(57)【要約】      （修正有）【課題】所望の話者属性を含む音声データに対する、音声分析に必要な情報を、優先的に提供可能な技術を提供する。【解決手段】音声認識装置１０は、入力された音声データから話者の属性を示す話者属性を推定し、該話者属性の尤度を示す話者属性値を算出する推定部１１と、話者属性値に基づいて、音声データに対する認識処理の優先度を算出する算出部１３と、優先度に基づいて、複数の音声データのうち認識処理の対象となる音声データを選択し、選択した音声データに対して認識処理を行う認識部１７と、を備える。【選択図】図１２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声データから話者の属性を示す話者属性を推定し、該話者属性の尤度を示す話者属性値を算出する推定手段と、
前記話者属性値に基づいて、前記音声データに対する認識処理の優先度を算出する算出手段と、
前記優先度に基づいて、複数の前記音声データのうち認識処理の対象となる音声データを選択し、選択した音声データに対して認識処理を行う認識手段と、を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記認識手段は、前記優先度が高い音声データから順に認識処理を行う、ことを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
音声分析の分析条件を受け付け、分析条件に応じて設定されたパラメタのうち、前記受け付けた分析条件に関連するパラメタを特定する特定手段を更に備え、
前記算出手段は、特定された前記パラメタと、前記話者属性値とに基づいて、前記優先度を算出する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記特定手段は、前記優先度の閾値を更に受け付け、
前記認識手段は、前記算出手段が算出した前記優先度が、前記閾値以上の場合、前記優先度が算出された音声データに対して認識処理を行う、ことを特徴とする請求項３に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記推定手段は、前記特定手段が受け付けた前記分析条件に基づいて、前記話者属性値を算出する、ことを特徴とする請求項３または４に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記音声データを示す情報と、前記音声データの認識処理の状況を表すステータスと、を含む認識優先度データを記憶する記憶手段を更に備え、
前記算出手段は、前記認識優先度データ内の、前記優先度を算出した音声データを示す情報に関連付けられた前記ステータスを、認識処理が可能であることを表す値に変更し、
前記認識手段は、認識処理が可能であることを表す前記ステータスに関連する前記音声データのうち、前記優先度に基づいて、認識処理を行う、ことを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記推定手段は、
話者属性の推定に用いる発話区間を前記音声データから抽出し、
抽出した前記発話区間の特徴量を算出し、
前記特徴量に基づいて、前記話者属性を推定する、ことを特徴とする請求項１から６の何れか１項に記載の音声認識装置。
【請求項８】
前記推定手段は、
前記入力された音声データのうち、前記発話区間の音声データに対して認識処理を行い、
前記発話区間の音声データに対する認識処理の結果に基づいて、前記特徴量を算出し、
前記認識手段は、前記入力された音声データのうち、前記発話区間以外の区間の音声データに対して認識処理を行う、ことを特徴とする請求項７に記載の音声認識装置。
【請求項９】
入力された音声データから話者の属性を示す話者属性を推定し、該話者属性の尤度を示す話者属性値を算出し、
前記話者属性値に基づいて、前記音声データに対する認識処理の優先度を算出し、
前記優先度に基づいて、複数の前記音声データのうち認識処理の対象となる音声データを選択し、選択した音声データに対して認識処理を行う、ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１０】
入力された音声データから話者の属性を示す話者属性を推定し、該話者属性の尤度を示す話者属性値を算出する処理と、
前記話者属性値に基づいて、前記音声データに対する認識処理の優先度を算出する処理と、
前記優先度に基づいて、複数の前記音声データのうち認識処理の対象となる音声データを選択し、選択した音声データに対して認識処理を行う処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置、音声認識方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、顧客の生の声を大量に集めてこれらを分析し、今後の製品開発、サービス向上につなげる試みが広がりつつある。例えば、コールセンタにおけるシステムでは、製品・サービスに対するユーザからの質問、不具合等の問合せに関するコールセンタにかかってきた電話を録音し、録音された音声を音声認識装置によって音声認識してテキスト化する。そして、上記システムは、得られたテキストを用いて、新たなトピックに関する問合せの有無や傾向分析等を行っている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、顧客にとって興味があるキーワードまたは興味が無いキーワードを記録する方法が記載されている。
【０００４】
また、特許文献２には、業務番号や重要顧客の発信番号等の、優先すべき音声データに関する情報を有した音声信号を、優先して音声認識する方法が記載されている。
【０００５】
また、会話参加者の満足度又は不満度を高精度に推定する技術が特許文献３に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−２２１８９１号公報
【特許文献２】特開２０１２−２０３０６６号公報
【特許文献３】国際公開第２０１４／０６９１２１号
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】北出祐、大西祥史、「電話問合せにおける発信者の知識量判別」、日本音響学会研究発表会講演論文集（秋季）、ＲＯＭＢＵＮＮＯ．１−Ｒ−２０、秋季２０１４、２０１４年９月、ｐｐ１１１−１１２、一般社団法人日本音響学会
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
音声認識処理は概ね音声の長さと同等もしくはそれ以上の時間を要する。また、話者が複数（例えば、コールセンタにおける通話では、オペレータとユーザとの２者）の場合には各話者の音声に対して、音声認識処理が行われるため、話者の数が増えると人数分さらに処理時間が増える。
【０００９】
さらに、通常、音声データに対する音声認識処理は、該音声データの作成順（例えば、コールセンタにおいては着電順）に行われる。会話内容の分析は、音声認識処理の後に行われるため、分析を行いたい音声を優先的に処理することができず、当該音声より前に作成された音声認識処理などの処理が終了するのを待たなければならない。
【００１０】
また、特に大量の音声データを扱うシステムにおいては、音声認識処理は営業時間外の夜間に行い、翌朝までに処理を終える方法が取られていることが多いため、翌日以降まで結果が出るのを待って分析を行わなければならなかった。
【００１１】
特許文献１に記載のキーワード記憶装置は、音声データの区間である発話区間ごとに顧客満足度を算出し、顧客満足度が所定の閾値に達した区間データ毎に音声認識を行っている。したがって、複数の音声データが入力された場合については、言及されておらず、音声データが複数存在した時に、音声認識を行う順序を入れ替えることはできない。そのため、特許文献１の技術では、利用者は、複数の音声データが存在する場合に、音声分析を行いたい対象の音声データの、音声分析に必要な情報を、早期に取得できない。
【００１２】
ここで、音声分析に必要な情報とは、音声データから得られる情報であり、例えば、音声認識結果、および、話者の性質または特徴を示す話者属性等である。音声分析を行う際に、話者属性は、分析軸として用いられる場合が多い。したがって、上記音声分析を行いたい対象の音声データとは、この分析軸として用いる話者属性を含んだ音声データである。しかしながら、特許文献２に記載の優先すべき音声データに関する情報は、業務番号や重要顧客の発信番号等の、音声データに付随する情報であり、分析軸として使用する話者属性については開示されていない。したがって、特許文献２に記載の技術では、利用者は、分析軸として用いる話者属性を含んだ音声データの、上記音声分析に必要な情報を、早期に取得できない。
