(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声中から話者に依存しない可変次元ベクトルの音響特徴量を用いて重要区間を抽出する重要区間抽出部と、類似区間の累積頻度の変化量を用いて話題区間の境界を検出する話題境界検出部と、それぞれの話題区間に含まれる単語をシソーラス又は共起データを用いて意味分類し、意味のクラスの違いに応じた分類である話題スロットを用いて話題を意味分類して話題情報を生成する話題情報生成部と、を備えることを特徴とする音声要約装置。
【請求項２】
前記話題境界検出部は、抽出された話題を反映する複数の重要区間から話題の境界を推定する推定手段を備えることを特徴とする請求項１記載の音声要約装置。
【請求項３】
前記話題情報生成部は、共起データを用いて語義の曖昧性解消を行うことを特徴とする請求項１記載の音声要約装置。
【請求項４】
前記話題情報生成部は、共起データを用いて語義の曖昧性解消を行う際、共起する関係の順序を考慮せず、組合せのみを考慮することを特徴とする請求項３記載の音声要約装置。
【請求項５】
前記話題情報生成部は、共起データを用いて語義の曖昧性解消を行う際、共起する単語見出し及び意味情報を利用することを特徴とする請求項３記載の音声要約装置。
【請求項６】
コンピュータを、音声中から話者に依存しない可変次元ベクトルの音響特徴量を用いて重要区間を抽出する重要区間抽出部と、類似区間の累積頻度の変化量を用いて話題区間の境界を検出する話題境界検出部と、それぞれの話題区間に含まれる単語をシソーラス又は共起データを用いて意味分類し、意味のクラスの違いに応じた分類である話題スロットを用いて話題を意味分類して話題情報を生成する話題情報生成部、として機能させるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声要約装置及び音声要約プログラムを記録した記録媒体に関し、詳しくは、音声中に含まれる話題を要約し、利用者が音声内容を短時間で把握・利用することを可能にする音声要約装置及び音声要約プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声波形中から話題を反映する重要な音声区間を抽出する手法として、特開平３−８０７８２号公報、特開平１０−３９８９０号公報、特開平９−６３８５号公報に開示されている技術がある。
特開平３−８０７８２号公報には、重要と思われる音声特徴系列をあらかじめ指定しおき、入力音声を解析して得られた特徴系列と前記音声特徴系列とを比較して、類似する特徴系列区間を自動的に切り出し、この切り出した特徴系列区間に相当する音声区間を音声中から抽出し、これらをつなぎ合わせて再生し出力する技術が開示されている。
【０００３】
図１１は、特開平１０−３９８９０号公報に開示された音声要約装置の構成を示すブロック図である。この音声要約装置は、音声入力部１の音声中から重要区間を抽出する重要区間抽出部（特徴抽出部２、重要区間抽出部４、重要区間インデックス格納部５）と、該重要区間を処理して要約データを得るデータ処理部（時間分布評価部１５、再生区間インデックス格納部１６）と、要約データに基づいて音声を出力する出力手段（音声波形格納部１７、音声波形再生部１８、音声出力部１９）と、を有し、前記データ処理部は、重要区間の時間的分布を評価してその評価結果に基づいて決定された要約データを得、前記出力手段は音声を再生し出力できるようにするものである。
特開平９−６３８５号公報には、音声波形の中から類似している波形部分を検出する手法が開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
特開平３−８０７８２号公報の技術は、時間的に連続していない短い音声区間が抽出されてしまい、再生音が途切れがちになり、利用者にとっては聞きづらく、内容の判断が困難であるという問題がある。
