(57)【要約】【課題】演説における反響部分を検知できる演説反響検知方法を提供する。【解決手段】演説反響検知方法は、演説を含む音声情報を第１の文字情報に変換する変換ステップＳ３０２と、演説に対する第２の文字情報の中から一部の文字情報を該一部の文字情報の出現頻度に基づいて抽出する抽出ステップＳ３０４と、第１の文字情報の中で一部の文字情報を含む部分を演説における反響部分として検知する検知ステップＳ３０６と、をコンピュータが実行する。【選択図】図８
2017161787.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
演説を含む音声情報を第１の文字情報に変換する変換ステップと、
前記演説に対する第２の文字情報の中から一部の文字情報を該一部の文字情報の出現頻度に基づいて抽出する抽出ステップと、
前記第１の文字情報の中で前記一部の文字情報を含む部分を前記演説における反響部分として検知する検知ステップと、
をコンピュータが実行する演説反響検知方法。
【請求項２】
賛成を表す文字情報と反対を表す文字情報を利用して、前記第２の文字情報の中で前記一部の文字情報を含む部分を賛成の部分と反対の部分に分類する分類ステップを含み、
前記検知ステップは、前記賛成の部分と前記反対の部分に基づいて、前記反響部分の賛否を評価する、ことを特徴とする請求項１に記載の演説反響検知方法。
【請求項３】
前記音声情報をマイクから収集する第１の収集ステップと、
前記第２の文字情報をソーシャルネットワーキングサービスから収集する第２の収集ステップと、
を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の演説反響検知方法。
【請求項４】
前記第２の収集ステップは、前記音声情報が収集されてから所定の時間内に前記ソーシャルネットワーキングサービスに投稿された前記第２の文字情報を収集する、
ことを特徴とする請求項３に記載の演説反響検知方法。
【請求項５】
複数の音声情報のそれぞれに含まれる各演説に向けられた声及び／又は音の大きさに基づいて、前記各演説に対する支持の度合いをそれぞれ算出する第１の算出ステップと、
賛成を表す文字情報と反対を表す文字情報を利用して、前記各演説に対する文字情報を賛成の文字情報と反対の文字情報に分類する分類ステップと、
前記賛成の文字情報又は前記反対の文字情報に基づいて、前記各演説に対する反響の度合いをそれぞれ算出する第２の算出ステップと、
前記支持の度合いと前記反響の度合いに基づいて、前記各演説をそれぞれ行う演説者の支持状況を前記演説者毎に推定する推定ステップと、
をコンピュータが実行する演説反響検知方法。
【請求項６】
演説を含む音声情報を第１の文字情報に変換する変換ステップと、
前記演説に対する第２の文字情報の中から一部の文字情報を該一部の文字情報の出現頻度に基づいて抽出する抽出ステップと、
前記第１の文字情報の中で前記一部の文字情報を含む部分を前記演説における反響部分として検知する検知ステップと、
をコンピュータに実行させるための演説反響検知プログラム。
【請求項７】
複数の音声情報のそれぞれに含まれる各演説に向けられた声及び／又は音の大きさに基づいて、前記各演説に対する支持の度合いをそれぞれ算出する第１の算出ステップと、
賛成を表す文字情報と反対を表す文字情報を利用して、前記各演説に対する文字情報を賛成の文字情報と反対の文字情報に分類する分類ステップと、
前記賛成の文字情報又は前記反対の文字情報に基づいて、前記各演説に対する反響の度合いをそれぞれ算出する第２の算出ステップと、
前記支持の度合いと前記反響の度合いに基づいて、前記各演説をそれぞれ行う演説者の支持状況を前記演説者毎に推定する推定ステップと、
をコンピュータに実行させるための演説反響検知プログラム。
【請求項８】
演説を含む音声情報を第１の文字情報に変換する変換手段と、
前記演説に対する第２の文字情報の中から一部の文字情報を該一部の文字情報の出現頻度に基づいて抽出する抽出手段と、
前記第１の文字情報の中で前記一部の文字情報を含む部分を前記演説における反響部分として検知する検知手段と、
を有する演説反響検知装置。
【請求項９】
複数の音声情報のそれぞれに含まれる各演説に向けられた声及び／又は音の大きさに基づいて、前記各演説に対する支持の度合いをそれぞれ算出する第１の算出手段と、
賛成を表す文字情報と反対を表す文字情報を利用して、前記各演説に対する文字情報を賛成の文字情報と反対の文字情報に分類する分類手段と、
前記賛成の文字情報又は前記反対の文字情報に基づいて、前記各演説に対する反響の度合いをそれぞれ算出する第２の算出手段と、
前記支持の度合いと前記反響の度合いに基づいて、前記各演説をそれぞれ行う演説者の支持状況を前記演説者毎に推定する推定手段と、
を有する演説反響検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、演説反響検知方法、演説反響検知プログラム、及び演説反響検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
選挙における立候補者と有権者がインターネットを介して意見交換できる技術が知られている（例えば特許文献１参照）。また、講演会などに出席した聴衆の音声を集音マイクから音声情報として取り入れ、予め設定しておいた音声パターンとの比較により講演の内容を評価する技術も知られている（例えば特許文献２参照）。さらに、予め記録された音声データからキーワードを抽出する技術も知られている（例えば特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−０４１７１８号公報
【特許文献２】特開２００１−２６６１４８号公報
【特許文献３】特開２００６−１７８６４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、上述した各種技術によって例えば選挙における演説の内容を評価する場合、聴衆の音声を音声情報として取り入れ、その音声情報からキーワードを抽出すれば、キーワードを介して演説全体に対する聴衆の反響は検知できるかもしれない。
【０００５】
しかしながら、演説に対する聴衆の部分的な反響を的確に検知することは極めて困難である。具体例を挙げれば、演説に複数の政策論点が含まれている場合、聴衆がこれら複数の政策論点の中でどの政策論点に関心を寄せているのかを的確に検知することは極めて困難である。
【０００６】
本発明は、演説における反響部分を検知できる演説反響検知方法、演説反響検知プログラム、及び演説反響検知装置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】