【００１３】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、所望の話者属性を含む音声データに対する、音声分析に必要な情報を、優先的に提供可能な技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記の目的を達成するために、本発明の一態様に係る音声認識装置は、入力された音声データから話者の属性を示す話者属性を推定し、該話者属性の尤度を示す話者属性値を算出する推定手段と、前記話者属性値に基づいて、前記音声データに対する認識処理の優先度を算出する算出手段と、前記優先度に基づいて、複数の前記音声データのうち認識処理の対象となる音声データを選択し、選択した音声データに対して認識処理を行う認識手段と、を備える。
【００１５】
また、本発明の一態様に係る音声認識方法は、入力された音声データから話者の属性を示す話者属性を推定し、該話者属性の尤度を示す話者属性値を算出し、前記話者属性値に基づいて、前記音声データに対する認識処理の優先度を算出し、前記優先度に基づいて、複数の前記音声データのうち認識処理の対象となる音声データを選択し、選択した音声データに対して認識処理を行う。
【００１６】
なお、上記各装置または方法を、コンピュータによって実現するコンピュータプログラム、およびそのコンピュータプログラムが格納されている、コンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体も、本発明の範疇に含まれる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、所望の話者属性を含む音声データに対する、音声分析に必要な情報を、優先的に提供可能な技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における認識優先度データの一例を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態における記憶部に格納されるパラメタの一例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置の動作の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置の動作の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係る音声認識装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態における記憶部に格納されるパラメタの一例を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態に係る音声認識装置の動作の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施の形態に係る音声認識装置の動作の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第３の実施の形態に係る音声認識装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態に係る音声認識装置の動作の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第４の実施の形態に係る音声認識装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図１３】本発明の各実施の形態を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）のハードウェア構成を例示的に説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
＜第１の実施の形態＞
本発明の第１の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置１００の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図１に示す通り、音声認識装置１００は推定部１０１と、算出部１０３と、特定部１０５と、認識部１０７と、記憶部１０９とを備えている。
【００２０】
推定部１０１は、音声データを入力とし、記憶部１０９に格納された話者属性推定モデル（後述する）を用いて話者属性を推定し、話者属性値を算出する。話者属性は、話者の属性を示すものである。具体的には、話者属性は、音声分析等の分析を行う際に分析軸（分析の観点）として用いられる、音声から得られる（推定可能な）話者の性質または特徴のことであり、例えば、性別、年齢、年代、声の大きさ、印象、感情、事象に対する興味および関心、知識の有無などである。なお、推定部１０１に入力される音声データは、認識部１０７にも入力される。
【００２１】
まず、推定部１０１は、入力された音声データから、話者属性の推定に必要な音声区間を切り出す。本実施の形態では、この音声区間を１つの会話区間として説明するが、音声区間には、複数の会話区間が含まれるものであってもよい。なお、説明の便宜上、本実施の形態では、音声データは、データの開始から終了までの区間が音声区間であるデータとして説明を行う。
【００２２】
そして、推定部１０１は、切り出した音声区間から、話者属性推定モデルを用いて話者属性を推定する。その後、推定部１０１は、推定した話者属性の尤度を算出することにより、話者属性値を求める。推定部１０１は、例えば識別器や識別関数を用いて、話者属性推定モデルに基づいて、話者属性に対する尤度を算出することにより、話者属性値を求める。つまり、話者属性値は、関連する話者属性の尤度であり、該話者属性の確信度または信頼度に相当する。
【００２３】
話者属性は、１つの会話区間または１つ以上の発話区間に対して１つ、推定される。同様に、話者属性値も、１つの会話区間または１つ以上の発話区間に対して１つ求められる。会話区間とは、複数名による会話のまとまりのことであり、電話音声においては１通話の区間に相当する。また、会話区間とは、例えば、店頭における顧客と店員とが交わす一連の会話の区間に相当する。また、発話区間とは、１話者による一度に話す発話のまとまりの最小単位である。例えば、性別、年齢などの話者属性は１会話区間における１話者に対して１つ推定される。これ対して、感情などは時間の経過に従って刻々と変動するため、このような話者属性は、１話者の１つ以上の発話区間に対して１つ推定される。以降、推定部１０１が話者属性を推定し、更に話者属性値を求めることを、「話者属性および話者属性値を設定する」とも言う。
【００２４】
また、分析の観点に複数の話者属性が存在する場合、推定部１０１は、各々の話者属性の尤度を求め、最も尤度が高い話者属性を、上記会話区間に対して推定した話者属性としてもよい。例えば、分析の観点が年代であり、推定部１０１に入力された音声データの会話区間に対して推定した話者属性が複数（例えば、２０代、３０代および４０代）ある場合について説明する。この場合、推定部１０１は、推定した話者属性の夫々（この場合、２０代、３０代および４０代）に対して、尤度を算出する。そして、推定部１０１は、最も尤度が高い話者属性を、上記会話区間に対して推定した話者属性として出力する。また、推定部１０１は、推定した話者属性の尤度を話者属性値とする。以上により、推定部１０１は、話者属性および話者属性値を設定することができる。
【００２５】
推定部１０１は、設定した話者属性および話者属性値を、算出部１０３に供給する。また、推定部１０１は、入力された音声データに関する情報と、該音声データに対して推定した話者属性および話者属性値とを関連付けて、記憶部１０９に格納された認識優先度データ（後述する）に新たなエントリとして登録する。なお、本実施の形態では、１会話区間に対して、話者属性および話者属性値が１つずつ設定されているとして説明を行うが、上述したとおり、話者属性および話者属性値は１つ以上の発話区間に対して１つずつ設定されていてもよい。
【００２６】
記憶部１０９には、話者属性推定モデルと、認識優先度データと、パラメタ群とが格納されている。なお、記憶部１０９には、その他のデータが格納されていてもよい。また、本実施の形態では、話者属性推定モデルと認識優先度データと、パラメタ群とが、１つの記憶部に格納されることを例に説明を行うが、これらは別個の記憶部に格納されるものであってもよい。また、記憶部１０９は、音声認識装置１００に内蔵されることを例に説明を行うが、記憶部１０９は、音声認識装置１００とは別個の記憶装置で実現されるものであってもよい。
