバから受信するステップと、
前記話題信号に基づいて当該話題を音声で出力するステップとを実行させる、プログラム。
【請求項１３】
端末と、
サーバとを備え、
前記端末は、発話を認識するように構成された音声認識部と、
認識された発話を発話信号に変換するように構成された音声信号変換部と、
前記発話信号を前記サーバに送信するように構成された送信部とを含み、
前記サーバは、
前記端末から受信した前記発話信号に基づいて前記発話を認識するように構成された音声認識部と、
前記発話信号と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部と、
前記認識された発話と、前記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するように構成された話題推定部と、
当該話題を音声で出力するための話題信号を前記端末に送信するように構成された送信部とを含み、
前記端末は、さらに、
前記サーバから前記話題信号を受信するように構成された受信部と、
前記話題信号に基づいて当該話題を音声で出力するように構成された出力部とを含む、音声対話システム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のシステムに用いる端末であって、
発話を認識するように構成された音声認識部と、
前記認識された発話を発話信号に変換するように構成された音声信号変換部と、
前記発話信号をサーバに送信するように構成された送信部と、
前記発話信号に基づいて生成された話題信号を前記サーバから受信するように構成された受信部と、
前記話題信号に基づいて、前記発話に対応する話題を音声で出力するように構成された出力部とを備える、端末。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、音声認識および音声認証に関し、より特定的には、音声認識と音声認証とを同じタイミングで行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識技術を用いた装置が知られている。たとえば、特開２０１１−０００６８１号公報（特許文献１）は、「コミュニケーション対象との親密度に応じて多様なコミュニケーション行動を実行することができるコミュニケーションロボット」を開示している（［要約］参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−０００６８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示された技術によると、コミュニケーションロボットのユーザ認証は、ユーザが持つ無線タグを用いて行なわれる。そのため、同一の無線タグが別人によって用いられた場合、ユーザ認証が正しく行われず、コミュニケーションロボットが不適切に作動する場合もあり得る。したがって、コミュニケーションが適切に行われる技術が必要とされている。
【０００５】
本開示は、上述のような問題点を解決するためになされたものであって、ある局面における目的は、ユーザ認証が正確に行われてコミュニケーションが実現される音声対話装置を提供することである。
【０００６】
他の局面における目的は、ユーザ認証を正確に行ないユーザに応じたコミュニケーションを実現するための音声対話システムを提供することである。
【０００７】
他の局面における目的は、ユーザ認証を正確に行ないユーザに応じたコミュニケーションを実現するための端末を提供することである。
【０００８】
他の局面における目的は、ユーザ認証を正確に行ないユーザに応じたコミュニケーションを実現するための音声対話方法を提供することである。
【０００９】
さらに他の局面における目的は、ユーザ認証が正確に行われてコミュニケーションが実現される音声対話装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
一実施の形態に従う音声対話装置は、発話を認識するように構成された音声認識部と、認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部と、認識された発話と、特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するように構成された話題推定部と、当該話題を音声で出力するように構成された音声出力部とを備える。
【００１１】
他の実施の形態に従う音声対話装置は、発話に基づく音声信号の入力を受け付けるように構成された音声信号入力部と、入力された音声信号に基づいて発話を認識するように構成された音声認識部と、入力された音声信号と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部と、認識された発話と、特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するように構成された話題推定部と、当該話題を音声で出力するための話題信号を出力するように構成された出力部とを備える。
【００１２】
他の実施の形態に従うと、音声対話システムが提供される。この音声対話システムは、端末と、端末と通信可能なサーバとを備える。端末は、発話を受け付けて当該発話を認識するように構成された音声認識部と、認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部と、発話に基づく音声信号と、特定された発話者の識別信号とをサーバに送信するように構成された送信部とを備える。サーバは、音声信号と識別信号とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するように構成された話題推定部と、当該話題を音声で出力するための話題信号を端末に送信するように構成された話題送信部とを備える。端末は、さらに、サーバから受信する話題信号に基づいて、話題を音声で出力するように構成された出力部を備える。
【００１３】
他の実施の形態に従うと、上記の音声対話システムに用いられる端末が提供される。この端末は、発話を認識するように構成された音声認識部と、認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部と、発話に基づく音声信号と、特定された発話者の識別信号とをサーバに送信するように構成された送信部と、当該発話者が興味を持つ話題を音声で出力するための話題信号をサーバから受信して、話題を音声で出力するように構成された出力部とを備える。
【００１４】
好ましくは、音声対話装置は、音声対話装置の各ユーザとの対話の履歴を格納するように構成された記憶部をさらに備える。話題推定部は、当該ユーザとの対話の履歴に基づいて、話題を生成するように構成されている。
【００１５】
好ましくは、音声対話装置は、音声対話装置のユーザとの対話の履歴に基づいて、当該ユーザと音声対話装置との親密度を算出するように構成された親密度算出部をさらに備える。話題推定部は、親密度に応じて、話題の語調を調整するように構成されている。
【００１６】
他の実施の形態に従うと、音声対話方法が提供される。この方法は、発話を認識するステップと、認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、認識された発話と、特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するステップと、当該話題を音声で出力するステップとを含む。
【００１７】
他の実施の形態に従う音声対話方法は、発話に基づく音声信号の入力を受け付けるステップと、入力された音声信号に基づいて発話を認識するステップと、入力された音声信号と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、認識された発話と、特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するステップと、当該話題を音声で出力するための話題信号を出力するステップとを含む。
【００１８】
他の実施の形態に従う音声対話方法は、発話を認識するステップと、認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、発話に基づく音声信号と、特定された発話者の識別信号とをサーバに送信するステップと、音声信号と識別信号とに基づいて推定された、当該発話者が興味を持つ話題のを音声で出力するための話題信号をサーバから受信するステップと、話題信号に基づいて当該話題を音声で出力するステップとを含む。
【００１９】
他の実施の形態に従うと、コンピュータを音声対話装置として機能させるためのプログラムが提供される。このプログラムは、一つ以上のプロセッサに、発話を認識するステップと、認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、認識された発話と、特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を音声で出力するための話題信号を生成するステップと、話題信号に基づいて当該話題を音声で出力するステップとを実行させる。
【００２０】
他の実施の形態に従う、コンピュータを音声対話装置として機能させるためのプログラムは、一つ以上のプロセッサに、発話に基づく音声信号の入力を受け付けるステップと、入力された音声信号に基づいて発話を認識するステップと、入力された音声信号と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、認識された発話と、特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するステップと、当該話題を音声で出力するための話題信号を出力するステップとを実行させる。
【００２１】
他の実施の形態に従う、コンピュータを音声対話装置として機能させるためのプログラムは、一つ以上のプロセッサに、発話を認識するステップと、認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、発話に基づく音声信号と、特定された発話者の識別信号とをサーバに送信するステップと、音声信号と識別信号とに基づいて推定された、当該発話者が興味を持つ話題のを音声で出力するための話題信号をサーバから受信するステップと、話題信号に基づいて当該話題を音声で出力するステップとを実行させる。
【００２２】