【０００７】
本明細書に開示の演説反響検知方法は、演説を含む音声情報を第１の文字情報に変換する変換ステップと、前記演説に対する第２の文字情報の中から一部の文字情報を該一部の文字情報の出現頻度に基づいて抽出する抽出ステップと、前記第１の文字情報の中で前記一部の文字情報を含む部分を前記演説における反響部分として検知する検知ステップと、をコンピュータが実行する演説反響検知方法である。
【０００８】
本明細書に開示の演説反響検知方法は、複数の音声情報のそれぞれに含まれる各演説に向けられた声及び／又は音の大きさに基づいて、前記各演説に対する支持の度合いをそれぞれ算出する第１の算出ステップと、賛成を表す文字情報と反対を表す文字情報を利用して、前記各演説に対する文字情報を賛成の文字情報と反対の文字情報に分類する分類ステップと、前記賛成の文字情報又は前記反対の文字情報に基づいて、前記各演説に対する反響の度合いをそれぞれ算出する第２の算出ステップと、前記支持の度合いと前記反響の度合いに基づいて、前記各演説をそれぞれ行う演説者の支持状況を前記演説者毎に推定する推定ステップと、をコンピュータが実行する演説反響検知方法である。
【０００９】
本明細書に開示の演説反響検知プログラムは、演説を含む音声情報を第１の文字情報に変換する変換ステップと、前記演説に対する第２の文字情報の中から一部の文字情報を該一部の文字情報の出現頻度に基づいて抽出する抽出ステップと、前記第１の文字情報の中で前記一部の文字情報を含む部分を前記演説における反響部分として検知する検知ステップと、をコンピュータに実行させるための演説反響検知プログラムである。
【００１０】
本明細書に開示の演説反響検知プログラムは、複数の音声情報のそれぞれに含まれる各演説に向けられた声及び／又は音の大きさに基づいて、前記各演説に対する支持の度合いをそれぞれ算出する第１の算出ステップと、賛成を表す文字情報と反対を表す文字情報を利用して、前記各演説に対する文字情報を賛成の文字情報と反対の文字情報に分類する分類ステップと、前記賛成の文字情報又は前記反対の文字情報に基づいて、前記各演説に対する反響の度合いをそれぞれ算出する第２の算出ステップと、前記支持の度合いと前記反響の度合いに基づいて、前記各演説をそれぞれ行う演説者の支持状況を前記演説者毎に推定する推定ステップと、をコンピュータに実行させるための演説反響検知プログラムである。
【００１１】
本明細書に開示の演説反響検知装置は、演説を含む音声情報を第１の文字情報に変換する変換手段と、前記演説に対する第２の文字情報の中から一部の文字情報を該一部の文字情報の出現頻度に基づいて抽出する抽出手段と、前記第１の文字情報の中で前記一部の文字情報を含む部分を前記演説における反響部分として検知する検知手段と、を有する演説反響検知装置である。
【００１２】
本明細書に開示の演説反響検知装置は、複数の音声情報のそれぞれに含まれる各演説に向けられた声及び／又は音の大きさに基づいて、前記各演説に対する支持の度合いをそれぞれ算出する第１の算出手段と、賛成を表す文字情報と反対を表す文字情報を利用して、前記各演説に対する文字情報を賛成の文字情報と反対の文字情報に分類する分類手段と、前記賛成の文字情報又は前記反対の文字情報に基づいて、前記各演説に対する反響の度合いをそれぞれ算出する第２の算出手段と、前記支持の度合いと前記反響の度合いに基づいて、前記各演説をそれぞれ行う演説者の支持状況を前記演説者毎に推定する推定手段と、を有する演説反響検知装置である。
【発明の効果】
【００１３】
１つの側面として、演説における反響部分を検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は第１実施形態に係る演説反響検知システムの一例である。
【図２】図２はサーバ装置のハードウェア構成の一例である。
【図３】図３は第１実施形態に係るサーバ装置の機能ブロック図の一例である。
【図４】図４（ａ）は演説音声記憶部の一例である。図４（ｂ）は音声ファイルの一例である。図４（ｃ）は音声ファイルの他の一例である。
【図５】図５（ａ）はＳＮＳ情報記憶部の一例である。図５（ｂ）は賛否情報記憶部の一例である。
【図６】図６は第１実施形態に係るサーバ装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は第１実施形態に係るサーバ装置が実行する処理の他の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は第１実施形態に係るサーバ装置が実行する処理の他の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は処理結果の一例を説明するための図である。
【図１０】図１０は端末装置に表示される賛否評価画面の一例である。
【図１１】図１１は端末装置に表示される各種画面の一例である。
【図１２】図１２は第２実施形態に係る演説反響検知システムの一例である。
【図１３】図１３は第２実施形態に係るサーバ装置の機能ブロック図の一例である。
【図１４】図１４は演説音声記憶部の他の一例である。
【図１５】図１５はＳＮＳ情報記憶部の他の一例である。
【図１６】図１６は第２実施形態に係るサーバ装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本件を実施するための形態について図面を参照して説明する。
【００１６】
（第１実施形態）
図１は第１実施形態に係る演説反響検知システムＳ１の一例である。演説反響検知システムＳ１は少なくとも端末装置１００及び演説反響検知装置としてのサーバ装置２００を備えている。図１では、端末装置１００の一例として入力装置、表示装置及び制御装置を含む据置型（デスクトップタイプ）のPersonal Computer（ＰＣ）が示されているが、端末装置１００であれば特に限定されない。例えば携帯型（ノートタイプ）のＰＣ、スマートフォン、タブレット端末などが端末装置１００であってもよい。端末装置１００は例えば選挙対策事務所１０に設置されている。選挙対策事務所１０は選挙に立候補した演説者ＲＡが利用する事務所である。一方、サーバ装置２００はクラウドＣＬ上のデータセンターＤＣ内に配備されている。
【００１７】
端末装置１００とサーバ装置２００は通信ネットワークＮＷを介して接続されている。通信ネットワークＮＷとしては例えばインターネットがある。したがって、端末装置１００はサーバ装置２００と通信することができる。すなわち、端末装置１００はサーバ装置２００から送信された各種の情報を受信したり、サーバ装置２００に各種の情報を送信したりする。
【００１８】