【００２７】
話者属性推定モデルは、上述した推定部１０１において、話者属性の推定および話者属性値の算出に用いられるモデルである。話者属性推定モデルは、機械学習等により学習されたモデルである。推定部１０１がサポートベクターマシンを用いて話者属性を推定する場合、識別関数が参照するモデルが話者属性推定モデルに相当する。
【００２８】
認識優先度データは、上述した推定部１０１が、入力された音声データに関する情報と、該音声データに対して推定した話者属性および該話者属性の話者属性値とを関連付けたデータである。この認識優先度データについて、図２を参照して説明する。図２は、本実施の形態に係る認識優先度データの一例を示す図である。本実施の形態では、図２に示す通り、認識優先度データは、テーブルであることを例に説明を行うが、認識優先度データの形式はこれに限定されるものではない。
【００２９】
図２に示す認識優先度データ（認識優先度テーブルとも呼ぶ）には、複数の音声データが含まれる。認識優先度テーブルは、ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）、日時、対象話者、応対者、認識優先度、話者属性、ステータス等のカラムを含む。このうち、ＩＤ、日時、対象話者、応対者は、入力された音声データに関する情報の一例であり、本実施の形態は、これに限定されるものではない。
【００３０】
ＩＤは、音声データを示すものである。上述したとおり、本実施の形態では、このＩＤで示される音声データは、１会話区間の音声データである。なお、音声データに複数の会話区間が含まれる場合、このＩＤは、音声データを示す情報に加え、会話区間を識別する情報が含まれるものであってもよい。
【００３１】
日時は、ＩＤによって示される音声データが取得された（作成された）日時である。対象話者とは、認識対象となる話者を示す情報である。話者を示す情報は、例えば、話者が所有する電話の電話番号や、話者を識別する識別子（例えば、ある店舗に対する会員番号等）である。
【００３２】
応対者とは、対象話者と会話をしている話者を示す情報であり、例えば、話者を示す識別子で示される情報である。応対者の例としては、コールセンタにおけるオペレータの氏名や社員番号、店舗における店員の氏名やＩＤ等が挙げられる。
【００３３】
話者属性のカラムは、推定部１０１によって推定された話者属性と、その話者属性に対して算出された話者属性値とを含む。図２では、説明の便宜上、話者属性が年代（２０代、３０代、４０代および５０代）であるとする。そして、話者属性のカラムには、話者属性値として、例えば、「信頼度高」、「信頼度低」等の値が含まれる。例えば、ＩＤが１０１０８の音声データに関連付けられた話者属性は、「４０代」であり、その話者属性値は「信頼度高」である。この話者属性値は、この音声データの話者属性が４０代であることに対する信頼度が、高いことを示している。また、例えば、ＩＤが１００５７の音声データに関連付けられた話者属性は、「２０代」であり、その話者属性値は「信頼度低」である。この話者属性値は、この音声データの話者属性が２０代であることに対する信頼度が、低いことを示している。
【００３４】
なお、話者属性値は、例えば、所定の範囲内の数値で表現されるものであってもよい。また、話者属性の尤度が、所定の範囲内の数値で表現される場合、推定部１０１は、その数値が所定の閾値に基づいて、話者属性値を「信頼度高」または「信頼度低」等に決定してもよい。
【００３５】
ステータスは、音声認識処理の状況を表す。その種類は、例えば、−１（データ登録未了（音声認識処理不可能））、０（データ登録完了（音声認識処理可能））、１（音声認識処理中）などであるとする。なお、ステータスの種類は、これに限定されるものではない。推定部１０１が新たなエントリを登録する際、音声認識処理はまだ行われておらず、且つ、認識優先度の算出処理も行われていないため、後述する認識優先度は、図２の１行目のエントリのように空となる。音声認識処理は、認識優先度を用いて処理を行うため、認識優先度が登録されていないエントリは、音声認識処理を行うことが不可能なエントリである。したがって、推定部１０１は、登録した新たなエントリのステータスを「−１」に設定する。
【００３６】
なお、認識優先度については、後述する。
【００３７】
また、認識優先度データは、例えば、音声データの保存場所の情報等を含んでいてもよい。
【００３８】
推定部１０１が、入力された音声データに関する情報として、ＩＤが１０１３６の音声データと、該音声データに対して推定した話者属性「３０代」および話者属性値「信頼度高」とを関連付けて、記憶部１０９に新たなエントリとして登録する場合について説明する。このとき、図２の１行目に示す通り、認識優先度データには、ＩＤが１０１３６のエントリが新たなエントリとして登録される。このときの話者属性が「３０代」であるため、推定部１０１は、ＩＤが１０１３６のエントリ（行）における話者属性の「３０代」の欄に、「信頼度高」を設定する。その他の話者属性の欄は、空となる。また、このエントリに関連する音声データに対して、音声認識処理はまだ行われておらず、且つ、認識優先度の算出処理も行われていないため、推定部１０１は、認識優先度の欄をからのままにする。また、推定部１０１は、登録した新たなエントリのステータスを「−１」に設定する。
【００３９】
記憶部１０９に格納されたパラメタ群は、算出部１０３による認識優先度の算出の処理に用いられるパラメタの集まりである。このパラメタは、ユーザによって指定された分析条件に合致した音声データの認識優先度が高くなるようにあらかじめ設定されている。
【００４０】
特定部１０５は、例えば、図示しない入力部を介してユーザによって入力された分析条件を受け付ける。分析条件は、例えば、抽出対象の話者属性の種類（例えば、性別が男性）、信頼度、認識優先度の閾値、音声認識を行うマシンリソースの情報などが挙げられる。そして、特定部１０５は、記憶部１０９に格納されたパラメタ群に含まれるパラメタのうち、分析条件に合致する話者属性に対するパラメタを特定する。特定部１０５は、特定したパラメタを、記憶部１０９から取得し、取得したパラメタを算出部１０３に供給する。
【００４１】
図３を参照して、さらに説明する。図３は、記憶部１０９に格納されるパラメタの一例を示す図である。記憶部１０９には、図３に示すようなパラメタを含むパラメタ群が格納されている。例えば、受け付けた分析条件が、「４０代」および「信頼度高」の場合、特定部１０５は、パラメタ群に含まれるパラメタのうち、図３の一行目に示すような「４０代」および「信頼度高」に対して設定されたパラメタを特定する。また、例えば、受け付けた分析条件が、「４０代」および「信頼度高」「信頼度低」の場合、特定部１０５は、パラメタ群に含まれるパラメタのうち、図３の二行目に示すような「４０代」の「信頼度高」および「信頼度低」に対して設定されたパラメタを特定する。
【００４２】
なお、分析条件に認識優先度の閾値が指定されている場合には、特定部１０５は、パラメタと共にその閾値の情報も算出部１０３に送る。なお、認識優先度の閾値は、算出部１０３が算出した認識優先度が、この閾値以上の場合に、音声認識処理を行うことを示す閾値である。そのため、以下では、認識優先度の閾値を音声認識処理の実行可否に関する閾値とも呼ぶ。
【００４３】
なお、特定部１０５が、分析条件を受け付けるタイミング、および、分析条件を算出部１０３に送信するタイミングは特に限定されず、任意のタイミングであればよい。
【００４４】
算出部１０３は、推定部１０１から、話者属性および話者属性値を受け取る。また、算出部１０３は、特定部１０５からパラメタを受け取る。算出部１０３は、話者属性値およびパラメタを用いて、例えば、話者属性値に対する重み付き線形和等によって、音声認識処理の優先度である認識優先度を算出する。上述したとおり、パラメタは、ユーザによって指定された分析条件に合致した音声データの認識優先度が高くなるように設定されているため、分析条件に合致する音声データの認識優先度は、分析条件に合致しない音声データの認識優先度より高い値となる。
【００４５】
そして、算出部１０３は、推定部１０１から受信した話者属性に関連付けられた、記憶部１０９の認識優先度データ内のエントリに、算出した認識優先度を登録する。その後、算出部１０３は、このエントリのステータスを「０」（データ登録完了（音声認識処理可能））に更新する。これにより、どの音声データが認識処理を行える音声データであるかを、認識部１０７に知らせることができる。
【００４６】