他の局面に従う音声対話システムは、端末と、サーバとを備える。端末は、発話を認識するように構成された音声認識部と、認識された発話を発話信号に変換するように構成された音声信号変換部と、発話信号をサーバに送信するように構成された送信部とを含む。サーバは、端末から受信した発話信号に基づいて発話を認識するように構成された音声認識部と、発話信号と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部と、認識された発話と、特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するように構成された話題推定部と、当該話題を音声で出力するための話題信号を端末に送信するように構成された送信部とを含む。端末は、さらに、サーバから話題信号を受信するように構成された受信部と、話題信号に基づいて当該話題を音声で出力するように構成された出力部とを含む。
【００２３】
他の実施の形態に従うと、上記のシステムに用いる端末が提供される。この端末は、発話を認識するように構成された音声認識部と、認識された発話を発話信号に変換するように構成された音声信号変換部と、発話信号をサーバに送信するように構成された送信部と、発話信号に基づいて生成された話題信号をサーバから受信するように構成された受信部と、話題信号に基づいて、発話に対応する話題を音声で出力するように構成された出力部とを備える。
【００２４】
この発明の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】音声対話システム１０の構成を概念的に表わす図である。
【図２】音声対話システム１０の構成の一例を表わすブロック図である。
【図３】コミュニケーション端末２００のハードウェア構成を表わすブロック図である。
【図４】実施の形態に係るサーバを実現するコンピュータ４００のハードウェア構成を表わすブロック図である。
【図５】無線タグを用いた発話に対する音声対話システムの構成の概要を表わす図である。
【図６】ユーザを音声対話システム１０に登録する場合に実行される処理を表わすシーケンスチャートである。
【図７】発話したユーザに応じた返答が生成される処理を表わすシーケンスチャートである。
【図８】ある局面における興味推定の一例を表わす図である。
【図９】音声対話システム９０の構成の一例を表わすブロック図である。
【図１０】音声対話システム１０において行なわれる処理を表わすシーケンスチャートである。
【図１１】複数のユーザの各々の興味を推定する方法を概念的に表わす図である。
【図１２】対話履歴記憶部２６０に保持されるテーブル１２００を表わす図である。
【図１３】特定のユーザについて抽出されたテーブル１３００を表わす図である。
【図１４】対話ＤＢ部２７０のデータ構造を表わす図である。
【図１５】ある局面における音声対話システム８０による話題推定の概要を表わす図である。
【図１６】音声対話システム１６００の構成を概念的に表わす図である。
【図１７】複数のユーザそれぞれの発話に基づいて話題を推定する一態様を表わす図である。
【図１８】対話ＤＢ部１６７０のデータ構造を概念的に表わす図である。
【図１９】対話履歴記憶部１６６０におけるデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。
【図２０】サーバ１６２０が備えるテーブル２０００におけるデータの格納の一態様を概念的に表す図である。
【図２１】対話ＤＢ部１６７０のデータ構造を表わす図である。
【図２２】音声対話システム２２００の構成の一例を表わす図である。
【図２３】親密度算出モジュール２２５１による親密度の算出を概念的に表わす図である。
【図２４】親密度に応じて返答が変化する態様を説明する図である。
【図２５】音声対話装置２５００の構成の概要を表すブロック図である。
【図２６】音声対話システム２６００の構成の概略を表すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００２７】
＜技術思想＞
まず、本開示の概要について説明する。開示される技術思想は、以下の通り、３つの要素から構成される。
【００２８】
（１）音声認識と音声認証とが並列に行なわれる。したがって、ユーザの発話内容の認識と当該ユーザの認証とが同時に行なわれる。
【００２９】
（２）ユーザ毎に、対話内容のログに基づいて各ユーザの興味ある話題が推定され、推定された話題に基づく対話が生成される。
【００３０】
（３）対話数やその頻度に基いて、ロボット（音声対話装置、あるいは音声対話システム）の発話内容が変化する。
【００３１】
これらの要素の結果、ユーザは、ロボット（音声対話システム）に親しみを持つことができる。
【００３２】
たとえば、要素（１）により、当該技術思想が適用される音声対話システムは、カメラや無線タグ等の機器からの情報を使用することなく、ユーザを特定し（音声認証）、また、当該ユーザの発言内容の取得（音声認識）が可能になる。
【００３３】
次に、要素（２）により、ユーザの日々の会話が音声対話システムに記憶され、必要に応じて分析される。音声対話システムは、分析結果に基づいて、各ユーザが興味ある話題（スポーツ、芸能ニュースなど）を他の情報提供装置から取得し、対話しているユーザに応じた話題を当該ユーザに提供することができる。
【００３４】
さらに、要素（３）により、音声対話システムとユーザとの対話が長期にかつ定期的に行われることにより、対話内容に応じて、音声対話システムからの発話の表現（言葉づかい、語調等）が変化し得る。その結果、ユーザが音声対話システム（あるいは、音声対話システムに含まれるロボットのような音声入出力端末）に対して親近感を持ち得る。
【００３５】
＜音声対話システム１０の構成＞
図１を参照して、本開示の実施の形態に係る音声対話システム１０の技術思想について具体的に説明する。図１は、音声対話システム１０の構成を概念的に表わす図である。音声対話システム１０は、音声認識モジュール１１０と、音声認証モジュール１２０と、話題推定モジュール１３０と、対話生成モジュール１４０とを備える。
【００３６】
音声対話システム１０に対して行なわれたユーザの発話は、音声データに変換される。音声認識モジュール１１０は、音声データを認識するための処理を実行する。当該処理は特に限られず、様々な周知の音声認識技術が適用可能である。音声認識モジュール１１０による認識の結果（たとえば認識された話題）は、話題推定モジュール１３０に入力される。
【００３７】
音声対話システム１０に対するユーザの発話は、音声認識モジュール１１０に入力されると同時に音声認証モジュール１２０に入力される。音声認証モジュール１２０は、ユーザの発話の音声を認証し、その発話者（音声対話システム１０のユーザ）を特定する。したがって、音声の認識と発話者の特定とが、ほぼ同じタイミングで実行される。特定されたユーザは、話題推定モジュール１３０に入力される。
【００３８】
話題推定モジュール１３０は、音声認識モジュール１１０によって認識された話題と、音声認証モジュール１２０によって特定されたユーザとに基づいて、発話を行なったユーザに適切な話題を推定する。たとえば、ユーザが子供である場合には、ニュースを保持するデータベースから当該子供が興味を持つ話題が抽出され、あるいは、当該子供との間で最近交わされた話題が対話履歴から抽出され得る。別の局面において、ユーザが大人の女性である場合には、女性が興味を持つ話題がデータベースから抽出され、あるいは、当該女性との間で過去に交わされた話題が対話履歴から抽出され得る。話題推定モジュール１３０による推定の結果は、対話生成モジュール１４０に入力される。
【００３９】
対話生成モジュール１４０は、話題推定モジュール１３０による結果（たとえば、子供のユーザが興味を持つスポーツの話題、女性が興味を持つファッションの話題等）に基づいて、ユーザに対する発話の内容を生成する。さらに別の局面において、対話生成モジュール１４０は、話題推定モジュール１３０による結果に加えて、当該ユーザと音声対話システム１０との親密度をさらに考慮して、ユーザに対する発話の内容を生成する。対話生成モジュール１４０は、発話の内容を生成すると、音声対話システム１０は、当該内容を音声で出力するための信号を生成し、当該信号に基づいて、機器の発話として当該ユーザに返答する。
【００４０】
［第１の実施の形態］
＜音声対話システム１０の構成＞
図２を参照して、第１の実施の形態に係る音声対話システム１０の構成について説明する。図２は、音声対話システム１０の構成の一例を表わすブロック図である。音声対話システム１０は、コミュニケーション端末２００と、サーバ２２０とを備える。コミュニケーション端末２００は、音声入力部２１０と、音声出力部２１１とを含む。
【００４１】
サーバ２２０は、制御部２３０と、音声認識部２４０と、対話分析部２５０と、対話履歴記憶部２６０と、対話ＤＢ（Database）部２７０と、対話生成部２８０と、音声合成部２９０とを含む。音声認識部２４０は、音声認識モジュール２４１と、話者特定モジュール２４２とを含む。
【００４２】
コミュニケーション端末２００は、ある局面において、たとえば、ぬいぐるみの外観を備える電子機器として実現される。別の局面において、コミュニケーション端末２００は、液晶テレビその他の表示装置であって、予め準備された人の画像を表示可能な装置によっても実現される。この場合、人の画像は、３次元の画像として立体的に表示されてもよい。
【００４３】
コミュニケーション端末２００において、音声入力部２１０は、コミュニケーション端末２００に対する発話の入力を受け付けて、当該発話に応じた信号をサーバ２２０に送信する。
【００４４】
音声出力部２１１は、サーバ２２０から送られる信号に基づいてコミュニケーション端末２００の発話として音声を出力する。
【００４５】
サーバ２２０において、制御部２３０は、サーバ２２０の動作を制御する。
ある局面において、制御部２３０は、コミュニケーション端末２００から送られる信号を処理し、サーバ２２０における音声認識のため処理後の信号を音声認識部２４０に送出する。
【００４６】
音声認識部２４０は、制御部２３０から送られる音声信号を用いて周知の技術による音声認識処理と当該音声を与えたユーザ（話者）を特定する処理とを実行する。より具体的には、音声認識部２４０において、音声認識モジュール２４１は、コミュニケーション端末２００が受け付けた音声の認識処理を実行する。話者特定モジュール２４２は、コミュニケーション端末２００が受け付けた音声を発話した話者（コミュニケーション端末２００のユーザ）を特定する。たとえば、話者特定モジュール２４２は、サーバ２２０において予め登録されているユーザの音声情報（たとえば、既に保存されているユーザ識別情報と声紋データ）と、コミュニケーション端末２００によって送られた音声信号（抽出された声紋データ）とを比較して、当該発話者を特定する。
【００４７】
対話分析部２５０は、音声認識部２４０による認識の結果に基づいて、コミュニケーション端末２００に対するユーザの発話を分析する。より具体的には、対話分析部２５０は、音声認識の結果（発話内容）から形態素を切り出し、固有表現の抽出処理を実行する。
【００４８】