例えばサーバ装置２００に対して端末装置１００が演説に対する反響を表す情報の閲覧を求める閲覧要求を送信すると、サーバ装置２００は閲覧要求を受信する。より詳しくは、端末装置１００が送信した閲覧要求は通信ネットワークＮＷを介してサーバ装置２００が受信する。サーバ装置２００は閲覧要求を受信すると、端末装置１００に対し情報の閲覧を許可する。具体的にはサーバ装置２００が閲覧要求を受信した場合に、サーバ装置２００は閲覧要求に応じた情報を端末装置１００に向けて送信する。
【００１９】
また、通信ネットワークＮＷにはマイク（具体的には集音マイク）３００が接続されている。図１では、マイク３００は有線により通信ネットワークＮＷと直接的に接続されている。しかしながら、マイク３００と通信ネットワークＮＷとの間に携帯型のＰＣ（不図示）を介在させ、マイク３００と携帯型のＰＣを有線又は無線で接続し、携帯型のＰＣと通信ネットワークＮＷを無線で接続してもよい。この場合、マイク３００と通信ネットワークＮＷとは間接的に接続される。
【００２０】
マイク３００は演説者ＲＡの演説を含む音声を取得し、取得した音声を音声情報に変換する。図１において、演説者ＲＡは聴衆ＡＤを前に演説を行っている。マイク３００に音声情報の送信先をサーバ装置２００に設定しておけば、マイク３００は音声情報をサーバ装置２００に向けて送信する。尚、マイク３００と携帯型のＰＣが有線又は無線で接続されている場合には、音声情報の送信先の設定は携帯型のＰＣに対して行われる。これにより、サーバ装置２００は演説者ＲＡの演説を含む音声情報を収集する。
【００２１】
また、通信ネットワークＮＷにはソーシャルネットワーキングサービス（以下、ＳＮＳという）４００が接続されている。ＳＮＳ４００を実現する不図示のサーバ装置が通信ネットワークＮＷに接続されていてもよい。また、ＳＮＳ４００が通信ネットワークＮＷに含まれていてもよい。ＳＮＳ４００としては、例えばＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）（ツイッター（登録商標））、ＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）（フェースブック（登録商標））、ＧＯＯＧＬＥ＋（登録商標）（グーグルプラス（登録商標））などがある。
【００２２】
ＳＮＳ４００上にはそのサービスを利用する不特定多数の利用者からの文字情報（例えばつぶやき、コメント、メッセージなど）が投稿されている。利用者には上述した聴衆ＡＤも含まれている。したがって、演説者ＲＡが演説している前で聴衆ＡＤがＳＮＳ４００上に文字情報を投稿すれば、その文字情報は通信ネットワークＮＷ上に拡散する。サーバ装置２００は通信ネットワークＮＷ上に拡散した文字情報をＳＮＳ情報として収集する。尚、サーバ装置２００は例えばTwitter APIやFB APIといったApplication Programming Interface（ＡＰＩ）を利用してＳＮＳ情報を収集する。
【００２３】
サーバ装置２００は収集した音声情報及びＳＮＳ情報を分析又は解析する。例えばサーバ装置２００はＳＮＳ情報を分析して演説における反響部分を評価する。サーバ装置２００は端末装置１００から分析結果又は解析結果の閲覧を求める閲覧要求を受信すると、閲覧を許可する。これにより、端末装置１００は分析結果又は解析結果を表示する。尚、サーバ装置２００の詳細な動作については後述する。
【００２４】
次に、図２を参照して、サーバ装置２００のハードウェア構成について説明する。尚、上述した端末装置１００については基本的にサーバ装置２００と同様のハードウェア構成であるため説明を省略する。
【００２５】
図２はサーバ装置２００のハードウェア構成の一例である。図２に示すように、サーバ装置２００は、少なくともCentral Processing Unit（ＣＰＵ）２００Ａ、Random Access Memory（ＲＡＭ）２００Ｂ、Read Only Memory（ＲＯＭ）２００Ｃ及びネットワークＩ／Ｆ（インタフェース）２００Ｄを含んでいる。サーバ装置２００は、必要に応じて、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）２００Ｅ、入力Ｉ／Ｆ２００Ｆ、出力Ｉ／Ｆ２００Ｇ、入出力Ｉ／Ｆ２００Ｈ、ドライブ装置２００Ｉの少なくとも１つを含んでいてもよい。ＣＰＵ２００Ａ、・・・、ドライブ装置２００Ｉは、内部バス２００Ｊによって互いに接続されている。少なくともＣＰＵ２００ＡとＲＡＭ２００Ｂとが協働することによってコンピュータが実現される。
【００２６】
入力Ｉ／Ｆ２００Ｆには、入力装置７１０が接続される。入力装置７１０としては、例えばキーボードやマウスなどがある。
出力Ｉ／Ｆ２００Ｇには、表示装置７２０が接続される。表示装置７２０としては、例えば液晶ディスプレイがある。
入出力Ｉ／Ｆ２００Ｈには、半導体メモリ７３０が接続される。半導体メモリ７３０としては、例えばUniversal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリやフラッシュメモリなどがある。入出力Ｉ／Ｆ２００Ｈは、半導体メモリ７３０に記憶されたプログラムやデータを読み取る。
入力Ｉ／Ｆ２００Ｆ及び入出力Ｉ／Ｆ２００Ｈは、例えばＵＳＢポートを備えている。出力Ｉ／Ｆ２００Ｇは、例えばディスプレイポートを備えている。
【００２７】
ドライブ装置２００Ｉには、可搬型記録媒体７４０が挿入される。可搬型記録媒体７４０としては、例えばCompact Disc（ＣＤ）−ＲＯＭ、Digital Versatile Disc（ＤＶＤ）といったリムーバブルディスクがある。ドライブ装置２００Ｉは、可搬型記録媒体７４０に記録されたプログラムやデータを読み込む。
ネットワークＩ／Ｆ２００Ｄは、例えばＬＡＮポートを備えている。ネットワークＩ／Ｆ２００Ｄは通信ネットワークＮＷと接続される。
【００２８】
上述したＲＡＭ２００Ｂには、ＲＯＭ２００ＣやＨＤＤ２００Ｅに記憶されたプログラムがＣＰＵ２００Ａによって格納される。ＲＡＭ２００Ｂには、可搬型記録媒体７４０に記録されたプログラムがＣＰＵ２００Ａによって格納される。格納されたプログラムをＣＰＵ２００Ａが実行することにより、後述する各種の機能が実現され、また、後述する各種の処理が実行される。尚、プログラムは後述するフローチャートに応じたものとすればよい。
【００２９】
次に、図３から図５を参照して、第１実施形態に係るサーバ装置２００の機能について説明する。
【００３０】
図３は第１実施形態に係るサーバ装置２００の機能ブロック図の一例である。図４（ａ）は演説音声記憶部２０２の一例である。図４（ｂ）は音声ファイルの一例である。図４（ｃ）は音声ファイルの他の一例である。図５（ａ）はＳＮＳ情報記憶部２０４の一例である。図５（ｂ）は賛否情報記憶部２０５の一例である。