なお、算出部１０３は、特定部１０５からパラメタと共に、認識優先度の閾値が送信された場合、この閾値もパラメタと共に受け取る。そして、算出部１０３は、この閾値に基づいて、音声認識処理を実行するか否かを判定する。例えば、算出部１０３は、算出した認識優先度がこの閾値を下回った場合、該認識優先度を算出した音声データの音声認識処理を実行しないと判定する。そして、算出部１０３は、音声認識処理を実行しないと判定した音声データに関連するエントリを、認識優先度データから削除する。
【００４７】
例えば、受け付けた分析条件が、「４０代」および「信頼度高」の場合、認識優先度の閾値を高く設定することにより、４０代のユーザの音声が含まれる可能性が高い音声データに対してのみ、音声認識処理を実行するように、算出部１０３は、認識優先度データのエントリを更新する。このような場合、音声データ内の会話の一部が認識できなくなる可能性があるが、後述する認識部１０７は、信頼度が高い音声データのみ音声認識処理を行うことができる。言い換えれば、認識優先度が閾値より低ければ、算出部１０３は、該当する音声データに関するエントリを削除することにより、該音声データに対する音声認識処理を行わせないように制御することができる。これにより、音声認識装置１００は、ユーザが指定した分析条件を満たした音声認識結果が得られるように制御することができる。また、音声認識装置１００は、音声認識装置１００を含むシステム全体の処理量を減らすことができる。
【００４８】
また、例えば、受け付けた分析条件が、「４０代」および「信頼度高」「信頼度低」の場合、音声データに多少の年齢推定誤りを含んでも、出来るだけ４０代を、分析対象に含めることが期待される。このような場合、認識優先度の閾値を低く設定することにより、４０代の音声が含まれる可能性がある音声データに対して、音声認識処理を行うように、算出部１０３は、認識優先度データのエントリを更新することができる。
【００４９】
算出部１０３は、認識優先度データを更新した旨を、認識部１０７に通知する構成であってもよい。
【００５０】
認識部１０７は、複数の音声データのうち、認識優先度に基づいて、音声認識の対象となる音声データを選択し、選択した音声データに対して音声認識を行う。具体的には、認識部１０７は、認識優先度データのステータスが「０」のエントリに関連する音声データに対して、音声認識処理を実行する。上述したとおり、算出部１０３が、特定部１０５から認識優先度の閾値を受信し、算出した認識優先度がこの閾値を下回った場合、算出部１０３は、該認識優先度を算出した音声データに関連するエントリを、認識優先度データから削除する。つまり、ステータスが「０」の音声データは、認識優先度が閾値以上の音声データである。なお、認識部１０７が行う音声認識処理は、一般的な音声認識手法を採用して行われるため、本実施の形態では、音声認識処理の具体的な内容は省略する。
【００５１】
なお、ステータスが「０」のエントリが複数存在する場合、認識部１０７は、認識優先度が最も高い音声データを選択して、選択した音声データに対して音声認識処理を実行してもよい。これにより、音声認識装置１００は、認識優先度が高い音声データに対し、更に優先して音声認識処理を行うことができる。なお、認識部１０７は、音声認識処理を開始した音声データに対するステータスを「１」に更新する。なお、認識部１０７は、マシンリソースを監視し、マシンリソースに空きがある場合に音声認識処理を実行してもよい。なお、認識部１０７は、算出部１０３から通知を受け取った後に、音声認識処理を行う構成であってもよいし、所定時間毎に、認識優先度データの各エントリを確認する構成であってもよい。後者の場合、認識部１０７は、ステータスが「０」のエントリの存在を確認すると、該エントリに関連する音声データに対して音声認識処理を行う。
【００５２】
その後、認識部１０７は、音声認識処理の実行結果が得られると、認識優先度データから、音声認識処理が終了した音声データに関するエントリを削除する。これにより、認識優先度データ内のエントリは、音声認識処理が完了していない音声データに関するエントリのみになる。よって、音声認識装置１００は、音声認識処理が完了していない音声データを適切に管理することができる。
【００５３】
（音声認識装置１００の動作）
次に、図４および図５のフローチャートを参照して本実施の形態に係る音声認識装置１００の動作について説明する。図４は、本実施の形態に係る音声認識装置１００の認識優先度データ生成動作の流れの一例を示すフローチャートである。図４の認識優先度データ生成動作と図５に示す認識動作とは非同期に行われる。
【００５４】
図４に示す通り、推定部１０１が、会話区間ごとに、該会話区間に対し話者属性推定モデルを用いて１つ以上の話者属性を推定する（ステップＳ４１）。そして、推定部１０１は、推定した話者属性の話者属性値を算出する（ステップＳ４２）。なお、上述したとおり、話者属性が複数の場合、推定部１０１は、ステップＳ４２で算出した話者属性値を用いて、話者属性を決定してもよい。
【００５５】
そして、推定部１０１は、推定した話者属性および算出した話者属性値を、話者属性の推定の対象となる会話区間（音声区間、音声データ）に関する情報と共に、認識優先度データ（認識優先度テーブル）に登録する（ステップＳ４３）。その際、推定部１０１は、登録するエントリのステータスを−１（データ登録未了（音声認識処理不可能））に設定する。
【００５６】
また、特定部１０５は、ユーザによって入力された分析条件に合致する話者属性に対するパラメタを特定する（ステップＳ４４）。なお、このステップＳ４４は、ステップＳ４１〜４３と同時に行われてもよいし、ステップＳ４１の前に行われてもよい。
【００５７】
次に、算出部１０３は、ステップＳ４２で算出された話者属性値と、ステップＳ４４で特定されたパラメタとを用いて認識優先度を算出する（ステップＳ４５）。そして、算出部１０３は、算出した認識優先度を、ステップＳ４３で認識優先度データに登録されたエントリに追記する。更に、算出部１０３は、このエントリにおけるステータスを０（データ登録完了（音声認識処理可能））に更新する（ステップＳ４６）。
【００５８】
音声認識装置１００は、上記ステップＳ４１〜Ｓ４６の動作を、入力された音声データ毎に実行する。なお、音声データに複数の会話区間が含まれる場合、音声認識装置１００は、会話区間ごとに上記ステップＳ４１〜Ｓ４６の動作を実行する。
【００５９】
これにより、音声認識装置１００は、認識優先度データに、音声認識を行う音声データに関する情報を、話者属性に基づいて算出された認識優先度を付与して、登録することができる。
【００６０】
図５は、本実施の形態に係る音声認識装置１００の認識動作の流れの一例を示すフローチャートである。
【００６１】
図５に示す通り、認識部１０７は、認識優先度データを参照し、ステータスが０のエントリがあるか否かを判定する（ステップＳ５１）。ステータスが０のエントリが無い場合（ステップＳ５１にてＮＯ）、ステータスが０のエントリが登録されるまで、ステップＳ５１を繰り返す。なお、認識部１０７は、算出部１０３から通知を受け取る構成の場合、認識動作を終了し、通知を受け取ったのちに、この認識動作を再度開始してもよい。
【００６２】
ステータスが０のエントリが有る場合（ステップＳ５１にてＹＥＳ）、認識部１０７は、認識優先度が最も高いエントリのステータスを１（音声認識処理中）に更新する（ステップＳ５２）。そして、認識部１０７は、該エントリに関連する音声データに対して音声認識処理を行う（ステップＳ５３）。なお、ステップＳ５２とＳ５３とは同時に行われてもよい。
【００６３】
その後、音声認識処理が終了すると、認識部１０７は、認識優先度テーブルから音声認識処理を行った音声データに関連するエントリを削除する（ステップＳ５４）。そして、認識部１０７は、ステップＳ５１に処理を戻し、ステータスが０のエントリがなくなるまで、ステップＳ５１からステップＳ５４を繰り返す。
【００６４】
これにより、音声認識装置１００は、認識優先度が高い音声データから順に、音声認識処理を行うことができる。また、分析条件と合致する話者属性を含む音声データが新たに作成された場合、この音声データに対する認識優先度が高くなるため、音声認識装置１００は、この音声データの音声認識処理を、先に登録された音声データより早く行うことができる。
【００６５】
なお、認識部１０７は、ステップＳ５１の前に、音声認識処理を実行可能なマシンリソースが有るか否かを確認してもよい。そして、認識部１０７は、マシンリソースが有る場合に、上記ステップＳ５１を実行してもよい。
【００６６】
（効果）