対話履歴記憶部２６０は、対話分析部２５０による分析の結果を保持する。より具体的には、対話履歴記憶部２６０は、ユーザと音声対話システム１０との過去の会話、および、それらの会話の結果に基づく形態素、固有表現の出現履歴などを保持する。
【００４９】
対話ＤＢ部２７０は、予め用意された対話文を生成するための対話の入力フレーズと返答フレーズとの対を保持している。対話を生成する際の条件が対話ＤＢ部２７０に与えられると、複数の返答フレーズから当該条件によって特定される状況に応じたフレーズが検索される。
【００５０】
対話生成部２８０は、対話履歴記憶部２６０に保持されているデータと対話ＤＢ部２７０によって保持されているデータベースとを用いて対話を生成する。より具体的には、対話生成部２８０は、対話ＤＢ部２７０に与えられるユーザの発話内容によって検索される返答フレーズと対話履歴記憶部２６０において保持されている対話履歴とを用いて音声対話システム１０に対して発話を行なっているユーザとの対話文を生成する。対話文は、たとえば文字列情報として生成される。
【００５１】
音声合成部２９０は、対話生成部２８０によって生成された対話文を用いて音声合成を行ない、音声対話システム１０の発話のためのデータを生成する。
【００５２】
制御部２３０は、音声合成部２９０によって音声合成されたデータを受け取ると、そのデータをコミュニケーション端末２００に送信する。
【００５３】
コミュニケーション端末２００において、音声出力部２１１はその対話文を音声として出力する。
【００５４】
一例として、ある局面において、子供のユーザ２０１が「ただいま」と発話すると、コミュニケーション端末２００は、その発話の内容の入力を受け付けて、サーバ２２０に音声信号を送信する。サーバ２２０は、ユーザ２０１の発話内容について音声認識処理を実行し、発話された内容が「ただいま」であることを音声認識し、また、その発話者がユーザ２０１（子供）であることを特定する。サーバ２２０は、そのような音声認識の結果に基づいて「ただいま」に対する対話として「お帰り。学校どうだった？」と発話するための音声合成処理を実行し、処理後の結果をコミュニケーション端末２００に送信する。その結果、コミュニケーション端末２００は、ユーザ２０１に対し「お帰り。学校どうだった？」と発話する。
【００５５】
別の局面において、大人の女性のユーザ２０２が同じ言葉「ただいま」と発話すると、コミュニケーション端末２００は、その発話の音声入力を受け付けて、音声信号をサーバ２２０に送信する。サーバ２２０は、当該発話の内容を音声認識するとともに話者を特定する。より具体的には、サーバ２２０は、「ただいま」との発話内容を認識し、同時に、当該発話の内容がユーザ２０２（大人の女性）によるものであることを特定する。サーバ２２０は、そのような音声認識の結果に基づいて「ただいま」に対する対話文を生成する。より具体的には、サーバ２２０は、ユーザ２０２による発話の内容に応答するための対話として「お帰り。お仕事お疲れ様」との発話内容を生成する。サーバ２２０は、その対話文を音声合成すると、合成後の信号をコミュニケーション端末２００に送信する。コミュニケーション端末２００は、ユーザ２０２に対し「お帰り。お仕事お疲れ様」と音声で出力する。
【００５６】
＜コミュニケーション端末２００の構成＞
図３を参照して、本実施の形態に係るコミュニケーション端末２００の構成について説明する。図３は、コミュニケーション端末２００のハードウェア構成を表わすブロック図である。
【００５７】
コミュニケーション端末２００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２０と、アンテナ２３と、通信装置２４と、操作ボタン２５と、カメラ２６と、フラッシュメモリ２７と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）２８と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）２９と、メモリカード駆動装置３０と、マイク３２と、スピーカ３３と、音声信号処理回路３４と、モニタ３５と、ＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）３６と、データ通信インターフェイス３７と、バイブレータ３８と、加速度センサ３９と、アクチュエータ４０とを備える。メモリカード駆動装置３０には、メモリカード３１が装着され得る。
【００５８】
アンテナ２３は、サーバ２２０によって発信される信号を受信し、または、サーバ２２０を介して他の通信装置と通信するための信号を送信する。アンテナ２３によって受信された信号は、通信装置２４によってフロントエンド処理が行なわれた後、処理後の信号は、ＣＰＵ２０に送られる。
【００５９】
操作ボタン２５は、コミュニケーション端末２００に対する操作を受け付ける。操作ボタン２５は、たとえば、ハードキーまたはソフトキーとして実現される。操作ボタン２５は、ユーザによる操作を受け付けると、その時のコミュニケーション端末２００の動作モードに応じた信号をＣＰＵ２０に送出する。
【００６０】
ＣＰＵ２０は、コミュニケーション端末２００に対して与えられる命令に基づいてコミュニケーション端末２００の動作を制御するための処理を実行する。コミュニケーション端末２００が信号を受信すると、ＣＰＵ２０は、通信装置２４から送られた信号に基づいて予め規定された処理を実行し、処理後の信号を音声信号処理回路３４に送出する。音声信号処理回路３４は、その信号に対して予め規定された信号処理を実行し、処理後の信号をスピーカ３３に送出する。スピーカ３３は、その信号に基づいて音声を出力する。
【００６１】
マイク３２は、コミュニケーション端末２００に対する発話を受け付けて、発話された音声に対応する信号を音声信号処理回路３４に対して送出する。音声信号処理回路３４は、予め規定された処理を当該信号に対して実行し、処理後の信号をＣＰＵ２０に対して送出する。ＣＰＵ２０は、その信号を送信用のデータに変換し、変換後のデータを通信装置２４に対して送出する。通信装置２４は、そのデータを用いて送信用の信号を生成し、アンテナ２３に向けてその信号を送出する。アンテナ２３から発信される信号は、サーバ２２０に受信される。なお、他の局面において、アンテナ２３の代わりに、有線によってサーバ２２０とコミュニケーション端末２００とが接続されていてもよい。
【００６２】
フラッシュメモリ２７は、ＣＰＵ２０から送られるデータを格納する。また、ＣＰＵ２０は、フラッシュメモリ２７に格納されているデータを読み出し、そのデータを用いて予め規定された処理を実行する。
【００６３】
ＲＡＭ２８は、操作ボタン２５に対して行なわれた操作に基づいてＣＰＵ２０によって生成されるデータを一時的に保持する。ＲＯＭ２９は、コミュニケーション端末２００に予め定められた動作を実行させるためのプログラムあるいはデータを格納している。ＣＰＵ２０は、ＲＯＭ２９から当該プログラムまたはデータを読み出し、コミュニケーション端末２００の動作を制御する。
【００６４】
メモリカード駆動装置３０は、メモリカード３１に格納されているデータを読み出し、ＣＰＵ２０に送出する。メモリカード駆動装置３０は、ＣＰＵ２０によって出力されるデータを、メモリカード３１の空き領域に書き込む。
【００６５】
音声信号処理回路３４は、上述のような通話のための信号処理を実行する。なお、図３に示される例では、ＣＰＵ２０と音声信号処理回路３４とが別個の構成として示されているが、他の局面において、ＣＰＵ２０と音声信号処理回路３４とが一体として構成されていてもよい。
【００６６】
モニタ３５は、ＣＰＵ２０から取得されるデータに基づいて画像を表示する。モニタ３５は、たとえば、フラッシュメモリ２７に格納されている静止画像（たとえば、会議資料、契約書その他の電子文書）、動画像、音楽ファイルの属性（当該ファイルの名前、演奏者、演奏時間など）を表示する。静止画像は、描画された画像、デフォルトでコミュニケーション端末２００の製造事業者によって予め準備された画像を含み得る。
【００６７】
ＬＥＤ３６は、ＣＰＵ２０からの信号に基づいて、予め定められた発光動作を実現する。データ通信インターフェイス３７は、データ通信用のケーブルの装着を受け付ける。
【００６８】
データ通信インターフェイス３７は、ＣＰＵ２０から出力される信号を当該ケーブルに対して送出する。あるいは、データ通信インターフェイス３７は、当該ケーブルを介して受信されるデータを、ＣＰＵ２０に対して送出する。
【００６９】
バイブレータ３８は、ＣＰＵ２０から出力される信号に基づいて、予め定められた周波数で発振動作を実行する。
【００７０】
加速度センサ３９は、コミュニケーション端末２００に作用する加速度の方向を検出する。検出結果は、ＣＰＵ２０に入力される。
【００７１】
アクチュエータ４０は、ＣＰＵ２０からの信号に基づいて、コミュニケーション端末２０の一部の部材（図示しない）を駆動する。たとえば、コミュニケーション端末２０が、ぬいぐるみの外観を有する電子機器として実現される場合、アクチュエータ４０は、当該ぬいぐるみの手、足、首その他の部分を駆動し得る。これにより、コミュニケーション端末４０は、ユーザの発話に応じた動作（うなずき、首振り等）を行ない得る。
【００７２】
なお、本実施の形態に係るコミュニケーション端末２００は上述の構成要素を全て備える必要はなく、少なくとも、音声入出力機能と通信機能とを有する情報処理端末であればよい。
【００７３】
＜サーバの構成＞
図４を参照して、本実施の形態に係るサーバ２２０の構成について説明する。図４は、実施の形態に係るサーバ２２０を実現するコンピュータ４００のハードウェア構成を表わすブロック図である。
【００７４】
コンピュータ４００は、主たる構成要素として、プログラムを実行するＣＰＵ１と、コンピュータ４００のユーザによる指示の入力を受けるマウス２およびキーボード３と、ＣＰＵ１によるプログラムの実行により生成されたデータ、又はマウス２若しくはキーボード３を介して入力されたデータを揮発的に格納するＲＡＭ４と、データを不揮発的に格納するハードディスク５と、光ディスク駆動装置６と、通信ＩＦ（Interface）７と、モニタ８とを備える。各構成要素は、相互にバスによって接続されている。光ディスク駆動装置６には、ＣＤ−ＲＯＭ９その他の光ディスクが装着され得る。通信ＩＦ７は、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）インターフェイス、有線ＬＡＮ（Local  Area  Network）、無線ＬＡＮ、Bluetooth（登録商標）インターフェイス等を含むが、これらに限られない。
【００７５】