【００３１】
図３に示すように、サーバ装置２００は第１の収集手段としての音声収集部２０１と演説音声記憶部２０２を含んでいる。また、サーバ装置２００は第２の収集手段としてのＳＮＳ情報収集部２０３とＳＮＳ情報記憶部２０４を含んでいる。さらに、サーバ装置２００は賛否情報記憶部２０５、変換手段としての文字列変換部２０６、抽出手段としてのキーワード抽出部２０７、分類手段としてのＳＮＳ情報分類部２０８、検知手段としての反響検知部２０９、及び評価結果提示部２１０を含んでいる。
【００３２】
音声収集部２０１は音声情報を収集する。より詳しくは、音声収集部２０１はマイク３００から直接的に又は間接的に送信された音声情報を収集する。また、音声収集部２０１は第１のトリガ音から第２のトリガ音までの音声情報を収集する。第１のトリガ音としては、例えば政党名を伝える音声、演説者名を伝える音声、演説の開始を合図する音声（例えば「ただいまご紹介に・・・」）などがある。また、第２のトリガ音としては、演説の終了を合図する音声（例えば「ご清聴・・・」）、所定の音量以上を記録した拍手の音などがある。これにより、音声収集部２０１は演説を含まない無駄な音声の収集を回避することができる。音声収集部２０１は収集した音声情報を演説音声記憶部２０２に格納する。
【００３３】
演説音声記憶部２０２は演説を含む音声情報を記憶する。より詳しくは、図４（ａ）に示すように、演説音声記憶部２０２は音声テーブルＴ１により音声情報を管理する。音声情報は演説ＩＤ、演説者、演説日、演説時刻、場所、音声ファイル、演説音量、声援音量、及び拍手音量を構成要素として含んでいる。
【００３４】
演説ＩＤは音声情報を識別する識別情報を表している。演説者はその演説者の氏名を表している。演説日は演説が行われた日を表している。演説時刻は演説開始時刻から演説終了時刻までを表している。場所は演説が行われた場所を表している。音声ファイルは演説を含む音声の電子ファイル名を表している。例えば音声ファイル「ＥＺ１．ｍｐ３」は、図４（ｂ）に示すように、第１の演説音声２１を含んでいる。例えば音声ファイル「ＥＺ２．ｍｐ３」は、図４（ｃ）に示すように、第２の演説音声２２を含んでいる。第１の演説音声２１及び第２の演説音声２２のいずれも演説全体の中の一部を表している。
【００３５】
演説音量、声援音量及び拍手音量はそれぞれ演説、声援及び拍手の音量を表している。これらの音量は最高音量、最低音量、又は平均音量のいずれでもよい。また、演説、声援及び拍手の分類は例えば音声周波数の相違（例えば演説者と演説者以外の者の声紋の相違など）に基づいて音声収集部２０１によって行われる。尚、声援は一例であって声であれば声援に限定されず、例えば掛け声、歓声、やじなどであってもよい。また、拍手も一例であって、音であれば拍手に限定されず、口笛や指笛などであってもよい。
【００３６】
図３に戻り、ＳＮＳ情報収集部２０３はＳＮＳ情報を収集する。より詳しくは、ＳＮＳ情報収集部２０３はＡＰＩを利用してＳＮＳ４００からＳＮＳ情報を収集する。特に、ＳＮＳ情報収集部２０３は音声収集部２０１によって音声情報が収集されてから所定の時間内（例えば数十分以内）にＳＮＳ４００に投稿されたＳＮＳ情報を収集することが望ましい。この所定の時間を上述した第１のトリガ音から第２のトリガ音までの時間としてもよい。これにより、演説に対するリアルタイムな反響を収集することができる。ＳＮＳ情報収集部２０３は収集したＳＮＳ情報をＳＮＳ情報記憶部２０４に格納する。
【００３７】
ＳＮＳ情報記憶部２０４はＳＮＳ情報を記憶する。より詳しくは、図５（ａ）に示すように、ＳＮＳ情報記憶部２０４はＳＮＳテーブルＴ２によりＳＮＳ情報を管理する。ＳＮＳ情報はＳＮＳＩＤ、ＳＮＳタイプ、投稿日、投稿時刻、及び投稿コメントを構成要素として含んでいる。ＳＮＳＩＤはＳＮＳ情報を識別する識別情報を表している。ＳＮＳタイプはＳＮＳの種別を表している。投稿日は投稿が行われた日を表している。投稿時刻は投稿が行われた時刻を表している。投稿コメントは投稿された意見を表している。図５（ａ）に示すように、演説者ＲＡが演説している前で聴衆ＡＤがＳＮＳ４００上に文字情報を投稿すれば、ＳＮＳ情報記憶部２０４は原則として演説の内容に沿った文字情報を記憶する。
【００３８】
図３に戻り、賛否情報記憶部２０５は特定の文字列に対する賛否に関する賛否情報を記憶する。より詳しくは、図５（ｂ）に示すように、賛否情報記憶部２０５は賛否テーブルＴ３により賛否情報を管理する。賛否情報は賛否ＩＤ、コメント、及び賛否タイプを構成要素として含んでいる。賛否ＩＤは賛否情報を識別する識別情報を表している。コメントは投稿コメントの賛否を判断する際に利用する特定の文字列を表している。コメントにはいわゆる顔文字が含まれていてもよい。賛否タイプはそのコメントの意図を賛成又は反対により表している。例えばコメント「良い」及び「最高」は賛成を表している。一方、コメント「心配」や「（；；）」などは反対を表している。賛否情報により投稿コメントが意図する有権者の賛否を判断することができる。
【００３９】
図３に戻り、文字列変換部２０６は音声情報を演説文字情報に変換する。より詳しくは、文字列変換部２０６は第２のトリガ音を検出すると、演説音声記憶部２０２から音声情報を取得し、取得した音声情報を演説文字情報に変換する。すなわち、文字列変換部２０６は演説の終了をトリガにして音声情報の演説文字情報への変換を開始する。これにより、変換処理を開始するまでの無駄な待機時間を減らすことができる。音声情報から演説文字情報への変換は例えば音声認識ソフトなどを用いて行われる。
【００４０】
また、文字列変換部２０６は演説文字情報から重要なキーワード（以下、重要キーワードという）を抽出する。例えば文字列変換部２０６は音声情報全体において所定の閾値以上の音量を有する一部の音声情報を重要キーワードと認定し、その重要キーワードを演説文字情報から抽出する。これは重要な政策論点については演説内で声を大きくして伝える可能性が高いためである。文字列変換部２０６は音声情報の演説文字情報への変換と重要キーワードの抽出を完了すると、演説文字情報を反響検知部２０９に出力する。
【００４１】
キーワード抽出部２０７はＳＮＳ情報記憶部２０４からＳＮＳ情報を取得し、取得したＳＮＳ情報の中から一部の文字情報をその一部の文字情報の出現頻度に基づいて頻出キーワードとして抽出する。例えば、複数のＳＮＳ情報における各投稿コメントに共通して「食料品」、「消費税」及び「軽減税率」といった文字情報が所定値より多くの頻度で出現していれば、キーワード抽出部２０７はこれらの文字情報を頻出キーワードとして抽出する。
【００４２】