以上のように、本実施の形態に係る音声認識装置１００は、推定部１０１が、入力された音声データから話者属性を推定し、該話者属性の尤度を示す話者属性値を算出する。そして、算出部１０３が、話者属性値に基づいて、音声データに対する認識処理の認識優先度を算出する。このとき、算出部１０３は、特定部１０５が特定したパラメタと、話者属性値とに基づいて、認識優先度を算出する。特定部１０５は、パラメタの特定の際、ユーザが入力した音声分析の分析条件を受け付け、受け付けた分析条件に関連するパラメタを、予め設定されたパラメタの中から特定する。このパラメタは、分析条件に応じてあらかじめ設定されている。このパラメタは、分析条件と話者属性とが一致する場合、その認識優先度が高くなるように設定されている。よって、算出部１０３が算出する認識優先度は、分析条件と話者属性とが一致する場合に、高くなる。
【００６７】
そして、認識部１０７が、この認識優先度に基づいて、複数の音声データのうち、認識処理の対象となる音声データを選択する。例えば、認識部１０７は、認識優先度が最も高い音声データを選択する。そして、認識部１０７は、選択した音声データに対して音声認識処理を実行する。
【００６８】
これにより、ユーザが入力した分析条件を話者属性として有する音声データの認識優先度が高くなるため、認識部１０７は、この認識優先度が高い音声データの音声認識処理を優先的に行うことができる。したがって、ユーザは、所望する話者属性を含む音声データに対する、音声分析に必要な情報（音声認識結果および音声データに含まれる話者属性）を、他の音声データより早く取得することができる。
【００６９】
なお、上述した推定部１０１は、特定部１０５から、ユーザによって入力された分析条件に関する情報を受け取り、受け取った情報に基づいて、話者属性値を算出してもよい。例えば、ユーザが分析条件として４０代と指定した場合について説明する。この場合、分析の観点が年代で、話者属性は４０代となる。そして、推定部１０１は、音声データに対して、この話者属性に対する尤度を算出することにより、話者属性値を求める。そして、推定部１０１は、この話者属性と、求めた話者属性値とを出力してもよい。上述のように推定部１０１が入力された分関条件に基づいて、話者属性値を算出することにより、音声認識装置１００は、ユーザが所望する話者属性を有する音声データの音声認識処理をより優先して行うことができる。
【００７０】
また、ユーザが分析条件として４０代を入力した場合において、音声データに対して、推定された話者属性が複数ある場合、上述したとおり、推定部１０１は、各話者属性に対する尤度を算出する。そして、推定部１０１は、最も高い尤度を有する話者属性と、ユーザが入力した分析条件によって示される話者属性とが一致する場合、この話者属性と、この話者属性の話者属性値とを出力してもよい。なお、一致しない場合は、推定部１０１は、ユーザが入力した分析条件によって示される話者属性およびその話者属性値、並びに、最も高い尤度を有する話者属性およびその話者属性値を出力してもよい。また、一致しない場合、推定部１０１は、話者属性値が設定されていないことを示す値（例えば、ゼロまたはＮＵＬＬ）を話者属性値として、該話者属性値とユーザが入力した分析条件によって示される話者属性とを出力してもよい。
【００７１】
＜第２の実施の形態＞
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、説明の便宜上、前述した第１の実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００７２】
図６は、本実施の形態に係る音声認識装置１１０の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図６に示すように、音声認識装置１１０は、推定部１１１と、算出部１１３と、特定部１０５と、認識部１１７と、記憶部１１９とを備えている。
【００７３】
本実施の形態に係る音声認識装置１１０は、例えば、話者がある製品やサービスに関して識者か、初心者かによって分類し、傾向分析等を行う音声分析用の音声認識装置といった用途に用いられる。本実施の形態では、ユーザが、分析（抽出）したいデータの分析条件として、識者または初心者等を入力するとする。このとき、分析の観点は対象話者の知識レベルであり、話者属性が識者、初心者またはその他となる。以下では、識者を「知識あり」とし、初心者を「知識なし」とし、識者にも初心者にも当てはまらない話者を「その他」とする。また、本実施の形態において、分析の観点が対象話者の知識レベルである場合における話者属性（知識あり、知識なし、その他）を推定することを知識レベルの推定と呼ぶ。
【００７４】
記憶部１１９は、記憶部１０９と同様に、認識優先度データと、認識優先度の算出の処理に用いられるパラメタを含むパラメタ群とを格納する。また、記憶部１１９は、話者属性推定モデルに代えて、知識レベル推定モデルを格納する。本実施の形態における認識優先度データには、図２に示した認識優先度データに加え、後述する抽出された発話区間を示す情報と、該発話区間に対する音声認識処理が実行されたか否かを示す情報とが含まれる。また、発話区間に対する音声認識処理が実行されたか否かを示す情報が実行されたことを示す場合、このエントリには、発話区間に対する音声認識処理の実行結果または音声認識処理の実行結果の格納場所を示す情報が更に含まれる。
【００７５】
記憶部１１９に格納されるパラメタについて、図７を参照してさらに説明する。図７は、記憶部１１９に格納されるパラメタの一例を示す図である。記憶部１１９には、図７に示すようなパラメタを含むパラメタ群が格納されている。パラメタは、ユーザよって指定された分析条件に合致した音声データの認識優先度が高くなるようにあらかじめ設定されている。図７に示すパラメタは、分析条件に関連付けられて格納されている。
【００７６】
図７に示す表における分析条件には、「知識あり」、「知識なし」、「その他」の３つのカラムが含まれている。１つのエントリ（行）は、「知識あり」、「知識なし」、「その他」の少なくとも何れかの分析条件を含む。図７では、１つのエントリが含む分析条件を「１」で表し、含まない分析条件を「０」で表している。例えば、図７の一行目のエントリは、「知識あり」のカラムが「１」であり、その他のカラムが「０」であるため、このエントリの分析条件が「知識あり」であることを示している。
【００７７】
パラメタは、このような分析条件に関連付けられている。図７に示す例では、一行目のエントリのパラメタは、（知識あり、知識なし、その他）＝（１、０、０）である。図７におけるパラメタは、各値の合計が１となるように設定されているとするが、本実施の形態はこれに限定されるものではない。
【００７８】
知識レベル推定モデルは、推定部１１１において、知識レベルの推定および話者属性値の算出に用いられるモデルである。知識レベル推定モデルは、機械学習等により学習されたモデルである。推定部１１１が、推定部１０１と同様に、サポートベクターマシンを用いて知識レベルを推定する場合、識別関数が参照するモデルが知識レベル推定モデルに相当する。
【００７９】
推定部１１１は、抽出部１１１１と、知識レベル推定部１１１２とを含む。抽出部１１１１は、知識レベル推定部１１１２における対象話者の知識レベルの推定に必要な発話区間を、入力された音声データから抽出する（切り出す）。抽出部１１１１が抽出する発話区間は、例えば、入力された音声データの冒頭ｎ分（ｎは任意の数）、累積発話量ｎ分間、対象話者による主体的な発話区間（コールセンタの会話の場合は顧客による質問区間）、複数名の発話が長い区間（同回答区間）等が挙げられる。なお、抽出部１１１１が抽出する発話区間はこれに限定されるものではなく、例えば、特定の話者の発話区間全てであってもよい。抽出部１１１１は、抽出した発話区間を、知識レベル推定部１１１２に供給する。
【００８０】
知識レベル推定部１１１２は、抽出部１１１１で抽出された発話区間の音声データに対し、知識レベルの推定に必要な特徴量を算出する。そして、知識レベル推定部１１１２は、記憶部１１９に格納された知識レベル推定モデルと、算出した特徴量とを用いて、発話区間に対する、話者属性（知識あり、知識なし、その他）の尤度である話者属性値を算出する。なお、本実施の形態では、話者属性値を知識レベル尤度とも呼ぶ。そして、知識レベル推定部１１１２は、算出した知識レベル尤度を用いて、例えば、閾値判定等によって、知識レベルを推定する。知識レベル推定部１１１２が行う、知識レベルの推定には、例えば、非特許文献１に記載の方法を用いる。これにより、知識レベル推定部１１１２は、切り出された発話区間に対し、対象話者の知識レベルの内容（話者属性）である、「知識あり」、「知識なし」および「その他」を推定することができる。そして、知識レベル推定部１１１２は、推定した話者属性の尤度を話者属性値（知識レベル尤度）とする。