コンピュータ４００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ハードディスク５に予め格納されている場合がある。また、ソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ９その他のコンピュータ読み取り可能な不揮発性のデータ記録媒体に格納されて、プログラム製品として流通している場合もある。あるいは、当該ソフトウェアは、インターネットその他のネットワークに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なプログラム製品として提供される場合もある。このようなソフトウェアは、光ディスク駆動装置６その他のデータ読取装置によってデータ記録媒体から読み取られて、あるいは、通信ＩＦ７を介してダウンロードされた後、ハードディスク５に一旦格納される。そのソフトウェアは、ＣＰＵ１によってハードディスク５から読み出され、ＲＡＭ４に実行可能なプログラムの形式で格納される。ＣＰＵ１は、そのプログラムを実行する。
【００７６】
図４に示されるコンピュータ４００を構成する各構成要素は、一般的なものである。したがって、本実施の形態に係る本質的な部分は、コンピュータ４００に格納されたプログラムであるともいえる。コンピュータ４００のハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。
【００７７】
なお、データ記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible  Disk）、ハードディスクに限られず、磁気テープ、カセットテープ、光ディスク（ＭＯ（Magnetic  Optical  Disc）／ＭＤ（Mini  Disc）／ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc））、ＩＣ（Integrated  Circuit）カード（メモリカードを含む）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Electronically  Programmable  Read-Only  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically  Erasable  Programmable  Read-Only  Memory）、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリ等の固定的にプログラムを担持する不揮発性のデータ記録媒体でもよい。
【００７８】
ここでいうプログラムとは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含み得る。
【００７９】
＜無線タグを用いた音声対話システム＞
図５を参照して、別の局面に従う音声対話システムについて説明する。図５は、無線タグを用いた発話に対する音声対話システムの構成の概要を表わす図である。
【００８０】
音声対話システム５０は、コミュニケーション端末５００と、サーバ５２０とを備える。コミュニケーション端末５００は、音声入力部２１０と、音声出力部２１１と、無線タグ情報送信部５１０とを含む。サーバ５２０は、制御部５３０と、音声認識部５４０と、ユーザ識別子部５４１と、対話分析部５５０と、対話履歴記憶部５６０と、対話ＤＢ部５７０と、対話生成部５８０と、音声合成部５９０とを含む。
【００８１】
ある局面において、ユーザ２０１は、携帯電話５０１を有している。携帯電話５０１は、その識別情報としてたとえば無線タグＡを有している。ある局面において、ユーザ２０１が「ただいま」と発話すると、携帯電話５０１の識別情報（無線タグＡ）とともにコミュニケーション端末５００に入力される。コミュニケーション端末５００は、ユーザの発話の内容を認識する。コミュニケーション端末５００において、無線タグ情報送信部５１０は、ユーザ２０１からの発話に伴う無線タグＡを抽出し、その抽出した内容をサーバ５２０に送信する。サーバ５２０は、ユーザ２０１の発話内容「ただいま」と無線タグＡとを認識し、ユーザ２０１に応じた対話が対話生成部５８０によって生成される。
【００８２】
サーバ５２０は、ユーザ２０１に対する対話文を生成するとその信号をコミュニケーション端末５００に送信する。コミュニケーション端末５００は、ユーザ２０１に対して「お帰り。学校どうだった？」と発話する。
【００８３】
別の局面において、大人のユーザ２０２が、同一の携帯電話５０１を使用している場合において「ただいま」と発話すると、コミュニケーション端末５００は、発話の内容「ただいま」を受け付けるとともに、携帯電話５０１と通信することにより携帯電話５０１に関連付けられている無線タグＡを取得する。コミュニケーション端末５００は、発話の内容「ただいま」と無線タグＡとをサーバ５２０に送信する。すなわち、コミュニケーション端末５００は、発話の主体がユーザ２０１およびユーザ２０２のいずれであっても、携帯電話５０１に関連付けられている無線タグＡを送信する。サーバ５２０は、発話の内容「ただいま」と無線タグＡとを受信すると、発話者が大人のユーザ２０２であるにも係わらず、子供のユーザ２０１による発話が行なわれたと無線タグＡを用いて判断する。サーバ５２０は、ユーザ２０１に対する対話文と同じ対話文を音声合成する。サーバ５２０は、「お帰り。学校どうだった？」との対話文をコミュニケーション端末５００に送信する。コミュニケーション端末５００は、ユーザ２０２に対して「お帰り。学校どうだった？」と発話することになる。このように、ユーザが所有し得る無線通信端末（たとえば携帯電話５０１）のように無線タグを用いてユーザを認識する場合、発話者は簡単に他人になりすますことができる。サーバ５２０は、どのユーザが発話したかを特定することができなくなるため、ユーザに応じた対話文ではなく、携帯電話５０１に固有な対話文を生成することになる。
【００８４】
＜制御構造＞
図６を参照して、本実施の形態に係る音声対話システム１０の制御構造について説明する。図６は、ユーザを音声対話システム１０に登録する場合に実行される処理を表わすシーケンスチャートである。
【００８５】
ステップＳ６１０にて、音声対話システム１０への登録を求めるユーザは、コミュニケーション端末２００に対して音声認証学習のリクエストを送信する。コミュニケーション端末２００は、そのリクエストを受信すると、サーバ２２０との通信を確立し、当該リクエストをサーバ２２０に送信する。サーバ２２０の制御部２３０は、そのリクエストを受信する。
【００８６】
ステップＳ６２０にて、サーバ２２０の制御部２３０は、音声認証学習のリクエストの受信に応答して、音声認証学習用のメッセージをユーザに通知する。より具体的には、制御部２３０は、コミュニケーション端末２００に対して当該メッセージを送信する。コミュニケーション端末２００は、サーバ２２０から当該メッセージを受信すると、音声出力部２１１がメッセージを音声で出力する。ユーザは、音声認証のために発話しないといけないメッセージを知ることができる。その後、制御はステップＳ６２５に移される。
【００８７】
ステップＳ６２５にて、制御部２３０は、コミュニケーション端末２００に対して音声取得を指示する命令を送信する。
【００８８】
ステップＳ６３０にて、コミュニケーション端末２００は、サーバ２２０から当該命令を受信すると、発話を促すメッセージをユーザに対して出力する。より具体的には、たとえばコミュニケーション端末２００は、発話を促すメッセージ「このメッセージが終わった後に発話をして下さい」を音声で出力する。他の局面において、コミュニケーション端末２００は、メッセージをモニタに表示してもよい。さらに他の局面において、コミュニケーション端末２００が音声入出力機能と通信機能と駆動機能とを備えるぬいぐるみとして実現される場合、コミュニケーション端末２００は、手を耳に当てる仕草のように、発話を促す動作を行なってもよい。
【００８９】
ステップＳ６４０にて、ユーザは、当該発話を促すメッセージを認識すると、音声認証学習用のメッセージをコミュニケーション端末２００に向けて発話する。
【００９０】
ステップＳ６５０にて、コミュニケーション端末２００の音声入力部２１０は、ユーザによるメッセージの発話の入力を受け付けて、その発話に応じた音声データをサーバ２２０に送信する。
【００９１】
ステップＳ６６０にて、サーバ２２０の制御部２３０は、その音声データの受信を検知すると、音声認識部２４０に対して当該メッセージの学習リクエストを送信する。音声認識部２４０は、当該学習リクエストの受信に応答して、音声認識処理と話者特定処理とを実行する。より具体的には、音声認識部２４０は、音声認識モジュール２４１としてユーザによって行なわれた発話の内容を音声認識処理する。また、音声認識部２４０は、話者特定モジュール２４２として、発話の内容から形態素を抽出し、当該発話を行なった話者を特定するための情報を取得する。
【００９２】
ステップＳ６７０にて、音声認識部２４０は、学習が完了したことを示す学習完了レスポンスを制御部２３０に送信する。
【００９３】
ステップＳ６８０にて、制御部２３０は、学習完了レスポンスを受信すると、当該ユーザの学習が完了したことをコミュニケーション端末２００に通知する。
【００９４】
ステップＳ６９０にて、コミュニケーション端末２００は、学習完了を通知するメッセージをユーザに対して発話する。このようにしてユーザ識別のための登録処理が実行される。なお、ステップＳ６１０におけるリクエストは、別の局面においては、ユーザが直接サーバに対して行なうものであってもよい。また音声対話システム１０にユーザを登録するために用いられる端末はコミュニケーション端末２００に限られない。少なくとも音声認識機能とサーバ２２０との通信機能とを備える情報処理通信端末であればよい。
【００９５】
上記のような処理は、コミュニケーション端末２００およびサーバ２２０にユーザを登録するための処理プログラムが予め実行されている場合に実現される。また、ユーザを登録するための処理を開始するトリガは、ユーザによる特定の発話（ユーザ登録希望など）、あるいは、コミュニケーション端末２００またはサーバ２２０の入力スイッチその他入力操作等であってもよい。
【００９６】
図７を参照して、本実施の形態に係るユーザ識別に基づく発話シーケンスについて説明する。図７は、発話したユーザに応じた返答が生成される処理を表わすシーケンスチャートである。
【００９７】
ステップＳ７１０にて、ユーザがコミュニケーション端末２００に対して発話する。
ステップＳ７２０にて、コミュニケーション端末２００は、ユーザの発話の入力を受け付けると、当該発話に応じた音声データをサーバ２２０に送信する。
【００９８】
ステップＳ７３０にて、サーバ２２０の制御部２３０は、コミュニケーション端末２００からの音声データの受信を検知すると、当該音声データを認識するリクエストを音声認識部２４０に送信する。
【００９９】
ステップＳ７４０にて、音声認識部２４０は、当該認識のリクエストに応答して、発話の内容を認識するための音声認識処理と、発話者を特定するための話者特定処理と、を実行する。さらに、音声認識部２４０は、音声認識の結果および話者特定の結果を認識レスポンスとして制御部２３０に送信する。