キーワード抽出部２０７は抽出した頻出キーワードをＳＮＳ情報分類部２０８及び反響検知部２０９に出力する。尚、キーワード抽出部２０７も第２のトリガ音を検出すると、ＳＮＳ情報記憶部２０４からＳＮＳ情報を取得し、取得したＳＮＳ情報の中から頻出キーワードを抽出するため、抽出処理を開始するまでの無駄な待機時間を減らすことができる。
【００４３】
ＳＮＳ情報分類部２０８はＳＮＳ情報記憶部２０４からＳＮＳ情報を取得し、賛否情報記憶部２０５から賛否情報を取得する。より詳しくは、ＳＮＳ情報分類部２０８はキーワード抽出部２０７から頻出キーワードが出力されると、ＳＮＳ情報及び賛否情報を取得する。ＳＮＳ情報分類部２０８は、賛否情報と頻出キーワードとを利用して、取得したＳＮＳ情報の中で頻出キーワードを含む一部のＳＮＳ情報を、賛成を表すＳＮＳ情報と反対を表すＳＮＳ情報に分類する。一方、ＳＮＳ情報分類部２０８は、取得したＳＮＳ情報の中で頻出キーワードを含まなかった一部のＳＮＳ情報を分類対象から除外する。ＳＮＳ情報分類部２０８はＳＮＳ情報の分類を完了すると、賛成を表すＳＮＳ情報と反対を表すＳＮＳ情報を反響検知部２０９に出力する。
【００４４】
反響検知部２０９は重要キーワードを含む演説文字情報の中で頻出キーワードを含む部分を演説における反響部分として検知する。より詳しくは、反響検知部２０９は重要キーワードを含む文章の中で頻出キーワードを含む文章を演説における反響部分として検知する。したがって、重要キーワードを含む文章であっても、頻出キーワードが含まれていなければ、その文章は聴衆ＡＤにとって関心が低いと判断される。言い換えれば、重要キーワードと頻出キーワードの双方を含む文章が聴衆ＡＤにとって関心が高いと判断され、反響部分として検出される。
【００４５】
さらに、反響検知部２０９は賛成を表すＳＮＳ情報と反対を表すＳＮＳ情報に基づいて、反響部分の賛否を評価する。例えば反響検知部２０９は賛成を表すＳＮＳ情報と反対を表すＳＮＳ情報の件数や割合に基づいて、反響部分の賛成の割合と反対の割合を算出する。反響検知部２０９は検知した反響部分や評価した賛否を評価結果提示部２１０に出力する。その他、反響検知部２０９は種々の分析結果を出力する。
【００４６】
評価結果提示部２１０は検知した反響部分や評価した賛否、その他の分析結果を保持する。評価結果提示部２１０は端末装置１００からの閲覧要求を受け付けると、閲覧要求に含まれる認証情報に基づいて閲覧を許可したり拒否したりする。例えば評価結果提示部２１０は認証が成功すれば検知した反響部分や評価した賛否の閲覧を許可する。逆に、評価結果提示部２１０は認証が失敗すれば検知した反響部分や評価した賛否の閲覧を拒否する。これにより、選挙対策事務所１０の所員は演説者ＲＡの演説における反響部分や賛否を把握することができる。
【００４７】
次に、図６から図１１を参照して、サーバ装置２００の動作について説明する。
【００４８】
図６は第１実施形態に係るサーバ装置２００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。図７及び図８はそれぞれ第１実施形態に係るサーバ装置２００が実行する処理の他の一例を示すフローチャートである。図９は処理結果の一例を説明するための図である。図１０は端末装置１００に表示される賛否評価画面の一例である。図１１は端末装置１００に表示される各種画面の一例である。
【００４９】
まず、図６に示すように、音声収集部２０１は第１のトリガ音を検出するまで待機する（ステップＳ１０１：ＮＯ）。音声収集部２０１は第１のトリガ音を検出すると（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）、音声情報を収集し（ステップＳ１０２）、音声情報を演説音声記憶部２０２に格納する（ステップＳ１０３）。音声収集部２０１は第２のトリガ音を検出するまで音声情報を収集して格納する（ステップＳ１０４：ＮＯ）。そして、音声収集部２０１は第２のトリガ音を検出すると（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、処理を終了する。これにより、演説音声記憶部２０２は演説を含む音声情報を記憶する。
【００５０】
次に、図７に示すように、ＳＮＳ情報収集部２０３は第１のトリガ音を検出するまで待機する（ステップＳ２０１：ＮＯ）。ＳＮＳ情報収集部２０３は第１のトリガ音を検出すると（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、ＳＮＳ情報を収集し（ステップＳ２０２）、ＳＮＳ情報をＳＮＳ情報記憶部２０４に格納する（ステップＳ２０３）。ＳＮＳ情報収集部２０３は第２のトリガ音を検出するまでＳＮＳ情報を収集して格納する（ステップＳ２０４：ＮＯ）。そして、ＳＮＳ情報収集部２０３は第２のトリガ音を検出すると（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、処理を終了する。これにより、ＳＮＳ情報記憶部２０４はＳＮＳ情報を記憶する。
【００５１】
次に、図８に示すように、文字列変換部２０６は第２のトリガ音を検出するまで待機する（ステップＳ３０１：ＮＯ）。文字列変換部２０６は第２のトリガ音を検出すると（ステップＳ３０１：ＹＥＳ）、音声情報を演説文字情報に変換する（ステップＳ３０２）。より詳しくは、文字列変換部２０６は演説音声記憶部２０２から音声情報を取得して、取得した音声情報を演説文字情報に変換する。例えば文字列変換部２０６は図４（ｂ）に示す音声ファイルを音声情報として取得した場合、図９（ａ）に示すように、第１の演説音声２１を文字列による演説文字情報に変換する。
【００５２】
ステップＳ３０２の処理が完了すると、次いで、文字列変換部２０６は音量に基づいて重要キーワードを抽出する（ステップＳ３０３）。より詳しくは、文字列変換部２０６は音声情報全体において所定の閾値以上の音量を有する音声情報を重要キーワードと認定し、演説文字情報からその重要キーワードを抽出する。したがって、音声情報全体の中で「一票の格差」、「安全保障」及び「消費税」が所定の閾値以上の音量を有する場合、図９（ｂ）に示すように、演説文字情報の中から文字情報「一票の格差」、「安全保障」及び「消費税」が重要キーワードとして抽出される。
【００５３】
ステップＳ３０３の処理が完了すると、次いで、キーワード抽出部２０７はＳＮＳ情報から頻出キーワードを抽出する（ステップＳ３０４）。より詳しくは、キーワード抽出部２０７はＳＮＳ情報記憶部２０４からＳＮＳ情報を取得して、取得したＳＮＳ情報から頻出キーワードを抽出する。例えばキーワード抽出部２０７は図５（ａ）に示すＳＮＳ情報を取得した場合、図９（ｃ）に示すように、ＳＮＳ情報の中から文字情報「消費税」及び「軽減税率」が頻出キーワードとして抽出される。尚、キーワード抽出部２０７は文字情報「食料品」も抽出するが、図９（ｃ）では省略されている。