【００８１】
なお、知識レベル推定部１１１２は、知識レベルの推定の際に、言語的な特徴量を算出する場合には、抽出部１１１１で切り出した発話区間に対して音声認識を行ってもよい。この音声認識は、後述する認識部１１７と同様の音声認識であるため、説明を省略する。
【００８２】
そして、知識レベル推定部１１１２は、抽出部１１１１が切り出した発話区間を含む音声データに関する情報と、該発話区間の音声データに対して推定した話者属性および算出した知識レベル尤度とを関連付けて、認識優先度データに新たなエントリとして登録する。この音声データに関する情報とは、例えば、会話の開始時刻、話者を識別可能な情報（例えば電話番号、話者氏名等）等が挙げられるが、本実施の形態はこれに限定されるものではない。なお、登録したエントリにおけるステータスは、第１の実施の形態と同様に、−１（データ登録未了（音声認識処理不可能））とする。
【００８３】
また、知識レベル推定部１１１２は、登録するエントリに、抽出部１１１１で切り出した発話区間を示す情報と、該発話区間に対する音声認識処理が実行されたか否かを示す情報とを含める。更に、知識レベル推定部１１１２は、抽出部１１１１で切り出した発話区間に対して音声認識処理を実行している場合、登録するエントリに、音声認識処理の実行結果または、音声認識処理の実行結果の格納場所を示す情報を更に含めて、上記エントリを登録する。
【００８４】
また、知識レベル推定部１１１２は、推定した話者属性と、算出した知識レベル尤度とを算出部１１３に供給する。
【００８５】
算出部１１３は、知識レベル推定部１１１２から、話者属性および知識レベル尤度を受け取る。また、算出部１１３は、算出部１０３と同様に、特定部１０５からパラメタを受け取る。そして、算出部１１３は、算出部１０３と同様に、知識レベル尤度（話者属性値）およびパラメタを用いて、例えば、知識レベル尤度に対する重み付き線形和等によって、音声認識処理の優先度である認識優先度を算出する。これにより、ユーザによって指定された分析条件に合致する音声データの認識優先度は、分析条件に合致しない音声データの認識優先度より高い値となる。
【００８６】
そして、算出部１１３は、知識レベル推定部１１１２から受信した話者属性に関連付けられた、記憶部１１９の認識優先度データ内のエントリに、算出した認識優先度を登録する。その後、算出部１１３は、このエントリのステータスを「０」（データ登録完了（音声認識処理可能））に更新する。
【００８７】
なお、算出部１１３は、特定部１０５からパラメタと共に、認識優先度の閾値が送信された場合、この閾値もパラメタと共に受け取る。この閾値を用いた処理は、算出部１０３と同様であるため説明を省略する。
【００８８】
認識部１１７は、第１の実施の形態における認識部１０７と同様に、複数の音声データのうち、認識優先度に基づいて、音声認識の対象となる音声データを選択し、選択した音声データに対して音声認識を行う。また、認識部１１７は、認識部１０７と同様に、マシンリソースを監視し、マシンリソースに空きがある場合に音声認識処理を実行してもよい。その後、認識部１１７は、音声認識処理の実行結果が得られると、認識優先度データから、音声認識処理が終了した音声データに関するエントリを削除する。
【００８９】
なお、認識部１１７は、認識優先度データのエントリに含まれる発話区間に対する音声認識処理が実行されたか否かを示す情報が、実行されたことを示す場合、この情報に関連付けられた発話区間を示す情報を抽出する。そして、認識部１１７は、上記エントリに関連する音声データのうち、抽出した情報が表す発話区間以外の区間の音声データに対し、音声認識処理を実行する。
【００９０】
そして、認識部１１７は、音声認識処理の実行結果と、上記発話区間に対する音声認識結果とをまとめて、音声データに対する音声認識処理の実行結果とする。これにより、本実施の形態に係る音声認識装置１１０は、ユーザによって指定された分析条件に合致した音声データの情報を出力することができる。この音声データの情報とは、音声認識結果および話者属性である。
【００９１】
次に、図８および図９のフローチャートを参照して本実施の形態に係る音声認識装置１１０の動作について説明する。図８は、本実施の形態に係る音声認識装置１１０の認識優先度データ生成動作の流れの一例を示すフローチャートである。図８の認識優先度データ生成動作と図９に示す認識動作とは非同期に行われる。
【００９２】
図８に示す通り、推定部１１１の抽出部１１１１が、入力された音声データから、発話区間を抽出する（ステップＳ８１）。そして、知識レベル推定部１１１２が、知識レベルの推定に必要な特徴量を算出する際に、音声データを使用するか否かを判定する（ステップＳ８２）。音声データを使用する場合（ステップＳ８２にてＹＥＳ）、知識レベル推定部１１１２は、ステップＳ８１にて抽出された発話区間の音声データに対する音声認識処理を実行する（ステップＳ８３）。
【００９３】
ステップＳ８３終了後、または、音声データを使用しない場合（ステップＳ８２にてＮＯ）、知識レベル推定部１１１２は、発話区間における特徴量を算出する（ステップＳ８４）。
【００９４】
そして、知識レベル推定部１１１２は、知識レベル推定モデルと、算出した特徴量とを用いて、発話区間に対する知識レベル尤度を算出し、知識レベルを推定する（ステップＳ８５）。その後、推定した知識レベルに対する知識レベル尤度を決定（算出）する（ステップＳ８６）。
【００９５】
その後、音声認識装置１１０は、上述したステップＳ４３〜Ｓ４６の処理を行う。音声認識装置１１０は、図８に示す動作を、入力された音声データ毎に実行する。これにより、音声認識装置１１０は、認識優先度データに、音声認識を行う音声データに関する情報を、推定した知識レベルに基づいて算出された認識優先度を付与して、登録することができる。
【００９６】
図９は、本実施の形態に係る音声認識装置１１０の認識動作の流れの一例を示すフローチャートである。
【００９７】
図９に示すステップＳ５１およびＳ５２は、上述したステップＳ５１およびＳ５２と同様の処理であるため、説明を省略する。ステップＳ５２終了後、認識部１１７は、ステータスを１に更新したエントリに関連する音声データのうち、発話区間の音声データに対して音声認識処理が実行されているか否かを確認する（ステップＳ９１）。音声認識処理が実行されている場合（ステップＳ９１にてＹＥＳ）、認識部１１７は、残りの区間（音声データのうち、発話区間以外の区間）に対する音声認識処理を行う（ステップＳ９２）。そして、発話区間の音声認識結果と、残りの区間の音声認識結果とをまとめて、音声データに対する音声認識結果とする。
【００９８】
音声認識処理が実行されていない場合（ステップＳ９１にてＮＯ）、認識部１１７は、音声データ全体に対する音声認識処理を行う（ステップＳ９３）。
【００９９】
ステップＳ９２またはステップＳ９３終了後、認識部１１７は、認識優先度テーブルから音声認識処理を行った音声データに関連するエントリを削除する（ステップＳ５４）。そして、認識部１１７は、ステップＳ５１に処理を戻し、ステータスが０のエントリがなくなるまで、図９に記載の処理を繰り返す。
【０１００】
これにより、音声認識装置１１０は、認識優先度が高い音声データから順に、音声認識処理を行うことができる。また、分析条件と合致する話者属性（知識レベル）を含む音声データが新たに作成された場合、この音声データに対する認識優先度が高くなるため、音声認識装置１１０は、この音声データの音声認識処理を、先に登録された音声データより早く行うことができる。
【０１０１】
なお、認識部１１７は、ステップＳ５１の前に、音声認識処理を実行可能なマシンリソースが有るか否かを確認してもよい。そして、認識部１１７は、マシンリソースが有る場合に、上記ステップＳ５１を実行してもよい。
【０１０２】
（効果）
以上のように、本実施の形態に係る音声認識装置１１０は、上述した第１の実施の形態に係る音声認識装置１００と同様の効果を得ることができる。
【０１０３】
また、推定部１１１が、音声データの特徴量に基づいて、話者属性を推定することにより、推定された話者属性はより精度が高い話者属性であると言える。これにより、推定部１１１は、高精度な話者属性値を算出することができる。したがって、算出部１１３が算出する優先度は、話者属性値を反映した優先度になるため、認識部１１７は、ユーザが所望する話者属性を含む音声データに対する音声認識処理を優先的に行うことができる。
【０１０４】