特開平１０−３９８９０号公報では、この問題を解決するために、抽出された音声特徴系列区間の時間的分布を評価し、その評価結果に基づいて要約データを得るように改良を行っている。抽出された音声区間のまとまった単位を優先的に再生し出力することで、利用者により聞き取りやすい形で要約音声を提供している。しかしながら、この技術では、対象とする特徴量が、話者の特性を強く受けたものであり、不特定話者同士が会話する内容については適応が困難なものとなっている。また、出力は、再生された音声波形であるため人間が聞くことを前提としており、コンピュータを用いた検索など二次的利用への汎用性が乏しい。利用者が音声内容をより短時間で把握することや二次的利用を行うためには、再生された音声だけではなく、話題毎に分割されたテキストによる記述結果が必要である。テキストによる要約記述があることで、音声内容の把握がしやすいだけでなく、単語をキーに検索を行うなど、コンピュータ等の装置との連携が柔軟に行える。
【０００５】
また、特開平９−６３８５号公報の技術で用いている音響特徴量は固定次元のベクトルであり、可変次元のベクトルを用いる際の留意点については述べられていない。また、得られた重要区間出現頻度のヒストグラムから話題の境界を推定する手法を提案しているが、単純な閾値によりヒストグラムを分割するという手法を用いているため、不要に多くの話題境界を検出するという問題点がある。また、不特定話者の音声への対応という点には触れていない。
本発明は、かかる実情に鑑みてなされたもので、音声中から抽出された部分的な音声を音声認識し、要約記述を生成することにより、音声中に含まれる話題を要約し、利用者が音声内容を短時間で把握・利用することを可能にする音声要約装置及び音声要約プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の音声要約装置は、音声中から重要区間を抽出する重要区間抽出部と、重要区間の出現分布を用いて話題区間の境界を検出する話題境界検出部と、それぞれの話題区間に含まれる重要区間を意味分類して話題情報を生成する話題情報生成部と、を備えるものである。
また、前記重要区間抽出部は、重要区間を抽出するための特徴量として、話者に依存しない音響特徴量を用いることで、不特定話者の音声波形を対象とすることができ、複数話者の音声対話から話題を推定することが可能になる。
【０００７】
また、前記話題境界検出部は、抽出された話題を反映する複数の重要区間から話題の境界を推定する推定手段を備えることで、音声波形中に含まれる複数の話題を話題毎に分割することが可能になる。
また、前記話題情報生成部は、前記話題区間に含まれる単語からシソーラス又は共起データを用いて意味分類することで、同音異義語を判定し、語義の曖昧性を解消することができる。
【０００８】
また、前記話題情報生成部は、共起データを用いて語義の曖昧性解消を行うことで、音声波形中に含まれる語義を正しく推定することができると同時に、対象となる語義以外の意味を棄却することができる。
また、前記話題情報生成部は、共起データを用いて語義の曖昧性解消を行う際、共起する関係の順序を考慮せず、組合せのみを考慮することで、共起データの組合せを増やすことができる。
【０００９】
また、前記話題情報生成部は、共起データを用いて語義の曖昧性解消を行う際、共起する単語見出し及び意味情報を利用することで、同音異義語の判定が行えるようになり、語義の推定精度の向上を計ることができる。
また、前記話題情報生成部は、意味のクラスの違いに応じた分類である話題スロットを用いて意味分類することで、音声波形中に含まれる話題について必要十分な情報とともに推定することが可能になる。
【００１０】
また、本発明は、コンピュータを、音声中から重要区間を抽出する重要区間抽出部と、重要区間の出現分布を用いて話題区間の境界を検出する話題境界検出部と、それぞれの話題区間に含まれる重要区間を意味分類して話題情報を生成する話題情報生成部、として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、図１１と同一機能のものは同一符号で示して説明を省略する。
図１は、本発明の音声要約装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。図１１の特徴抽出部２と重要区間抽出部４の間に音素片認識部３を追加すると共に、重要区間インデックス格納部５以降を、話題境界検出部６、単語認識部７、話題情報生成部８、話題情報出力部９に置き換えている点が図１１の装置と異なる。
【００１２】