【００５４】
ステップＳ３０４の処理が完了すると、次いで、ＳＮＳ情報分類部２０８はＳＮＳ情報の中で頻出キーワードを含む部分の賛否を分類する（ステップＳ３０５）。より詳しくは、ＳＮＳ情報分類部２０８はＳＮＳ情報記憶部２０４からＳＮＳ情報を取得して、取得したＳＮＳ情報全体から頻出キーワードを含む一部のＳＮＳ情報の賛否を賛否情報に基づいて分類する。例えばＳＮＳ情報分類部２０８は図５（ａ）に示す４つのＳＮＳ情報を取得した場合、４つのＳＮＳ情報から頻出キーワード「食料品」、「消費税」及び「軽減税率」を含む３つのＳＮＳ情報の賛否を分類する。
【００５５】
ここで、図５（ａ）に示すように、ＳＮＳＩＤ「Ｓ０１」及び「Ｓ０３」は賛成を表すＳＮＳ情報であり、ＳＮＳＩＤ「Ｓ０２」は反対を表すＳＮＳ情報である。このため、図９（ｃ）に示すように、ＳＮＳ情報分類部２０８は３件のＳＮＳ情報を、賛成を表す２件のＳＮＳ情報と反対を表す１件のＳＮＳ情報に分類する。分類後、ＳＮＳ情報分類部２０８はＳＮＳ情報の賛否の割合を算出する。本実施形態の場合、図９（ｃ）に示すように、賛成＝６７％、反対＝３３％と算出される。尚、ステップＳ３０２及びＳ３０３の処理とステップＳ３０４及びＳ３０５の処理は順番が逆であってもよいし並行して処理が進んでもよい。
【００５６】
ステップＳ３０５の処理が完了すると、次いで、反響検知部２０９は演説における反響部分を検知する（ステップＳ３０６）。より詳しくは、反響検知部２０９は重要キーワードを含む演説文字情報の中で頻出キーワードを含む一部の文字情報を演説における反響部分として検知する。例えば反響検知部２０９は重要キーワードを含む文章の中で頻出キーワードを含む文章を演説における反響部分として検知する。また、反響検知部２０９はＳＮＳ情報分類部２０８によって算出された賛否の割合を評価して反響部分に併記する。したがって、図９（ｄ）に示すように、反響検知部２０９は重要キーワード兼頻出キーワード「消費税」を含む１つの文章を演説における反響部分として検知し、併せてその反響部分の賛否を「賛成＝６７％、反対＝３３％」と評価して、検知した１つの文章の末尾に併記する。尚、反響検知部２０９は文章の末尾の判断を例えば句点の有無に基づいて行う。
【００５７】
ステップＳ３０６の処理が完了すると、次いで、評価結果提示部２１０は評価結果を提示する（ステップＳ３０７）。例えば、評価結果提示部２１０は端末装置１００からの閲覧要求を受け付けると、閲覧要求に含まれる認証情報に基づいて閲覧の許可又は拒否を判断する。評価結果提示部２１０は閲覧を許可する場合、端末装置１００に賛否評価画面を閲覧させる。賛否閲覧画面では、図１０に示すように、まず、抽出された重要キーワードを演説全体の論点として提示し、次に、算出された賛否の割合と検知された反響部分とを提示する。これにより、選挙対策事務所１０の所員は演説者ＲＡの演説全体の中でどの部分が有権者に反響しているのかを把握することができる。
【００５８】
その他、評価結果提示部２１０は賛否閲覧画面を切り替える指示を端末装置１００から受け付けることにより、図１１（ａ）〜（ｃ）に示すように、口コミ推移画面、急上昇キーワード画面、及び反対発言者特定画面のいずれかを表示してもよい。口コミ推移画面は単位時間当たりに投稿されたＳＮＳ情報の件数の推移を表している。これにより、演説とＳＮＳ情報との時系列な相関関係を把握することができる。急上昇キーワード画面は所定時間内に急激に頻出したキーワードを表している。当該キーワードを演説と照らし合わせてその原因を解明すれば、次の演説に役立てることができる。反対発言者特定画面は、反対発言を発信する発信者を特定する画面である。例えば発信者による反対発言に誤解が含まれている場合には、特定した発信者にＳＮＳ４００を介して抗議することができる。
【００５９】
以上、第１実施形態によれば、サーバ装置２００は文字列変換部２０６とキーワード抽出部２０７と反響検知部２０９とを備えている。ここで、文字列変換部２０６は演説を含む音声情報を演説文字情報に変換する。キーワード抽出部２０７は演説に対するＳＮＳ情報から予め定めた一部の文字情報を頻出キーワードとして抽出する。反響検知部２０９は演説文字情報の中で頻出キーワードを含む部分である一部の文章を演説における反響部分として検知する。これにより、演説における反響部分を検知することができる。
【００６０】
（第２実施形態）
続いて、図１２から図１６を参照して、本件の第２実施形態について説明する。
図１２は第２実施形態に係る演説反響検知システムＳ２の一例である。尚、図１に示される演説反響検知システムＳ１の各装置と同様の構成には同一符号を付し、その説明を省略する。図１２では演説者ＲＡと異なる演説者ＲＢが演説を行っている様子が示されている。また、図１２では選挙対策事務所１０と異なる選挙対策事務所３０が示されている。
【００６１】
選挙対策事務所３０は選挙に立候補した演説者ＲＢが利用する事務所である。選挙対策事務所３０には選挙対策事務所１０と同様に端末装置（不図示）が設置されている。選挙対策事務所３０に設置された端末装置は通信ネットワークＮＷを介してサーバ装置２００と接続されている。したがって、当該端末装置はサーバ装置２００と通信することができる。
【００６２】
また、演説反響検知システムＳ２に係る通信ネットワークＮＷにはマイク３１０が接続されている。マイク３１０は演説者ＲＢの演説を含む音声を取得し、取得した音声を音声情報に変換する。図１２において、演説者ＲＢは聴衆ＡＥを前に演説を行っている。マイク３１０に音声情報の送信先をサーバ装置２００に設定しておけば、マイク３１０は音声情報をサーバ装置２００に向けて送信する。第１実施形態と同様に携帯型のＰＣを利用してもよい。これにより、サーバ装置２００は演説者ＲＢの演説を含む音声情報を収集する。
【００６３】
次に、図１３を参照して、第２実施形態に係るサーバ装置２００の機能について説明する。
【００６４】
図１３は第２実施形態に係るサーバ装置２００の機能ブロック図の一例である。尚、図３に示されるサーバ装置２００の各部と同様の構成には同一符号を付し、その説明を省略する。
【００６５】
サーバ装置２００は第１の収集手段としての音声収集部２０１と演説音声記憶部２０２を含んでいる。また、サーバ装置２００は第２の収集手段としてのＳＮＳ情報収集部２０３とＳＮＳ情報記憶部２０４を含んでいる。さらに、サーバ装置２００は賛否情報記憶部２０５、分類手段としてのＳＮＳ情報分類部２０８、第１の算出手段としての支持度算出部２１１、第２の算出手段としての反響度算出部２１２、推定手段としての支持状況推定部２１３、及び支持状況提示部２１４を含んでいる。