【０１００】
ステップＳ７５０にて、制御部２３０は、認識レスポンスの受信に応答して、分析生成リクエストを対話分析部２５０および対話生成部２８０にそれぞれ送信する。対話分析部２５０は、そのリクエストを受信すると、対話履歴記憶部２６０を参照して当該ユーザの過去の対話の履歴を抽出する。対話生成部２８０は、生成リクエストの受信に応答して対話履歴記憶部２６０に保持されている対話履歴と対話ＤＢ部２７０に保持されている対話のデータベースとを用いて、当該発話を行なったユーザに固有の対話文を生成する。
【０１０１】
ステップＳ７６０にて、対話分析部２５０および対話生成部２８０は、発話の分析の結果と生成した対話とを制御部２３０に送信する。制御部２３０は、分析の結果と生成された対話との受信に基づいて音声合成部２９０に当該対話文の音声合成を実行させる。音声合成部２９０が発話に対する返答を音声合成処理により生成する。ステップＳ７７０にて、制御部２３０は、音声合成部２９０によって生成された返答フレーズをコミュニケーション端末２００に送信する。
【０１０２】
ステップＳ７８０にて、コミュニケーション端末２００は、返答フレーズをサーバ２２０から受信すると、当該返答フレーズをユーザに発話する。これにより、音声対話システム１０に対する発話を行なったユーザに固有な対話が実現され得る。
【０１０３】
＜興味推定＞
図８を参照して、本実施の形態に係る音声対話システム１０の一例としてユーザ識別に基づくユーザに合わせた返答を行なう場合（興味推定）の概要について説明する。図８は、ある局面における興味推定の一例を表わす図である。ある局面に従う音声対話システム８０は、コミュニケーション端末５００とサーバ８２０とを備える。コミュニケーション端末５００は、音声入力部２１０と音声出力部２１１と無線タグ情報送信部５１０とを含む。サーバ８２０は、制御部５３０と、音声認識部５４０と、対話分析部８５０と、対話生成部８８０と、対話ＤＢ部５７０と、音声合成部５９０とを含む。
【０１０４】
図８に示される例は、音声対話システム８０が発話を行なったユーザを特定できず、当該ユーザの興味を知ることができない場合である。この場合、ユーザ２０１がコミュニケーション端末５００に対して「ニュースを教えて」と発話すると、コミュニケーション端末５００はサーバ８２０と通信し、「ニュースを教えて」に対する適切な応答としてたとえば最新のニュース「今日、日本代表がギリシャと引分けたよ」を特定する。サーバ８２０がその対話の結果をコミュニケーション端末５００に送信すると、コミュニケーション端末５００は、ユーザ２０１に対して「今日、日本代表がギリシャと引分けたよ」と発話する。
【０１０５】
このような音声対話システム８０に対して別のユーザ（たとえば大人の女性のユーザ２０２）が同じ問いかけ「ニュースを教えて」を発すると、コミュニケーション端末５００はサーバ８２０と通信する。このとき、最新のニュースが更新されていない場合には、サーバ８２０は、「ニュースを教えて」に対する対話としてユーザ２０１に対して出力された結果「今日、日本代表がギリシャと引分けたよ」との発話を特定する。その結果、コミュニケーション端末５００は、大人の女性のユーザ２０２に対しても「今日、日本代表がギリシャと引分けたよ」と発話することになる。すなわち、ユーザの種類や興味に係わらず、同様の発話（同じキーワードを有する発話）に対しては音声対話システム８０は同じ返答を行なうことになる。
【０１０６】
＜音声対話システム９０の構成＞
図９を参照して、本実施の形態に従う音声対話システム９０について説明する。図９は、音声対話システム９０の構成の一例を表わすブロック図である。音声対話システム９０は、ユーザ識別に基づきユーザに合わせた返答をすることができる。音声対話システム９０は、コミュニケーション端末２００と、サーバ９２０とを備える。コミュニケーション端末２００は、音声入力部２１０と、音声出力部２１１とを含む。サーバ９２０は、サーバ２２０の構成に対して、対話生成部２８０の代わりに対話生成部９８０を備える。対話生成部９８０は、興味推定モジュール９９０を含む。
【０１０７】
ある局面において、ユーザ２０１がコミュニケーション端末２００に対して「ニュースを教えて」と発話すると、コミュニケーション端末２００はサーバ９２０と通信し、ユーザ２０１の興味と発話内容（ニュースを教えて）とに応じた対話を生成する。より具体的には、対話生成部９８０において、興味推定モジュール９９０は、ユーザ２０１に固有の興味と、発話の内容（ニュースを教えて）とに基づいて、ユーザ２０１の興味を推定する。たとえば、興味推定モジュール９９０は、ユーザ２０１の興味としてスポーツが含まれることを対話履歴記憶部２６０から検知する。興味推定モジュール９９０は、そのような検知結果に基づいて、ユーザ２０１に応じた対話を生成する。たとえば、興味推定モジュール９９０は、対話ＤＢ部２７０に保持されているデータ（スポーツに特化したニュース）を参照して、「今日、日本代表がギリシャと引分けたよ」との対話を生成する。サーバ９２０がそのような興味推定の結果に基づいてユーザ２０１の興味に固有な対話を生成し、当該対話の音声合成を行なうと、コミュニケーション端末２００はユーザ２０１に対して「今日、日本代表がギリシャと引分けたよ」と発話する。
【０１０８】
別の局面において、大人の女性のユーザ２０２が「ニュースを教えて」と発話すると、コミュニケーション端末２００はサーバ９２０に発話の内容を送信する。サーバ９２０において、興味推定モジュール９９０は、発話者に応じた対話を生成する。より具体的には、まず、興味推定モジュール９９０は、「ニュースを教えて」との発話を行なったユーザ２０２が大人の女性であることを特定し、当該ユーザ２０２の興味（たとえば芸能関係）を特定する。興味推定モジュール９９０は、対話ＤＢ部２７０にアクセスして、芸能関係の最新のニュースを特定する。対話生成部９８０は、ユーザ２０２に応じた対話として芸能関係のニュースを特定すると、「ニュースを教えて」に対する対話「大島優子卒業わずか９日でサプライズ復帰だって」と生成する。サーバ９２０が、生成した対話をコミュニケーション端末２００に送信すると、コミュニケーション端末２００はユーザ２０２に対して「大島優子卒業。わずか９日でサプライズ復帰だって」と発話する。このように、音声対話システム９０は、発話者に応じた発話を行なうことになる。
【０１０９】
音声対話システム９０は、コミュニケーション端末２００に対するユーザの過去の発話内容（たとえばサッカーの話を数多くしていたり、芸能関係の話を多くしていたりするなど）の情報をこれまでの発話情報から解析し履歴として保持する。これにより、音声対話システム９０は、複数のユーザのそれぞれに応じた興味のある発話が可能となる。
【０１１０】
＜制御構造＞
図１０を参照して、音声対話システム９０の制御構造について説明する。図１０は、音声対話システム１０において行なわれる処理を表わすシーケンスチャートである。なお、前述の処理と同一の処理には同一のステップ番号を付してある。したがって、同じ処理の説明は繰り返さない。
【０１１１】
ステップＳ１０１０にて、対話分析部２５０および対話生成部２８０は、対話履歴記憶部２６０に対して興味取得リクエストを送信する。対話履歴記憶部２６０は、興味取得リクエストから、認識されたユーザに固有の興味を抽出する。
【０１１２】
ステップＳ１０２０にて、対話履歴記憶部２６０は、対話分析部２５０および対話生成部９８０に対して興味取得レスポンスを送信する。より具体的には、対話履歴記憶部２６０は、興味取得リクエストに含まれる当該ユーザに固有の興味を参照して、対話生成部９８０を介して、対話ＤＢ部２７０から当該興味を抽出し、その抽出結果を対話分析部２５０および対話生成部２８０に送信する。
【０１１３】
ステップＳ１０３０にて、制御部２３０は、対話ログ保存リクエストを対話履歴記憶部２６０に送信する。より具体的には、制御部２３０は、対話ログを保存するリクエストと、保存の対象となる対話ログ（または対話ログを識別するためのデータ）とを対話履歴記憶部２６０に送信する。
【０１１４】
ステップＳ１０４０にて、対話履歴記憶部２６０は、当該リクエストの受信に基づいて、当該リクエストにより特定される対話ログを保存する。
【０１１５】
＜興味を推定する方法＞
図１１を参照して、音声対話システムのユーザの興味推定法について説明する。図１１は、複数のユーザの各々の興味を推定する方法を概念的に表わす図である。
【０１１６】
ある局面においてユーザ２０１は、音声対話システム９０に対して「新しいゲーム知ってる？」と発話する。音声対話システム９０は、発話者（ユーザ２０１）を特定し、発話の内容（新しいゲーム知ってる？）を認識すると、発話に含まれるキーワード（たとえば名詞「ゲーム」）を抽出し、対話履歴記憶部２６０にキーワード「ゲーム」をユーザ２０１に関連付けて格納する。
【０１１７】
別の局面において、別のユーザ２０２が音声対話システム９０に対して「新しいカフェが近所にできたんだって」と発話すると、サーバ９２０は、キーワード「カフェ」を抽出し、その抽出したキーワードとユーザ２０２の識別情報とを関連付けて対話履歴記憶部２６０に格納する。
【０１１８】
このようにして、対話履歴記憶部２６０は、ユーザ毎に、当該ユーザの発話中に含まれるキーワード（たとえば名詞）を順次蓄積していく。
【０１１９】
興味推定モジュール９９０は、対話履歴記憶部２６０に格納されている各ユーザの発話内容に含まれる名詞の出現回数と、出現時刻とに基づいてスコア付けを行なう。興味推定モジュール９９０は、スコアが高いものから当該ユーザの興味ある事象として扱う。たとえば、興味推定モジュール９９０は、より直近の一定期間に出現する名詞のスコアが高くなるように係数を設定する。係数の設定方法は、たとえば比例的にあるいはステップ関数的に増加するように設定され得る。
【０１２０】
＜データ構造＞
図１２および図１３を参照して、本実施の形態に係る音声対話システム９０のデータ構造について説明する。図１２は、対話履歴記憶部２６０に保持されるテーブル１２００を表わす図である。図１３は、特定のユーザについて抽出されたテーブル１３００を表わす図である。
【０１２１】
図１２に示されるように、テーブル１２００は、対話履歴興味記録テーブルとして作成され更新される。テーブル１２００は、レコードＩＤ１２１０と、ユーザＩＤ１２２０と、話者１２３０と、興味名詞１２４０と、タイムスタンプ１２５０とを含む。レコードＩＤ１２１０は、音声対話システム９０と各ユーザとによって行なわれた対話を識別する。ユーザＩＤ１２２０は、音声対話システム９０に登録されている。ユーザを識別する。話者１２３０は、当該発話を行なったユーザの名前である。興味名詞１２４０は、当該ユーザが関心を持つ名詞を表わす。タイムスタンプ１２５０は、当該発話が認識された時刻を特定する。タイムスタンプ１２５０を用いて、レコードの抽出対象となる期間を適宜設定することができる。