音声入力部１から取り込まれた音声信号は、特徴抽出部２において、音素片認識部３で処理できる特徴パラメータに変換されたあと、音素片認識部３において音素片記号系列として認識される。この特徴パラメータの変換方法は、例えば、「部分整合法」（岡隆一、“連続ＤＰを用いた部分整合法フレーム特徴の音韻認識”、電子情報通信学会誌、DVo1.J70-DNo.5、pp.917-924、1997-07）による音素片認識手法の中で詳しく述べられている。また、音素片については、「音声の音素片ネットワーク表現と時系列のセグメント化法を用いた自動ラベリング手法」（田中和世、速水悟、大田耕三、日本音響学会誌、42巻11号pp.860-868、1986）で詳しく述べられている。
図２は、音素片認識部３での出力結果例を示す図である。フレーム番号２０、音響パワー２１、音素片候補数２２、音素片シンボル２３、音素片認識指数２４の５つフィールドから構成されている。なお、この図２での音素片認識指数２４は、各音素片の認識頻度を列挙している。
【００１３】
次に音素片認識部３によって得られた音素片記号系列は、重要区間抽出部４により話題を反映する重要区間の抽出が行われる。これは、例えば、特開平９−６３８５号公報、特開平１０−３９８９０号公報、または「類似区間抽出手法」（木山次郎、伊藤慶明、岡隆一、“Incrementa1 Reference Interva1-free 連続ＤＰを用いた任意話題音声の要約”、電子情報通信学会技報、SP95-35、1995-06)に詳しく述べられている。しかし、上記各文献に述べられている手法には、各フレーム毎に出力される音響特徴量は固定次元のベクトル（ＬＰＣケプストラムなど）を想定しているため、音素片認識部３からの出力である可変次元のベクトルをそのまま適用することはできない。この問題を解決するための手法を以下に説明する。
【００１４】
例えば、連続ＤＰ（Dynamic Programming）よる２つのパターンｐi、ｑjのマッチングを行う場合、局所距離計算は式（１）及び式（２）で以下のように計算できる。２つ音素片系列が持つ音素片要素をそれぞれｐi（１≦ｉ≦Ｎ）、ｑj（１≦ｊ≦Ｍ）とする。音素片要素の認識指数（図２では認識頻度）をρ(ｐi)、ρ(ｑj) とする。２つ音素片要素ｐi、ｑjに対する音素片距離をε(ｐi,ｑj) とする。また、認識指数に応じた重みをρ1(ｐi)、ρ1(ｑj) とし、式（１）及び式（２）に示すように定義する。なお、Ｎ，Ｍはそれぞれの音素片系列の要素数である。
【００１５】
【数１】
0004344418.tif 000002
【００１６】
図９は、重要区間抽出のための局所距離算出の動作を説明するフロー図である。ステップＳ１で、局所距離が初期化（local distance＝０）され、ステップＳ２で、２つのパターンの音素片要素ｐi、ｑjが一致するか否かを判断し、同じ音素片が現れた段階で、ステップＳ３において変数local distanceに値ｄが設定される。そして、ステップＳ４でＮ×Ｍ回ループの中で変数ｄが更新される。
ｄ＝ｄ＋ε(ｐi,ｑj)・ρ1(Ｐi)・ρ1(ｑj)
【００１７】
変数local distanceが０の時は、局所距離値が０であるということを示し、音素片系列の最初の候補同士が同じことを示している。この局所距離算出フローによる手法を用いることで、音素片などの可変ベクトル特徴量を利用した局所距離計算が可能になり、連続ＤＰにおける累積距離計算値を得ることができ、最終的には２つのパターンにおけるマッチング距離の算出が可能になる。
【００１８】
重要区間インデックス格納部５では、重要区間抽出部４から得られる重要区間の出現頻度を用いて、出現頻度ヒストグラムが作成される。図３は、重要区間出現頻度の概念図である。横軸は時間、縦軸は類似区間の出現頻度を表す。図中の３０, ３０'および３１、３１'は互いに類似した区間を示しており、対応関係を示すため互いに便宜上水平な線で結んでいる。図中の出現頻度ヒストグラム３２は、区間３０の開始時刻、３０'の終了時刻の間に重み１が加算されている様子を表している。区間３１、３１'についても同様に、区間３１の開始時刻、３１'の終了時刻の間に重み１が加算されている。出現頻度ヒストグラム３２の中央部の谷の部分３２'は、その時刻で話題が分割されることを示している。これは、ある特定の話題には、その話題を特徴付けるキーワードが出現し、違う他の話題では、違うキーワードが出現するという仮定に基づいている。
【００１９】
図５は、実際の音声波形（８９秒）を解析した結果を示す図である。図５の横軸、縦軸は時間であり、グラフ中に検出された類似区間が黒い四角として表示されている。たとえば、図中央のＳＴＡＹ（宿泊）は、音声波形の約６３秒と約４９秒を開始時刻として重要区間があったことを示している。なお、図中の矢印により該当する単語見出しを注釈として加えている。