【００６６】
支持度算出部２１１は複数の音声情報のそれぞれに含まれる各演説に向けられた声及び／又は音の大きさに基づいて、各演説に対する支持の度合いをそれぞれ算出する。例えば図１４に示すように、演説音声記憶部２０２に複数の演説者のそれぞれの音声情報が記憶されている場合に、支持度算出部２１１は第２のトリガ音を検出すると、演説音声記憶部２０２から複数の演説者のそれぞれの音声情報を取得する。支持度算出部２１１は取得した複数の音声情報のそれぞれに含まれる各演説に向けられた声及び／又は音の大きさに基づいて、各演説に対する支持の度合いをそれぞれ算出する。
【００６７】
具体的には、支持度算出部２１１は声及び／又は音の音量和を算出し、算出した音量和が相対的に大きければ支持の度合いが高いと判断する。尚、声には歓声、声援、掛け声などが含まれる。音には拍手の音、口笛の音、指笛の音などが含まれる。したがって、支持度算出部２１１は例えば声援及び／又は拍手の音量が相対的に大きければ、支持の度合いが高いと判断する。支持度算出部２１１は算出した演説者毎の支持の度合いを支持状況推定部２１３に出力する。
【００６８】
反響度算出部２１２はＳＮＳ情報分類部２０８によって分類された賛成のＳＮＳ情報又は反対のＳＮＳ情報に基づいて、各演説に対する反響の度合いをそれぞれ算出する。例えば図１５に示すように、ＳＮＳ情報記憶部２０４に複数の演説者に対するＳＮＳ情報が記憶されている場合に、反響度算出部２１２にはＳＮＳ情報分類部２０８から賛成のＳＮＳ情報と反対のＳＮＳ情報が出力される。
【００６９】
反響度算出部２１２は賛成のＳＮＳ情報と反対のＳＮＳ情報をさらに演説者毎に分類する。具体的には、反響度算出部２１２はＳＮＳ情報の投稿コメントに現れる演説者名に基づいて分類する。反響度算出部２１２は演説者毎に分類した反対のＳＮＳ情報を利用して、演説者毎の反対のＳＮＳ情報の割合を算出する。例えば演説者ＲＡに対する反対のＳＮＳ情報が４０件、演説者ＲＢに対する反対のＳＮＳ情報が６０件存在する場合、反響度算出部２１２は演説者ＲＡに対する不支持の反響度を４０％、演説者ＲＢに対する不支持の反響度を６０％と算出する。反響度算出部２１２は算出した演説者毎の不支持の反響度を支持状況推定部２１３に出力する。
【００７０】
支持状況推定部２１３は支持度算出部２１１から出力された支持の度合いと反響度算出部２１２から出力された反響の度合いに基づいて、各演説をそれぞれ行う演説者の支持状況を演説者毎に推定する。例えば、支持状況推定部２１３は以下の算出式を利用して、支持状況を演説者毎に推定する。尚、Ａ及びＢはそれぞれ演説者ＲＡ及びＲＢを表している。
支持状況Ａ：Ｂ＝
Ａの演説・支持／（Ａの演説・支持＋Ａの反響・不支持）
：Ｂの演説・支持／（Ｂの演説・支持＋Ｂの反響・不支持）
【００７１】
ここで、Ａ及びＢの各演説・支持、並びにＡ及びＢの各反響・不支持は以下の算出式を利用して算出される。尚、ｄＢはデシベルを表している。
Ａの演説・支持＝Ａの演説・支持（ｄＢ）
／（Ａの演説・支持（ｄＢ）＋Ｂの演説・支持（ｄＢ））
Ａの反響・不支持＝Ａの反響・不支持（％）
／（Ａの反響・不支持（％）＋Ｂの反響・不支持（％））
Ｂの演説・支持＝Ｂの演説・支持（ｄＢ）
／（Ａの演説・支持（ｄＢ）＋Ｂの演説・支持（ｄＢ））
Ｂの反響・不支持＝Ｂの反響・不支持（％）
／（Ａの反響・不支持（％）＋Ｂの反響・不支持（％））
【００７２】
本実施形態では、図１４に示す各演説者Ａ及びＢの音量和により、演説者Ａの演説・支持が１５０（ｄＢ）、演説者Ｂの演説・支持が１２０（ｄＢ）と算出される。したがって、上述したように演説者ＲＡに対する不支持の反響度が４０（％）、演説者ＲＢに対する不支持の反響度が６０（％）と算出された場合、支持状況推定部２１３は小数点以下を切り捨ててＡ：Ｂ＝５７：４２と推定する。すなわち、支持状況推定部２１３は演説者ＲＡの支持状況が５７％、演説者ＲＡの支持状況が４２％と推定する。支持状況推定部２１３は推定した支持状況を支持状況提示部２１４に出力する。
【００７３】
支持状況提示部２１４は推定された支持状況を保持する。支持状況提示部２１４は選挙対策事務所１０の端末装置１００や選挙対策事務所３０の端末装置（不図示）からの閲覧要求を受け付けると、閲覧要求に含まれる認証情報に基づいて閲覧を許可したり拒否したりする。例えば支持状況提示部２１４は認証が成功すれば推定された支持状況の閲覧を許可する。逆に、支持状況提示部２１４は認証が失敗すれば推定された支持状況を拒否する。これにより、選挙対策事務所１０や選挙対策事務所３０の各所員は演説者ＲＡ，ＲＢの演説に対する支持状況を把握することができる。
【００７４】
図１６は第２実施形態に係るサーバ装置２００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【００７５】
図１６に示すように、支持度算出部２１１は第２のトリガ音を検出するまで待機する（ステップＳ４０１：ＮＯ）。支持度算出部２１１は第２のトリガ音を検出すると（ステップＳ４０１：ＹＥＳ）、上述した支持の度合いを算出する（ステップＳ４０２）。より詳しくは、支持度算出部２１１は演説音声記憶部２０２から音声情報を取得して、上述した支持の度合いを算出する。
【００７６】
ステップＳ４０２の処理が完了すると、次いで、ＳＮＳ情報分類部２０８はＳＮＳ情報の中で頻出キーワードを含む部分の賛否を分類する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３の処理が完了すると、次いで、反響度算出部２１２は上述した反響の度合いを算出する（ステップＳ４０４）。ステップＳ４０４の処理が完了すると、次いで、支持状況推定部２１３は支持状況を推定する（ステップＳ４０５）。
【００７７】
ステップＳ４０５の処理が完了すると、支持状況提示部２１４は支持状況を提示する（ステップＳ４０６）。例えば、支持状況提示部２１４は端末装置１００などからの閲覧要求を受け付ける。支持状況提示部２１４は閲覧要求に含まれる認証情報に基づいて支持状況の閲覧の許可又は許否を判断する。認証が成功すれば支持状況提示部２１４は閲覧を許可する。これにより、支持状況提示部２１４は端末装置１００に支持状況を提示する。したがって、選挙対策事務所１０，３０の各所員は演説者ＲＡ，ＲＢの支持状況を把握することができる。
【００７８】
以上、第２実施形態によれば、複数の演説者ＲＡ，ＲＢのそれぞれの演説を含む音声と各演説に対するＳＮＳ情報を利用することで、演説者ＲＡ，ＲＢに対する支持状況の推定値を把握することができる。