これにより、本実施の形態に係る音声認識装置１１０は、ユーザが所望する話者属性を含む音声データに対する、音声分析に必要な情報（音声認識結果および音声データに含まれる話者属性）を、他の音声データより、早く提供することができる。
【０１０５】
また、推定部１１１は、入力された音声データのうち、発話区間の音声データに対して認識処理を行い、発話区間の音声データに対する認識処理の結果に基づいて、特徴量を算出する。
【０１０６】
コールセンタや店頭での会話では、顧客から質問や要望がありその要件を集中して会話することが多くみられる。この発話区間では、顧客が製品やサービスに対する知識を持っているのか、発言内容（使用している単語情報）を用いることでより精度高く、知識量を推定することが可能となる。したがって、推定部１１１は、この発話区間を音声データから抽出し、この発話区間の特徴量を算出することで、話者属性（知識レベル）を推定する。推定部１１１が算出する特徴量は音声データ全体ではなく、発話区間に対してのみであるため、音声認識装置１１０は、少ない追加の計算コストで、音声データ全体を音声認識対象とすべきか否かを、精度高く絞り込むことができる。
【０１０７】
なお、知識レベル推定部１１１２は、上述した推定部１０１と同様に、特定部１０５から、ユーザが指定した分析条件に関する情報を受け取り、受け取った情報に基づいて、知識レベル尤度を算出してもよい。このとき、指定された分析条件が２つ以上の場合、知識レベル推定部１１１２は、分析条件の夫々に対して知識レベル尤度を算出し、この複数の知識レベル尤度を、算出部１１３に送ってもよい。
【０１０８】
また、上述した推定部１１１の知識レベル推定部１１１２は、推定部１０１と同様に、特定部１０５から、ユーザによって入力された分析条件に関する情報を受け取り、受け取った情報に基づいて、話者属性値を算出してもよい。
【０１０９】
また、知識レベル推定部１１１２は、抽出部１１１１で抽出された発話区間に対し、音声認識を行う場合、音声認識結果を用いて、キーワードの有無を判定してもよい。これにより、音声認識装置１１０は、このようなキーワード判定技術と組み合わさることにより、リスク監視等を目的とした、特定の事象や単語・フレーズ、ＮＧワード等を含む会話、コールを早期に発見できるリスク検知システムに用いることができる。
【０１１０】
なお、本実施の形態では、話者属性として知識レベルを使用したが、性別や年齢といった１会話区間に対して１つの属性を定めるシステムに関しても同様の構成を取ることができる。
【０１１１】
＜第３の実施の形態＞
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。なお、説明の便宜上、前述した第１および第２の実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１１２】
図１０は、本実施の形態に係る音声認識装置１２０の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図１０に示すように、音声認識装置１２０は、推定部１２１と、算出部１１３と、特定部１０５と、認識部１０７と、記憶部１２９とを備えている。
【０１１３】
本実施の形態に係る音声認識装置１２０は、例えば、話者が特定の感情（例えば、喜び、怒り、不満等）を有する場合に用いられる。すなわち、本実施の形態では、分析の観点は、対象話者の特定の感情（感情の種類とも呼ぶ）であり、話者属性が特定の感情の有無である。
【０１１４】
記憶部１２９は、記憶部１０９と同様に、認識優先度データと、認識優先度の算出の処理に用いられるパラメタを含むパラメタ群とを格納する。また、記憶部１２９は、話者属性推定モデルに代えて、感情推定モデルを格納する。本実施の形態における認識優先度データには、上述した第２の実施の形態と同様に、抽出された発話区間を示す情報と、該発話区間に対する音声認識処理が実行されたか否かを示す情報とが含まれる。また、発話区間に対する音声認識処理が実行されたか否かを示す情報が実行されたことを示す場合、このエントリには、発話区間に対する音声認識処理の実行結果または音声認識処理の実行結果の格納場所を示す情報が更に含まれる。
【０１１５】
記憶部１２９に格納されるパラメタ群に含まれるパラメタは、上述した各実施の形態と同様に、ユーザよって指定された分析条件に合致した音声データの認識優先度が高くなるようにあらかじめ設定されている。
【０１１６】
分析の観点が話者の感情の種類であり、話者属性がその種類の感情が有るか無いかであるため、分析条件は、例えば、感情の種類（例えば、「喜び」）が「ある」または「ない」の少なくとも何れかとなる。パラメタは、このような分析条件に関連付けられている。
【０１１７】
感情推定モデルは、推定部１２１において、話者属性（特定の感情の有無）の推定およびその尤度（話者属性値）の算出に用いられるモデルである。話者属性値を本実施の形態では、感情スコアとも呼ぶ。感情推定モデルは、機械学習等により学習されたモデルである。推定部１２１が、推定部１０１と同様に、サポートベクターマシンを用いて話者属性を推定する場合、識別関数が参照するモデルが感情推定モデルに相当する。
【０１１８】
推定部１２１は、抽出部１２１１と、感情推定部１２１２とを含む。抽出部１２１１は、感情推定部１１１２における対象話者の特定の感情の有無の推定に必要な発話区間を、入力された音声データから抽出する（切り出す）。抽出部１２１１が抽出する発話区間は、上述した抽出部１１１１と同様に、例えば、入力された音声データの冒頭ｎ分（ｎは任意の数）、累積発話量ｎ分間、対象話者による主体的な発話区間（コールセンタの会話の場合は顧客による質問区間）、複数名の発話が長い区間（同回答区間）等が挙げられる。なお、抽出部１１１１が抽出する発話区間はこれに限定されるものではなく、例えば、特定の話者の発話区間全てであってもよい。抽出部１２１１は、抽出した発話区間を、感情推定部１２１２に供給する。
【０１１９】
感情推定部１２１２は、抽出部１２１１で抽出された発話区間の音声データに対し、特定の感情の有無の推定に必要な特徴量を算出する。なお、感情推定部１２１２が行う、特定の感情の有無の推定を感情推定とも呼ぶ。そして、感情推定部１２１２は、記憶部１２９に格納された感情推定モデルと、算出した特徴量とを用いて、発話区間に対する、話者属性（特定の感情の有無）の尤度である感情スコアを算出する。
【０１２０】
そして、感情推定部１２１２は、算出した感情スコアを用いて、例えば、閾値判定等によって、特定の感情の有無を推定する。感情推定部１２１２が行う、話者属性の推定には、例えば、特許文献３に記載の方法を用いる。そして、感情推定部１２１２は、推定した話者属性の尤度を話者属性値（感情スコア）とする。
【０１２１】
なお、感情推定部１２１２が算出する感情スコア、および、特定の感情の有無は、発話区間または１つ以上の発話区間に対して付与される。そして、音声データに含まれる発話区間のうち、１区間でも特定の感情が有ると推定された場合、感情推定部１２１２は、この音声データに対し、この特定の感情が有ると推定する。
【０１２２】
また、感情推定部１２１２は、音声データに含まれる発話区間のうち、感情スコアの最大値を、当該音声データの感情スコアとして算出してもよい。また、感情推定部１２１２は、上記音声データの感情スコアとして、最大値ではなく、平均値や分散、最小値等を用いてもよい。推定部１２１は、更に、音声データのうち、特定の感情が有ると推定される区間を、抽出部１２１１が抽出する区間とは別に切り出し、該切り出した区間に対して、感情スコアを算出してもよい。また、推定部１２１は、音声データのうち、特定の感情があると判定される区間の数を累積し、累積した数を感情スコアとしてもよい。
【０１２３】
そして、知識レベル推定部１２１２は、上述した知識レベル推定部１１１２と同様に、音声データに関する情報と、該発話区間の音声データに対して推定した話者属性および算出した感情スコアとを関連付けて、認識優先度データに新たなエントリとして登録する。なお、登録したエントリにおけるステータスは、第１の実施の形態と同様に、−１（データ登録未了（音声認識処理不可能））とする。また、感情推定部１２１２は、推定した話者属性と、算出した感情スコアとを算出部１１３に供給する。
【０１２４】
算出部１１３は、第２の実施の形態において説明した算出部１１３と同様に、話者属性値（感情スコア）およびパラメタを用いて、音声認識処理の優先度である認識優先度を算出する。
【０１２５】
認識部１０７は、第１の実施の形態における認識部１０７と同様に、複数の音声データのうち、認識優先度に基づいて、音声認識の対象となる音声データを選択し、選択した音声データに対して音声認識を行う。