【００２０】
話題境界検出部６では、重要区間インデックス格納部５から得られたヒストグラムを基に話題境界の検出を行う。話題境界の検出には、このヒストグラムに移動平均による平滑化処理を施したあと、その変化量を求め、その変化量がある閾値を超えた時刻を基準に、直前に負から正に変化した時刻として検出している。この方法は、以下に述べる音響パワーによる音声区間の初期推定区間抽出方法と似ているが、ヒストグラム（音響パワーのグラフ）をそのまま用いるのではなく、そのヒストグラムの変化量に対して適用している点が異なる。
【００２１】
図４は、音響パワー４０とその変化量４１との関係を示す図である。音響パワーによる音声区間の初期推定区間抽出方法は、入力音声フレームごとの音響パワー４０に対する２つの閾値Ｅ1、Ｅ2（Ｅ2＜Ｅ1）を用いて、音声区間（ｎ1,ｎ2）を推定する。
音響パワーの値が、Ｅ2を越え、かつその後Ｅ2より小さくなることなくＥ1を越えるとき、Ｅ2を越えたフレームをｎ1とし、音声区間の開始フレームとする。音声区間の終了フレームは、時間軸を反転し同様の方法でｎ2を定める。ここでの閾値Ｅ1、Ｅ2は、実験などにより決まる値となる。
【００２２】
本実施の形態で用いる方法は、音響パワー４０に相当する累積頻度をそのまま用いず、重要区間の累積頻度の変化量４１（微分）を求め、その値に対して、音声区間の初期推定区間抽出方法を用いる。この方法は、累積頻度が急激に増加し始めるポイントの推定が可能であるため、１つの話題の中で特に累積頻度の高い部分の切りだしが行え、話題の細分化が可能である。累積頻度が減少し終わったポイントは、時間軸を逆にして、同様の方法で調べることができる。ｎ1、ｎ2は、音響パワー４０による音声区間の初期推定区間抽出方法による区間を示し、ｎ1'、ｎ2'は、音響パワーの変化量４１を用いた方法による区間を示す。
次に、平滑化のための式（３）と、話題分割のための式（４）を示す。
【００２３】
【数２】
0004344418.tif 000003
【００２４】
上式において、
ｈ(ｔ)：時刻ｔに対する音韻的に類似した区間のペアの累積頻度
ｍ：平滑化処理のための移動平均量
ｈ1(ｔ)：平滑化後の累積頻度
ｖ(ｔ)：時刻ｔに対する累積頻度の変化量
α：累積頻度変化量を正規化するための定数
ｅ：話題を分割するための閾値
Ｈ：分割された時刻の集合
音声区間検出の閾値Ｅ1がｅに、Ｅ2が０に相当する。この閾値ｅを満たす時刻の集合Ｈが話題の境界となる。
【００２５】
図６は、実際の音声波形（図５に示した音声と同じ）を解析した結果を示す図である。図６（ａ）は、重要区間インデックス格納部５より得られた重要区間のヒストグラム、図６（ｂ）は、図６（ａ）に対して式（３）による平滑化処理を施した結果である。図６（ｃ）は、図６（ｂ）のグラフの変化状態を示したもので、話題境界の時刻６０が検出されたことを示している。なお、６１は、人手によって確認した話題境界の正解時刻である。時刻６０、６１ともほぼ同じ時刻を示しており、本実施の形態装置による効果が表れている。
【００２６】
単語認識部７では、分割された話題区間の時刻集合Ｈ（式（４）参照）に含まれる重要区間（音声波形）を対象に音声波形格納部１０に保存されている音声波形を基に単語認識が行われる。単語認識の手法は、たとえば、「音声認識」（今井聖、共立出版社、１９９５）等、多くの文献に記されているため、ここでの説明は省略する。
【００２７】
話題情報生成部８では、単語認識部７で得られた単語集合とシソーラス、共起データを用いて話題情報の生成が行われる。シソーラスは、概念の上位・下位関係を記述したもので、検索する単語がどの概念に相当していて、どのような概念の下位として位置づけられているのかを検索するために用いたり、それぞれの単語がシソーラスの分類によりどのようなグループを形成するのかを識別するために用いられる。また、共起データは、語と語が１つの文の中で同時に使われた単語の組合せを列挙したデータであり、かな漢字変換等で単語見出しを特定するために用いられる。ここでは、あらかじめ設定された概念に含まれる情報を話題スロットと定義している。
【００２８】