【００７９】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明に係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００８０】
なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１）演説を含む音声情報を第１の文字情報に変換する変換ステップと、前記演説に対する第２の文字情報の中から一部の文字情報を該一部の文字情報の出現頻度に基づいて抽出する抽出ステップと、前記第１の文字情報の中で前記一部の文字情報を含む部分を前記演説における反響部分として検知する検知ステップと、をコンピュータが実行する演説反響検知方法。
（付記２）賛成を表す文字情報と反対を表す文字情報を利用して、前記第２の文字情報の中で前記一部の文字情報を含む部分を賛成の部分と反対の部分に分類する分類ステップを含み、前記検知ステップは、前記賛成の部分と前記反対の部分に基づいて、前記反響部分の賛否を評価する、ことを特徴とする付記１に記載の演説反響検知方法。
（付記３）前記音声情報をマイクから収集する第１の収集ステップと、前記第２の文字情報をソーシャルネットワーキングサービスから収集する第２の収集ステップと、を含むことを特徴とする付記１又は２に記載の演説反響検知方法。
（付記４）前記第２の収集ステップは、前記音声情報が収集されてから所定の時間内に前記ソーシャルネットワーキングサービスに投稿された前記第２の文字情報を収集する、ことを特徴とする付記３に記載の演説反響検知方法。
（付記５）複数の音声情報のそれぞれに含まれる各演説に向けられた声及び／又は音の大きさに基づいて、前記各演説に対する支持の度合いをそれぞれ算出する第１の算出ステップと、賛成を表す文字情報と反対を表す文字情報を利用して、前記各演説に対する文字情報を賛成の文字情報と反対の文字情報に分類する分類ステップと、前記賛成の文字情報又は前記反対の文字情報に基づいて、前記各演説に対する反響の度合いをそれぞれ算出する第２の算出ステップと、前記支持の度合いと前記反響の度合いに基づいて、前記各演説をそれぞれ行う演説者の支持状況を前記演説者毎に推定する推定ステップと、をコンピュータが実行する演説反響検知方法。
（付記６）演説を含む音声情報を第１の文字情報に変換する変換ステップと、前記演説に対する第２の文字情報の中から一部の文字情報を該一部の文字情報の出現頻度に基づいて抽出する抽出ステップと、前記第１の文字情報の中で前記一部の文字情報を含む部分を前記演説における反響部分として検知する検知ステップと、をコンピュータに実行させるための演説反響検知プログラム。
（付記７）複数の音声情報のそれぞれに含まれる各演説に向けられた声及び／又は音の大きさに基づいて、前記各演説に対する支持の度合いをそれぞれ算出する第１の算出ステップと、賛成を表す文字情報と反対を表す文字情報を利用して、前記各演説に対する文字情報を賛成の文字情報と反対の文字情報に分類する分類ステップと、前記賛成の文字情報又は前記反対の文字情報に基づいて、前記各演説に対する反響の度合いをそれぞれ算出する第２の算出ステップと、前記支持の度合いと前記反響の度合いに基づいて、前記各演説をそれぞれ行う演説者の支持状況を前記演説者毎に推定する推定ステップと、をコンピュータに実行させるための演説反響検知プログラム。
（付記８）演説を含む音声情報を第１の文字情報に変換する変換手段と、前記演説に対する第２の文字情報の中から一部の文字情報を該一部の文字情報の出現頻度に基づいて抽出する抽出手段と、前記第１の文字情報の中で前記一部の文字情報を含む部分を前記演説における反響部分として検知する検知手段と、を有する演説反響検知装置。
（付記９）賛成を表す文字情報と反対を表す文字情報を利用して、前記第２の文字情報の中で前記一部の文字情報を含む部分を賛成の部分と反対の部分に分類する分類手段を含み、前記検知手段は、前記賛成の部分と前記反対の部分に基づいて、前記反響部分の賛否を評価する、ことを特徴とする付記８に記載の演説反響検知装置。
（付記１０）前記音声情報をマイクから収集する第１の収集手段と、前記第２の文字情報をソーシャルネットワーキングサービスから収集する第２の収集手段と、を含むことを特徴とする付記８又は９に記載の演説反響検知装置。
（付記１１）前記第２の収集手段は、前記音声情報が収集されてから所定の時間内に前記ソーシャルネットワーキングサービスに投稿された前記第２の文字情報を収集する、ことを特徴とする付記１０に記載の演説反響検知装置。
（付記１２）複数の音声情報のそれぞれに含まれる各演説に向けられた声及び／又は音の大きさに基づいて、前記各演説に対する支持の度合いをそれぞれ算出する第１の算出手段と、賛成を表す文字情報と反対を表す文字情報を利用して、前記各演説に対する文字情報を賛成の文字情報と反対の文字情報に分類する分類手段と、前記賛成の文字情報又は前記反対の文字情報に基づいて、前記各演説に対する反響の度合いをそれぞれ算出する第２の算出手段と、前記支持の度合いと前記反響の度合いに基づいて、前記各演説をそれぞれ行う演説者の支持状況を前記演説者毎に推定する推定手段と、を有する演説反響検知装置。
【符号の説明】
【００８１】
Ｓ１，Ｓ２  演説反響検知システム
１００  端末装置
２００  サーバ装置
２０６  文字列変換部
２０７  キーワード抽出部
２０８  ＳＮＳ情報分類部
２０９  反響検知部
２１１  支持度算出部
２１２  反響度算出部
２１３  支持状況推定部
【図１】
2017161787.tif 000003
【図２】
2017161787.tif 000004
【図３】
2017161787.tif 000005
【図４】
2017161787.tif 000006
【図５】
2017161787.tif 000007
【図６】
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【図７】
2017161787.tif 000009
【図８】
2017161787.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2017161787.tif 000012
【図１１】
2017161787.tif 000013
【図１２】
2017161787.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
2017161787.tif 000016
【図１５】
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【図１６】
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