【０１２６】
次に、図１１のフローチャートを参照して本実施の形態に係る音声認識装置１２０の動作について説明する。なお、本実施の形態に係る音声認識装置１２０による認識動作の流れは、図５と同様であるため、説明を省略する。
【０１２７】
図１１は、本実施の形態に係る音声認識装置１２０の認識優先度データ生成動作の流れの一例を示すフローチャートである。図１１の認識優先度データ生成動作と図５に示す認識動作とは非同期に行われる。
【０１２８】
図１１に示す通り、推定部１２１の抽出部１２１１が、入力された音声データから、発話区間を抽出する（ステップＳ１１１）。感情推定部１２１２は、発話区間における特徴量を算出する（ステップＳ１１２）。
【０１２９】
そして、感情推定部１２１２は、感情推定モデルと、算出した特徴量とを用いて、音声データに対する特定の感情の有無を推定する（ステップＳ１１３）。その後、推定した特定の感情の有無に対する感情スコアを算出する（ステップＳ１１４）。
【０１３０】
その後、音声認識装置１２０は、上述したステップＳ４３〜Ｓ４６の処理を行う。音声認識装置１２０は、図１１に示す動作を、入力された音声データ毎に実行する。これにより、音声認識装置１２０は、認識優先度データに、音声認識を行う音声データに関する情報を、推定した話者属性に基づいて算出された感情スコアを付与して、登録することができる。
【０１３１】
以上のように、本実施の形態に係る音声認識装置１２０は、上述の第１および第２の実施の形態に係る音声認識装置と同様の効果を得ることができる。
【０１３２】
なお、感情推定部１２１２は、感情推定の際に、上述した第２の実施の形態と同様に、抽出部１２１１で切り出した発話区間に対して音声認識を行ってもよい。
【０１３３】
なお、本実施の形態では、話者属性として特定の感情の有無を使用したが、発話区間ごとに動的に変化する特徴や、音量や話速、会話の重複などを評価基準に定めるコールセンタにおけるオペレータ評価なども同様の構成を取ることができる。
【０１３４】
また、上述の第１から第３の実施の形態に係る音声認識装置は、ユーザが分析条件、音声認識実行条件（認識優先度の閾値）、マシンリソースの情報を入力すると、分析条件に合致した音声データの話者属性および認識結果を出力する音声認識システムに適用可能である。
【０１３５】
＜第４の実施の形態＞
次に、本発明の第４の実施の形態について、図１２を参照して説明する。本実施の形態では、本発明の課題を解決する基本の構成について説明する。図１２は、本実施の形態に係る音声認識装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。図１２に示す通り、本実施の形態に係る音声認識装置１０は、推定部１１と、算出部１３と、認識部１７とを備える。
【０１３６】
推定部１１は、音声データを入力とし、入力された音声データから話者の属性を示す話者属性を推定する。そして、推定部１１は、推定した話者属性の尤度を示す話者属性値を算出する。推定部１１は、算出した話者属性値を、算出部１３に供給する。
【０１３７】
算出部１３は、推定部１１が算出した話者属性値に基づいて、音声データに対する認識処理の優先度を算出する。算出部１３は、算出した優先度を、認識部１７に供給する。
【０１３８】
認識部１７は、音声データと、算出部１３から供給された優先度とを入力とする。認識部１７は、受け取った優先度に基づいて、複数の音声データのうち認識処理の対象となる音声データを選択する。たとえば、認識部１７は、優先度が最も高い音声データを選択する。そして、認識部１７は、選択した音声データに対して認識処理を行う。
【０１３９】
このように、本実施の形態に係る音声認識装置１０は、話者属性の話者属性値に基づいて、優先度を算出するため、所望の話者属性を含む音声データの音声認識処理の優先度が高くなるように算出することができる。これにより、音声認識装置１０は、所望の話者属性を含む音声データの音声認識処理を、優先的に行うことができる。したがって、本実施の形態に係る音声認識装置１０は、所望の話者属性を含む音声データに対する、音声分析に必要な情報を、優先的に提供することができる。
【０１４０】
また、本発明の各実施の形態に係る音声認識装置によれば、顧客の属性を分析軸として、音声認識結果を用いた分析を行う顧客の声分析システムに適用できる。また、本発明の各実施の形態に係る音声認識装置は、特定の事象や単語・フレーズを検知するシステムや、コールセンタにおけるオペレータ評価といった用途にも適用可能である。
【０１４１】
（ハードウェア構成について）
本発明の各実施形態において、各装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば図１３に示すような情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。情報処理装置５００は、一例として、以下のような構成を含む。
【０１４２】
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）５０２
・ＲＡＭ（Ｒａｍｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）５０３
・ＲＡＭ５０３にロードされるプログラム５０４
・プログラム５０４を格納する記憶装置５０５
・記録媒体５０６の読み書きを行うドライブ装置５０７
・通信ネットワーク５０９と接続する通信インターフェース５０８
・データの入出力を行う入出力インターフェース５１０
・各構成要素を接続するバス５１１
各実施形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム５０４をＣＰＵ５０１が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム５０４は、例えば、予め記憶装置５０５やＲＡＭ５０３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ５０１が読み出す。なお、プログラム５０４は、通信ネットワーク５０９を介してＣＰＵ５０１に供給されてもよいし、予め記録媒体５０６に格納されており、ドライブ装置５０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ５０１に供給してもよい。
【０１４３】
各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ別個の情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。
【０１４４】
また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、その他の汎用または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。
【０１４５】
各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【０１４６】
各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【０１４７】
なお、上述した各実施の形態は、本発明の好適な実施の形態であり、上記各実施の形態にのみ本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において当業者が上記各実施の形態の修正や代用を行い、種々の変更を施した形態を構築することが可能である。
【符号の説明】
【０１４８】
１０    音声認識装置
１１    推定部
１３    算出部
１７    認識部
１００    音声認識装置
１０１    推定部
１０３    算出部
１０５    特定部
１０７    認識部
１０９    記憶部
１１０    音声認識装置
１１１    推定部
１１１１    抽出部
１１１２    知識レベル推定部
１１３    算出部
１１７    認識部
１１９    記憶部
１２０    音声認識装置
１２１    推定部
１２１１    抽出部
１２１２    感情推定部
１２９    記憶部
【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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【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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