【０１２２】
図１３を参照して、テーブル１３００は、レコードＩＤ１２１０と、ユーザＩＤ１２２０と、話者１２３０と、興味名詞１２４０と、タイムスタンプ１２５０とを含む。たとえば、音声対話システム９０のユーザとしてユーザＩＤ１２２０が「１２３４４３１２」と特定されると、テーブル１３００に示されるように、当該ユーザＩＤの値を有する各レコードが抽出される。このユーザは、興味として、たとえば「音楽」、「きゃりーぱみゅぱみゅ」、「サマーソニック」を有していることがわかる。
【０１２３】
図１４を参照して、音声対話システム９０のデータ構造についてさらに説明する。図１４は、対話ＤＢ部２７０のデータ構造を表わす図である。対話ＤＢ部２７０は、入力フレーズ１１１０と、興味名詞１１２０と、出力フレーズ１１３０とを含む。入力フレーズ１１１０は、音声対話システム９０に対して入力された発話内容を表わす。
【０１２４】
興味名詞１１２０は、対話履歴記憶部２６０に格納されている興味名詞１２４０に相当する。出力フレーズ１１３０は、興味名詞１１２０のそれぞれに応じて関連付けられているユーザに対する応答内容を表わす。
【０１２５】
［実施の形態の効果］
以上のようにして、本実施の形態によれば、ユーザがRFIDを所持することを要求したり、音声対話システムにカメラを導入することなく、ユーザの認証とそのユーザに合わせた話題の提供が可能となる。音声対話システムは、そのユーザが過去に話したこと、あるいは、関連することを提供できるので、ユーザと音声対話システムとの円滑な会話が可能となる。
【０１２６】
ユーザが定期的かつ長期的に使用することにより、音声対話システムを構成するロボット（コミュニケーション端末２００）の発話内容がより親近感を持つものへと変化する。ロボットがユーザの興味ある内容に基づいて返答することにより、ユーザがロボットに対して親しみや愛着を持つことが可能となる。
【０１２７】
［第２の実施の形態］
以下、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態に係る音声対話システムでは、特定のユーザの話題が推定され得る。
【０１２８】
＜話題推定＞
図１５を参照して、ユーザ識別に基づきユーザに合わせた返答する他の対応（話題推定）について説明する。図１５は、ある局面における音声対話システム８０による話題推定の概要を表わす図である。
【０１２９】
ユーザ１５０１が音声対話システム８０に対して、「週末、京都旅行なんだ」と発話する（発話１５１０）。音声対話システム８０は、発話１５１０を認識すると、コミュニケーション端末５００が「京都といえば金閣だよね」と発話する（発話１５２０）。その後、ユーザ１５０１が「お勧めのお土産あるかな？」と発話すると（発話１５３０）、音声対話システム８０は発話１５３０の音声を認識し、その認識結果に基づいて、コミュニケーション端末５００は、メッセージ「何のお土産？」を音声で出力する（発話１５４０）。
【０１３０】
発話１５４０の内容から明らかなように、音声対話システム８０は、ユーザ１５０１が直前まで話していた話題を知らないため、ユーザが正確に表現する必要がある。
【０１３１】
＜音声対話システム１６００の構成＞
そこで、図１６を参照して、本実施の形態に従う音声対話システム１６００について説明する。図１６は、音声対話システム１６００の構成を概念的に表わす図である。音声対話システム１６００は、コミュニケーション端末２００と、サーバ１６２０とを備える。サーバ１６２０は、図２に示されるサーバ２２０の構成に対して、対話履歴記憶部２６０に代えて、対話履歴記憶部１６６０を備える。また、サーバ１６２０は、対話生成部１６８０と対話ＤＢ部１６７０とを備える。対話生成部１６８０は、話題推定モジュール１６９０を含む。なお、本実施の形態に係る音声対話システム１６００の他の構成は、音声対話システム９０の構成と同じである。したがって、同じ構成の説明は繰り返さない。
【０１３２】
本実施の形態に係る音声対話システム１６００において、ユーザ１５０１が「週末、京都旅行なんだ」とコミュニケーション端末２００に対して発話すると（発話１５１０）、コミュニケーション端末２００は、「京都といえば金閣だよね」をユーザ１５０１に返す（発話１５２０）。ユーザ１５０１が「お勧めのお土産あるかな？」とコミュニケーション端末１２００に返すと（発話１５３０）、音声対話システム１６００は、過去の履歴と話題とに基づいて、僕は八つ橋がお勧めだよ」とユーザ１５０１に返答する（発話１６４０）。
【０１３３】
すなわち、音声対話システム１６００によると、サーバ１６２０は、ユーザ１５０１と音声対話システム１６００との間で直前まで話されていた話題（たとえば、京都に関する話）を参照することができるため、ユーザ１５０１に対応した、より自然な対話が可能となる。
【０１３４】
なお、音声対話システム１６００による話題推定を用いた発話のシーケンスは、興味推定を用いた発話シーケンス（図１０）と同様である。したがって、音声対話システム１６００の発話シーケンスの説明は繰り返さない。
【０１３５】
＜話題推定法＞
図１７を参照して、音声対話システム１６００における話題推定法について説明する。図１７は、音声対話システム１６００が複数のユーザそれぞれの発話に基づいて話題を推定する一態様を表わす図である。
【０１３６】
ある局面において、ユーザ２０１は、音声対話システム１６００のコミュニケーション端末２００に対して、発話（明日、遠足で上野動物園に行くんだ）を行なう。音声対話システム１６００は、その発話から興味名詞（キーワード）として「上野動物園」を抽出し、その抽出した内容を対話履歴記憶部１６６０に格納する。別の局面において、大人のユーザ２０２が発話（代官山においしいカフェがあるんだって）を行なうと、サーバ１６２０は、興味名詞として「代官山」を抽出し、その抽出した結果をユーザ２０２に関連付けて対話履歴１６６０に格納する。すなわち、サーバ１６２０は、固有表現の抽出を行ない、得られた単語とその種別とを対話履歴として対話履歴記憶部１６６０に保存する。固有表現は、たとえば、組織名、人名、地名、日付表現、時間表現、金額表現、割合表現、固有物名の８種類を含む。
【０１３７】
対話生成部１６８０は、対話履歴記憶部１６６０に格納されている対話履歴を参照して話題を抽出する。より具体的には、話題推定モジュール１６９０は、対話履歴記憶部１６６０に格納されているデータの中から、予め定められた直近の一定時間内に記録されている固有表現を話題として抽出する。話題推定モジュール１６９０は、その抽出された話題をフィルタとして用いて、対話ＤＢ部１６７０に保存されているデータから候補を絞り込む。図１７に示される例では、ユーザ２０２による最後の発話から予め定められた直近の一定期間内に抽出された固有表現（沖縄、石垣島）をフィルタとして用いる。
【０１３８】
＜データ構造＞
図１８を参照して、サーバ１６２０のデータ構造について説明する。図１８は、対話ＤＢ部１６７０のデータ構造を概念的に表わす図である。ある局面において、対話ＤＢ部１６７０は、テーブル１８００を含む。テーブル１８００は、話題フィルタ構造を有している。より具体的には、テーブル１８００は、ユーザ発話１８１０と、地名１８２０と、返答フレーズ１８３０とを含む。ユーザ発話１８１０は、音声対話システム１６００のユーザによって行なわれた発話を表わす。地名１８２０は、当該発話の際に固有表現として抽出された地名を表わす。返答フレーズ１８３０は、ユーザとの対話において出力された返答を表わす。
【０１３９】
図１９を参照して、本実施の形態に係る対話システム１６００のデータ構造についてさらに説明する。図１９は、対話履歴記憶部１６６０におけるデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。対話履歴記憶部１６６０は、テーブル１９００を含む。テーブル１９００は、ユーザと音声対話システム１６００との対話の履歴を記憶している。テーブル１９００は、レコードＩＤ１９１０と、ユーザＩＤ１９２０と、話者１９３０と、話題キーワード１９４０と、話題種別１９５０と、タイムスタンプ１９６０とを含む。レコードＩＤ１９１０は、テーブル１９００に含まれる各レコードを識別する。ユーザＩＤ１９２０は、当該レコードの発話を行なったユーザを識別する。話者１９３０は、当該ユーザＩＤによって特定されるユーザ（発話者）を特定する。話題キーワード１９４０は、当該ユーザによる発話から固有表現として抽出された名詞を表わす。話題種別１９５０は、話題キーワード１９４０によって特定される話題の種類を表わす。話題種別１９５０は、たとえば組織（ORGANIZATION）、場所（LOCATION）などと表わされる。タイムスタンプ１９６０は、当該発話がテーブル１９００に追加された時刻を表わす。
【０１４０】
図２０を参照して、サーバ１６２０のデータ構造についてさらに説明する。図２０は、サーバ１６２０が備えるテーブル２０００におけるデータの格納の一態様を概念的に表す図である。テーブル２０００は、レコードＩＤ１９１０と、ユーザＩＤ１９２０と、話者１９３０と、話題キーワード２０４０と、話題種別１９５０と、タイムスタンプ１９６０とを含む。テーブル２０００は、ユーザＩＤ１９２０が「１２３４４３１２」で特定されるユーザのみの発話のレコードを含む。
【０１４１】
より具体的には、話題キーワード２０４０に示されるように、当該ユーザは、話題として上野動物園、上野、東京都を有している。したがって、あるユーザが音声対話システム１６００に対して発話した場合、対話生成部１６８０は、当該ユーザの直近の話題として上野動物園、上野、東京都の話題キーワード２０４０を用いて当該ユーザからの発話に対する返答を生成し得る。
【０１４２】
図２１を参照して、本実施の形態に係る音声対話システム１６００のデータ構造についてさらに説明する。図２１は、対話ＤＢ部１６７０のデータ構造を表わす図である。対話ＤＢ部１６７０は、入力フレーズ２１１０と、場所２１２０と、出力フレーズ２１２０とを含む。対話ＤＢ部１６７０は、話題で推定された場所に基づいてフィルタリングを行なうためのデータを保持している。たとえば、音声対話システム１６００において、ユーザが「雑学教えて」との発話をコミュニケーション端末２００に与えると（入力フレーズ２１１０）、サーバ１６２０は、その発話に関連付けられる場所（たとえば「北海道」）を抽出する。この場合、話題推定モジュール１６９０は、場所２１２０が「北海道」である４つの出力フレーズ２１２０を抽出することになる。
【０１４３】
［実施の形態の効果］
以上のようにして、本実施の形態に係る音声対話システムによれば、ユーザとコミュニケーション端末との対話が継続する場合に、直前の話題を理解するので、コミュニケーション端末２００は、ユーザの発話に応じて詳細な返答を行なうことができる。たとえば、京都を旅行するユーザがお土産を訪ねている場合に、コミュニケーション端末は、京都にちなんだお土産を返答することができる。このような応答ができるので、ユーザとコミュニケーション端末との対話がより自然な対話となる。