図１０は、話題情報生成部８で行う話題情報生成の動作を説明するフロー図である。まず、ステップＳ１０で、単語集合Ｗcを初期化し、ステップＳ１１で、単語認識部７で得られた単語Ｗi，Ｗjについてその組合せの共起項目があるかどうかの判別を行う。ある（ＹＥＳ）場合は、単語集合Ｗcに単語Ｗi，Ｗjを追加する（ステップＳ１２）。この手順により語義の曖昧性を解消する。すなわち、異なる語義（意味）を持つ単語のその文脈における語義を特定する。次いでステップＳ１３でＷi，Ｗjの全ての組合わせについてチェックし、チェックが終了すればステップＳ１４に進む。
【００２９】
ステップＳ１４では、単語集合Ｗcに含まれる単語Ｗciが属する概念を検索し、単語Ｗciの上位概念を検索し（ステップＳ１５）、該当する話題スロットがあるかどうかの判別を行う（ステップＳ１６）。ある（ＹＥＳ）場合は、単語Ｗciを話題スロットに追加する（ステップＳ１７）。これは、上位概念が、最上位概念に行き着くまで繰り返される（ステップＳ１８）。また、この話題スロットヘの追加手順は、単語集合Ｗcのすべての単語Ｗciについて行われる（ステップＳ１９）。
【００３０】
なお、Ｗi＝｛パン｝，Ｗj＝｛食べる｝の場合、実例文の中に「パンを食べる」という文があることを示している。「食べるパンを」のような文は、解析の対象を選ぶ文選択の作業において削除されるのが一般的であるため、通常ありえない組合せとなるが、本実施の形態では、共起する単語の組合せそのものを利用する。これは、「山と川」というような係り受け関係の場合に、共起項目を増やすことができ効果的である。また、話題情報生成部８では、単語Ｗi，Ｗjに対応する共起項目の検索時に、該当する単語だけではなく概念も同時に抽出することで、単語と概念両方に一致するものだけを結果として残す。
【００３１】
話題情報生成部８で用いられる話題スロットには、例えば、「時」、「位置」、「変化」、「行為」、「移動」、「現象」、「状態」、「人間または人間と似た振る舞いをする主体」、「もの」、「事柄」、「さまざまな物と事柄」、「それぞれの現象や物事」、「客観的な対象」、等が挙げられる。
ここで、「変化、行為、移動、現象、状態」は、上位概念としての「事象」に含まれる場合、「事象」概念１つとして扱うことも可能である。また、意味の細分化のために下位の概念として「変化、行為、移動、現象、状態」それぞれを１つの項目として扱うことも可能である。これは、「ものごと」に対しても同様であり、下位の概念として「もの、事柄、さまざまな物と事柄、それぞれの現象や物事、客観的な対象」を用いて細分化することもできる。
【００３２】
図８は、「組織」という単語をシソーラスから検索した例を示す図である。８０は、シソーラス上の最上位の概念を示し、８１、８２、８３、８４、８５は各々「組織」という単語が５つの意味に分類されており、それぞれの意味に従って、特定の上位概念の下に分類されている状態を示している。
たとえば、８２の「組織を作り上げる」という意味の場合は、“組織を創立する”という上位概念に含まれ、さらに“物事を設定すること”という上位概念に分類されている。最終的には、“行為”という話題スロットに分類されていることが分かる。もちろん、この上位概念は、シソーラスが異なれば概念の名称も異なり、おのずと話題スロット名も異なったものとなる。
【００３３】
図７は、実際の音声波形を本実施の形態による手法を用いて解析した出力例を示す図である。話題情報出力部９では、図７に示すような形式で話題情報の出力が行われる。２つの話題が出力されており、１つ目の話題は、３つの話題スロット（位置、主体、もの）から構成され、それぞれの話題スロットは、東京、地下鉄という単語が示されている。２つ目の話題は、３つ話題スロット（位置、行為、主体）から構成され、ホテル、宿泊という単語が示されている。これは人手による検証結果と一致しており、本実施の形態の効果が表れている。もちろん、この出力情報は画面に表示するだけではなく他の形式での表示やファイルなどの他の出力媒体に保存することも可能である。
なお、本発明の音声要約装置は、上述の図示例のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【００３４】