【０１４４】
［第３の実施の形態］
以下、第３の実施の形態について説明する。本実施の形態に係る音声対話システムは、ユーザとの親密度に応じて音声出力される発話の語調が異なる点で、前述の実施の形態に係る音声対話システムと異なる。
【０１４５】
＜親密度＞
まず、図２２を参照して、第３の実施の形態に係る音声対話システム２２００について説明する。図２２は、音声対話システム２２００の構成の一例を表わす図である。音声対話システム２２００は、コミュニケーション端末２００と、サーバ２２２０とを備える。サーバ２２２０は、サーバ２２０の構成に対して、対話分析部２５０に代えて対話分析部２２５０を、対話生成部２８０に代えて対話生成部２２８０を備える。対話分析部２２５０は、親密度算出モジュール２２５１を含む。その他の構成は、図２に示される構成と同様である。したがって同じ構成の説明は繰り返さない。
【０１４６】
音声対話システム２２００によれば、ユーザとの対話数やその頻度に基づいて親密度が変化し、応答が変わる点で前述の各実施の形態に係る音声対話システムと異なる。たとえば、ユーザ１５０１が３ヶ月前に「おはよう」とコミュニケーション端末２００に対して発話する。このとき、音声対話システム２２００とユーザ１５０１との間はそれほど親密ではないため、サーバ２２２０は、予め保存されているデータに基づいて発話「おはよう」に対する応答を返信する。具体的には、コミュニケーション端末２００は、ユーザ１５０１に対して「おはようございます。今日もいい天気ですね」と丁寧な語調で発話する。
【０１４７】
これに対し３ヶ月経過後の現時点でユーザ１５０１と音声対話システム２２００との間の親密度が増している場合、ユーザ１５０１が「おはよう」と同じ発話を行なった場合でも、コミュニケーション端末２００は、よりフランクな表現として「おはよう。今日もいい天気だからお出かけしてみたら？」と発話する。このように、同じユーザ１５０１による同じ発話（おはよう）に対するそれぞれの応答は、時間の経過によって変化し得る親密度によって応答内容が変わる。
【０１４８】
＜親密度の算出方法＞
図２３を参照して、本実施の形態に係る音声対話システム２２００における親密度の算出方法について説明する。図２３は、親密度算出モジュール２２５１による親密度の算出を概念的に表わす図である。
【０１４９】
ケース（Ａ）は、ユーザが継続的に音声対話システムに話しかけることにより親密度が上昇する場合を表わす図である。すなわち、グラフ２３１０に示されるように、時間の経過とともにユーザ２００２がコミュニケーション端末２００に話しかけることにより、音声対話システム２２００とユーザ２０２との親密度は上昇する。上昇の程度は、ある局面において線形的（比例的）であるが、上昇の程度は必ずしもグラフ２３１０に見られる程度に限られない。たとえば、段階的に（ステップ関数的に）親密度が上昇してもよい。話しかけるフレーズ中に出現する単語が示す感情の程度に基づいて変化し得る。たとえば、出現する単語がネガティブなフレーズの場合には親密度は上昇しない。一方、出現する単語がポジティブなフレーズの場合には、そのポジティブ度に応じて親密度が上昇し得る。
【０１５０】
また、ユーザ２０２が音声対話システム２２００を継続的に使用していない場合には親密度が低下するように、予め定められた一定期間内に一定値の親密度が減少するように構成されてもよい。親密度算出モジュール２２５１は、ある局面において、対話履歴記憶部２６０に格納されている対話履歴を用いて各ユーザについて親密度を算出する。たとえば、親密度算出モジュール２２５１は、親密度の上昇度合いとして予め設定された値を逐次加算し、あるいはネガティブフレーズの場合には当該値を減算することにより各ユーザの親密度を算出する。
【０１５１】
ケース（Ｂ）は、同一のユーザ２０２によって同じフレーズを有する発話が行なわれた場合に親密度の上昇が抑制される態様を表わす図である。すなわち、グラフ２３２０に示されるように、ユーザ２０２が「天気を教えて」と発話すると、最初は親密度は予め定められた一定の度合いだけ上昇し得る。しかしながら、ユーザ２０２が同じフレーズを有する発話しか行なわない場合には、音声対話システム２２００は、そのユーザについての親密度の上昇を抑制する。より具体的には、親密度算出モジュール２２５１は、対話履歴記憶部２６０に格納されているデータを参照して、ユーザ２０２による発話に含まれるフレーズ（名詞）が同一であるか否かを判断する。親密度算出モジュール２２５１は、ユーザ２０２による発話が同じフレーズを含む発話の繰り返しであることを検知すると、そのユーザ２０２についての親密度を一定値に維持する。
【０１５２】
したがって、たとえば、あるユーザが、毎日、天気予報しか尋ねない場合、あるいはニュースのような一般的な話題しか尋ねない場合には、そのユーザによる発話に含まれるフレーズが同じであれば、そのユーザの親密度は一定値のままである。
【０１５３】
＜音声対話システムによる返答の変化＞
図２４を参照して、音声対話システム２２００による返答の変化について説明する。図２４は、親密度に応じて返答が変化する態様を説明する図である。
【０１５４】
ケース（Ａ）に示されるように、親密度に応じて対話ＤＢ部２７０のフレーズが変化し得る。対話ＤＢ部２７０は、テーブル２４００を含む。テーブル２４００は、ユーザ発話２４１０と、親密度２４２０と、返答フレーズ２４３０とを含む。ユーザ発話２４１０は、ユーザによる音声対話システム２２００への発話を表わす。親密度２４２０は、たとえば複数の区分によって分けられる。返答フレーズ２４３０は、各親密度に応じて予め保存されているフレーズを表わす。たとえば、ユーザ発話２４１０が「おはよう」である場合において親密度２４２０が「高い」と判定される場合には、返答フレーズ２４３０は、「おはよう。今日も元気に頑張ろう」となる。
【０１５５】
ケース（Ｂ）は、親密度に応じて言い回しが変化する態様を表わす図である。ある局面において、ユーザからのニュースの問いかけに対して、音声対話システム２２００は、設定されている親密度に応じて、「政府が、南極大陸に日本の新たな基地建設を計画していることが明らかになったそうです。」と発話する（発話２４４０）。この時点では、親密度は低いと設定されているため、発話の語調も比較的丁寧な語調である。
【０１５６】
ある局面において、対話生成部２２８０は、その発話２４４０の内容を変えることなく、音声対話システム２２００との対話を行なおうとしているユーザの親密度に応じて、発話２４４０の内容を伝える表現を変換する。たとえば、認証されたユーザの親密度が予め設定された基準よりも高いことが検出されると、対話生成部２２８０は、発話内容を構成するフレーズ「していることが」をフレーズ「してるってことが」に変更する。また、対話生成部２２８０は、フレーズ「明らかになった」をフレーズ「わかった」に変更する。すなわち、対話生成部２２８０は、親密度が標準よりも高いという判断結果に基づいて、デフォルトで出力され得る発話内容の表現を平易な表現に変更する。さらに、対話生成部２２８０は、フレーズ「そうです」をフレーズ「そうだよ」に変換する。すなわち、対話生成部２２８０は、発話対象となるフレーズを丁寧な語調から普通の語調に変換する。
【０１５７】
このような変換ルールが対話生成部２２８０において規定されている場合、対話生成部２２８０は、返答フレーズ２１５０として親密度が高いフレーズを返答する。すなわち対話生成部２２８０はフレーズ「政府が、南極大陸に日本の新たな基地建設を計画しているってことがわかったそうだよ」と変換する。コミュニケーション端末２００は、その変換に基づいて生成された返答フレーズ２４５０を出力し得る。
【０１５８】
［実施の形態の効果］
以上のようにして、本実施の形態に係る音声対話システム２２００は、各ユーザとのこれまでの対話の履歴に応じて親密度を算出し、その親密度に応じて発話の語調を変更する。これにより、ユーザは、音声対話システム２２００を構成するコミュニケーション端末２００に対して親しみをさらに感じることになる。
【０１５９】
［第４の実施の形態］
上述の第１〜第３の実施の形態は、音声入出力機能（コミュニケーション端末）と発話生成機能（サーバ）とが別個の機器で実現される場合が例示されている。しかしながら、本開示に係る技術思想は、他の機器構成によっても実現され得る。たとえば、音声入出力機能と発話生成機能とが一つの機器によって実現されてもよい。たとえば、図２に示されるコミュニケーション端末２００とサーバ２２０とが一体となった機器が音声対話装置として実現されてもよい。
【０１６０】
そこで、図２５を参照して、第４の実施の形態に係る音声対話装置２５００について説明する。図２５は、音声対話装置２５００の構成の概要を表すブロック図である。音声対話装置２５００は、図２に示されるコミュニケーション端末２００およびサーバ２２０が備える構成を備える。このような構成により、音声対話装置２５００は、通信回線を用いることなく、ユーザの発話に基づいて、音声認識、音声認証、および発話生成を行なうことができるので、通信回線の影響を受けることなく迅速な会話が可能になる。
【０１６１】
［第５の実施の形態］
さらに別の局面において、音声認識および音声認証が、ユーザからの発話を受け付けるコミュニケーション端末によって行われてもよい。この場合、コミュニケーション端末は、音声認識の結果および音声認証の結果を、それぞれサーバに送信する。サーバは、各結果を用いて発話に対する応答を生成する。
【０１６２】
そこで、図２６を参照して、この局面に従う音声対話システム２６００の構成について説明する。図２６は、音声対話システム２６００の構成の概略を表すブロック図である。音声対話システム２６００は、コミュニケーション端末２６１０と、サーバ２６２０とを備える。
【０１６３】
コミュニケーション端末２６１０は、コミュニケーション端末２００の構成に加えて、音声認識部２４０を備える。音声認識部２４０は、音声認識モジュール２４１と、話者特定モジュール２４２とを含む。音声認識モジュール２４１は、音声入力部２１０によって受け付けられた音声信号の認識処理を実行する。話者特定モジュール２４２は、当該音声信号と、コミュニケーション端末２６１０のメモリ（図示しない）に登録されている音声データおよびユーザ識別情報とを用いて発話者を特定する。
【０１６４】
音声認識部２４０によって認識された音声内容および特定されたユーザ情報は、サーバ２６２０に送信される。サーバ２６２０は、当該音声内容およびユーザ情報を用いて、当該ユーザの過去の対話履歴を参照しながら、音声内容に応じた応答を生成する。
【０１６５】
その他の処理は、前述の実施の形態に係る音声対話システムにおける処理と同じである。したがって、詳細な説明は繰り返さない。