以上説明した音声要約装置は、この音声要約装置を機能させるためのプログラムで実現できる。このプログラムはコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されている。本発明では、この記録媒体として、音声要約装置を実現するコンピュータのメインメモリそのものがプログラムメディアであってもよいし、また外部記憶装置としてＣＤ−ＲＯＭドライバ等のプログラム読み取り装置が設けられ、そこに挿入することで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等のプログラムメディアであってもよい。いずれの場合においても、格納されているプログラムはＣＰＵがアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいはいずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【００３５】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピーディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。
【００３６】
さらに、図示されていないが、外部の通信ネットワークとの接続が可能な手段を備えている場合には、その通信接続手段を介して通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように、流動的にプログラムを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用プログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであってもよい。なお、記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであってもよい。
【００３７】
【発明の効果】
以上、詳述したように、本発明によれば、話者同士による対話音声などの音声波形中に含まれる複数の話題を分割し、かつ、話題内容を推定するために必要な情報を提示可能となり、対話音声などの話者の音声中に含まれる複数の話題を推定することができ、利用者が音声内容を短時間で把握・利用すること可能となる。
本発明による装置を用いることで、音声波形中に含まれる話題を推定することはもちろん、音声にテキストのインデックスを自動的に付与し効率的な検索を支援する手段を提供することも可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の音声要約装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態において、音素片認識部での出力結果例を示す図である。
【図３】本実施の形態において、重要区間出現頻度の概念図である。
【図４】本実施の形態において、音響パワーとその変化量との関係を示す図である。
【図５】本実施の形態において、実際の音声波形（８９秒）を解析した結果を示す図である。
【図６】本実施の形態において、実際の音声波形（図５に示した音声と同じ）を解析した結果を示す図である。
【図７】本実施の形態において、実際の音声波形を解析した出力例を示す図である。
【図８】本実施の形態において、「組織」という単語をシソーラスから検索した例を示す図である。
【図９】本実施の形態において、重要区間抽出のための局所距離算出の動作を説明するフロー図である。
【図１０】本実施の形態において、話題情報生成部で行う話題情報生成の動作を説明するフロー図である。
【図１１】従来の音声要約装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１    音声入力部
２    特徴抽出部
３    音素片認識部
４    重要区間抽出部
５    重要区間インデックス格納部
６    話題境界検出部
７    単語認識部
８    話題情報生成部
９    話題情報出力部
１０  音声波形格納部
【図１】
0004344418.tif 000004
【図２】
0004344418.tif 000005
【図３】
0004344418.tif 000006
【図４】
0004344418.tif 000007
【図５】
0004344418.tif 000008
【図６】
0004344418.tif 000009
【図７】
0004344418.tif 000010
【図８】
0004344418.tif 000011
【図９】
0004344418.tif 000012
【図１０】
0004344418.tif 000013
【図１１】
0004344418.tif 000014