【０１６６】
［第６の実施の形態］
第１〜第３の実施の形態に係るサーバは、音声認識機能と対話生成機能と音声合成機能とを実現するように構成されていた。他の局面において、各機能が別個のコンピュータ装置において実現されてもよい。
【０１６７】
［第７の実施の形態］
上述の各実施の形態は、コミュニケーション端末あるいはサーバが備えるコンピュータのプロセッサ（図示しない）が、メモリに保存されているプログラムに含まれる命令を実行することにより、実現されるものとして例示されている。しかしながら、本実施の形態に係るコミュニケーション端末またはサーバが備える各機能の少なくとも一部または全部が、当該機能を実現する回路その他のハードウェアによって実現されてもよい。
【０１６８】
＜構成＞
本開示に基づく構成は、以下のように要約され得る。
【０１６９】
［構成１］
発話を認識するように構成された音声認識部（２４１）と、
上記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部（２４２）と、
上記認識された発話と、上記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するように構成された話題推定部（２８０）と、
当該話題を音声で出力するように構成された音声出力部（２１１）とを備える、音声対話装置（２５００）。
【０１７０】
［構成２］
発話に基づく音声信号の入力を受け付けるように構成された音声信号入力部と、
入力された上記音声信号に基づいて上記発話を認識するように構成された音声認識部（２４１）と、
入力された上記音声信号と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部（２４２）と、
上記認識された発話と、上記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するように構成された話題推定部（２８０）と、
当該話題を音声で出力するための話題信号を出力するように構成された出力部（２３０）とを備える、音声対話装置（２２０）。
【０１７１】
［構成３］
端末（２６１０）と、
上記端末と通信可能なサーバ（２６２０）とを備え、
上記端末は、
発話を受け付けて当該発話を認識するように構成された音声認識部（２４１）と、
上記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部（２４２）と、
上記発話に基づく音声信号と、上記特定された発話者の識別信号とを上記サーバに送信するように構成された送信部とを備え、
上記サーバは、
上記音声信号と上記識別信号とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するように構成された話題推定部と、
当該話題を音声で出力するための話題信号を上記端末に送信するように構成された話題送信部とを備え、
上記端末は、さらに、
上記サーバから受信する上記話題信号に基づいて、上記話題を音声で出力するように構成された出力部を備える、音声対話システム。
【０１７２】
［構成４］
構成３に記載の音声対話システムに用いられる端末であって、
発話を認識するように構成された音声認識部と、
上記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部と、
上記発話に基づく音声信号と、上記特定された発話者の識別信号とをサーバに送信するように構成された送信部と、
当該発話者が興味を持つ話題を音声で出力するための話題信号を上記サーバから受信して、上記話題を音声で出力するように構成された出力部とを備える、端末。
【０１７３】
［構成５］
上記音声対話装置の各ユーザとの対話の履歴を格納するように構成された記憶部をさらに備え、
上記話題推定部は、当該ユーザとの対話の履歴に基づいて、上記話題を生成するように構成されている、構成１または２に記載の音声対話装置。
【０１７４】
［構成６］
上記音声対話装置のユーザとの対話の履歴に基づいて、当該ユーザと上記音声対話装置との親密度を算出するように構成された親密度算出部をさらに備え、
上記話題推定部は、上記親密度に応じて、上記話題の語調を調整するように構成されている、構成１または２に記載の音声対話装置。
【０１７５】
［構成７］
発話を認識するステップと、
上記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、
上記認識された発話と、上記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するステップと、
当該話題を音声で出力するステップとを含む、音声対話方法。
【０１７６】
［構成８］
発話に基づく音声信号の入力を受け付けるステップと、
入力された上記音声信号に基づいて上記発話を認識するステップと、
入力された上記音声信号と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、
上記認識された発話と、上記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するステップと、
当該話題を音声で出力するための話題信号を出力するステップとを含む、音声対話方法。
【０１７７】
［構成９］
発話を認識するステップと、
上記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、
上記発話に基づく音声信号と、特定された発話者の識別信号とをサーバに送信するステップと、
上記音声信号と上記識別信号とに基づいて推定された、当該発話者が興味を持つ話題のを音声で出力するための話題信号を上記サーバから受信するステップと、
上記話題信号に基づいて当該話題を音声で出力するステップとを含む、音声対話方法。
【０１７８】
［構成１０］
コンピュータを音声対話装置として機能させるためのプログラムであって、上記プログラムは、一つ以上のプロセッサに、
発話を認識するステップと、
上記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、
上記認識された発話と、上記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を音声で出力するための話題信号を生成するステップと、
上記話題信号に基づいて当該話題を音声で出力するステップとを実行させる、プログラム。
【０１７９】
［構成１１］
コンピュータを音声対話装置として機能させるためのプログラムであって、上記プログラムは、一つ以上のプロセッサに、
発話に基づく音声信号の入力を受け付けるステップと、
入力された上記音声信号に基づいて上記発話を認識するステップと、
入力された上記音声信号と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、
上記認識された発話と、上記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するステップと、
当該話題を音声で出力するための話題信号を出力するステップとを実行させる、プログラム。
【０１８０】
［構成１２］
コンピュータを音声対話装置として機能させるためのプログラムであって、上記プログラムは、一つ以上のプロセッサに、
発話を認識するステップと、
上記認識された発話と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するステップと、
上記発話に基づく音声信号と、特定された発話者の識別信号とをサーバに送信するステップと、
上記音声信号と上記識別信号とに基づいて推定された、当該発話者が興味を持つ話題のを音声で出力するための話題信号を上記サーバから受信するステップと、
上記話題信号に基づいて当該話題を音声で出力するステップとを実行させる、プログラム。
【０１８１】
［構成１３］
端末と、
サーバとを備え、
上記端末は、発話を認識するように構成された音声認識部と、
認識された発話を発話信号に変換するように構成された音声信号変換部と、
上記発話信号を上記サーバに送信するように構成された送信部とを含み、
上記サーバは、
上記端末から受信した上記発話信号に基づいて上記発話を認識するように構成された音声認識部と、
上記発話信号と予め登録されているユーザ情報とに基づいて、発話者を特定するように構成された音声認証部と、
上記認識された発話と、上記特定された発話者とに基づいて、当該発話者が興味を持つ話題を生成するように構成された話題推定部と、
当該話題を音声で出力するための話題信号を上記端末に送信するように構成された送信部とを含み、
上記端末は、さらに、
上記サーバから上記話題信号を受信するように構成された受信部と、
上記話題信号に基づいて当該話題を音声で出力するように構成された出力部とを含む、音声対話システム。
【０１８２】
［構成１４］
構成１３に記載のシステムに用いる端末であって、
発話を認識するように構成された音声認識部と、
上記認識された発話を発話信号に変換するように構成された音声信号変換部と、
上記発話信号をサーバに送信するように構成された送信部と、
上記発話信号に基づいて生成された話題信号を上記サーバから受信するように構成された受信部と、
上記話題信号に基づいて、上記発話に対応する話題を音声で出力するように構成された出力部とを備える、端末。
【０１８３】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１８４】
１１０，２４１  音声認識モジュール、１２０  音声認証モジュール、１３０，１６９０  話題推定モジュール、１４０  対話生成モジュール、２００，５００，１２００，２６１０  コミュニケーション端末、２１０  音声入力部、２１１  音声出力部、２２０，５２０，８２０，９２０，１６２０，２２２０，２６２０  サーバ、２３０，５３０  制御部、２４０，５４０  音声認識部、２４２  話者特定モジュール、２５０，５５０，８５０，２２５０  対話分析部、２６０，５６０，１６６０  対話履歴記憶部、２８０，５８０，８８０，９８０，１６８０，２２８０  対話生成部、２９０，５９０  音声合成部、４００  コンピュータ、５０１  携帯電話、５１０  無線タグ情報送信部、５４１  ユーザ識別子部、９９０  興味推定モジュール、１１１０，２１１０  入力フレーズ、１１２０，１２４０  興味名詞、１１３０，２１２０  出力フレーズ、１２００，１３００，１８００，１９００，２０００，２４００  テーブル、１２３０，１９３０  話者、１２５０，１９６０  タイムスタンプ、１５０１  ユーザ。
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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