(57)【要約】【課題】自律移動体に音声認識の精度をより向上させる動作を実行させる。【解決手段】認識処理に基づいて行動を行う自律移動体の動作を制御する動作制御部、を備え、前記動作制御部は、音声認識処理の対象音声である目的音が検出された場合、前記目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において前記対象音声ではない非目的音の入力レベルがより低下する位置に、前記自律移動体を移動させる、情報処理装置が提供される。また、プロセッサが、認識処理に基づいて行動を行う自律移動体の動作を制御すること、を含み、前記制御することは、音声認識処理の対象音声である目的音が検出された場合、前記目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において前記対象音声ではない非目的音の入力レベルがより低下する位置に、前記自律移動体を移動させること、をさらに含む、情報処理方法が提供される。【選択図】図１０
2019187834.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識処理に基づいて行動を行う自律移動体の動作を制御する動作制御部、
を備え、
前記動作制御部は、音声認識処理の対象音声である目的音が検出された場合、前記目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において前記対象音声ではない非目的音の入力レベルがより低下する位置に、前記自律移動体を移動させる、
情報処理装置。
【請求項２】
前記動作制御部は、前記目的音が検出された場合、前記目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において前記目的音の入力レベルがより上昇し、前記非目的音の入力レベルがより低下する位置に、前記自律移動体を移動させる、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記動作制御部は、前記目的音が検出された場合、前記非目的音を発するノイズ源からより遠ざかり、前記接近対象により近づく位置に、前記自律移動体を移動させる、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記動作制御部は、前記目的音が検出された場合、前記接近対象を中心に前記非目的音を発するノイズ源とは反対側に前記自律移動体を移動させる、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記目的音は、ユーザの発話音声であり、
前記接近対象は、前記発話音声を発した発話ユーザである、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記接近対象は、ユーザの発話音声に基づく前記音声認識処理により特定された動体、固定物体、または位置である、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記動作制御部は、周囲環境における前記非目的音の発生状況を示すノイズマップに基づいて、前記自律移動体の動作を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記ノイズマップは、前記非目的音を発するノイズ源の情報を含み、
前記動作制御部は、前記ノイズ源に係る回避優先度に基づいて、前記自律移動体の動作を制御する、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記ノイズ源に係る回避優先度は、前記ノイズ源の種別に基づいて決定される、
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記ノイズ源に係る回避優先度は、前記ノイズ源が発する前記非目的音の前記音声認識処理に対する影響度に基づいて決定される、
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記影響度は、前記非目的音の音声らしさの度合いを示す指標または定常性の度合いを示す指標のうち少なくともいずれかに基づいて算出される、
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記動作制御部は、前記目的音が検出されない場合、前記ノイズマップに基づいて、前記非目的音の入力を回避するよう前記自律移動体の動作を制御する、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記動作制御部は、前記目的音が検出されない場合、前記ノイズマップに基づいて、前記非目的音の入力レベルが閾値以下となるエリア内に前記自律移動体の移動範囲を制限する、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記ノイズマップを生成する周辺環境推定部、
をさらに備える、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記周辺環境推定部は、前記非目的音を発するノイズ源に係る方向推定または音圧測定に基づいて、前記ノイズマップを生成する、
請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記周辺環境推定部は、収集された前記非目的音に基づいて、前記ノイズマップを動的に更新する、
請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記周辺環境推定部は、前記非目的音を発するノイズ源の数、位置、または音圧の変化に基づいて、前記ノイズマップを動的に更新する、
請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記周辺環境推定部は、周辺環境にユーザが存在する時間帯において収集された前記非目的音に基づいて、前記ノイズマップの生成または更新を行う、
請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
プロセッサが、認識処理に基づいて行動を行う自律移動体の動作を制御すること、
を含み、
前記制御することは、音声認識処理の対象音声である目的音が検出された場合、前記目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において前記対象音声ではない非目的音の入力レベルがより低下する位置に、前記自律移動体を移動させること、
をさらに含む、
情報処理方法。
【請求項２０】
コンピュータを、
認識処理に基づいて行動を行う自律移動体の動作を制御する動作制御部、
を備え、
前記動作制御部は、音声認識処理の対象音声である目的音が検出された場合、前記目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において前記対象音声ではない非目的音の入力レベルがより低下する位置に、前記自律移動体を移動させる、
情報処理装置、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザの発話などの音源の方向を推定し、当該音源の方向に応じた動作を実行する種々の装置が開発されている。上記の装置には、例えば、推定した音源方向に基づいて、自律移動を実行する自律移動体が含まれる。例えば、特許文献１には、ユーザの発話や顔が認識された方向にロボット装置を移動させる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１３０４２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に記載の技術では、ユーザの発話以外の音、すなわちノイズの存在が考慮されていない。このため、推定されたユーザの方向にロボット装置を単に接近させた場合、ノイズの入力レベルが上昇し、ユーザの発話の認識が困難となる可能性がある。【０００５】
そこで、本開示では、自律移動体に音声認識の精度をより向上させる動作を実行させることが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、認識処理に基づいて行動を行う自律移動体の動作を制御する動作制御部、を備え、前記動作制御部は、音声認識処理の対象音声である目的音が検出された場合、前記目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において前記対象音声ではない非目的音の入力レベルがより低下する位置に、前記自律移動体を移動させる、情報処理装置が提供される。【０００７】
また、本開示によれば、プロセッサが、認識処理に基づいて行動を行う自律移動体の動作を制御すること、を含み、前記制御することは、音声認識処理の対象音声である目的音が検出された場合、前記目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において前記対象音声ではない非目的音の入力レベルがより低下する位置に、前記自律移動体を移動させること、をさらに含む、情報処理方法が提供される。【０００８】
また、本開示によれば、コンピュータを、認識処理に基づいて行動を行う自律移動体の動作を制御する動作制御部、を備え、前記動作制御部は、音声認識処理の対象音声である目的音が検出された場合、前記目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において前記対象音声ではない非目的音の入力レベルがより低下する位置に、前記自律移動体を移動させる、情報処理装置、として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
以上説明したように本開示によれば、自律移動体に音声認識の精度をより向上させる動作を実行させることが可能となる。【００１０】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の一実施形態に係る自律移動体のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】同実施形態に係る自律移動体が備えるアクチュエータの構成例である。
【図３】同実施形態に係る自律移動体が備えるアクチュエータの動作について説明するための図である。
【図４】同実施形態に係る自律移動体が備えるアクチュエータの動作について説明するための図である。
【図５】同実施形態に係る自律移動体が備えるディスプレイの機能について説明するための図である。
【図６】同実施形態に係る自律移動体の動作例を示す図である。
【図７】同実施形態に係る自律移動体の機能構成例を示す図である。
【図８Ａ】同実施形態に係る自律移動体の動作概要について説明するための図である。
【図８Ｂ】同実施形態に係る自律移動体の動作概要について説明するための図である。
【図９】同実施形態に係る目的音の未検出時における自律移動体の動作制御について説明するための図である。
【図１０】同実施形態に係る目的音が検出された場合におけるノイズマップに基づく動作制御について説明するための図である。
【図１１】同実施形態に係る目的音が検出された場合におけるノイズマップに基づく動作制御について説明するための図である。
【図１２】同実施形態に係る接近対象が発話ユーザではない場合における動作制御について説明するための図である。
【図１３】同実施形態に係る音源方向推定に基づくノイズマップの生成について説明するための図である。
【図１４】同実施形態に係る音源方向推定に基づくノイズマップの生成について説明するための図である。
【図１５】同実施形態に係るノイズ源の種別情報を含むノイズマップの一例を示す図である。
【図１６】同実施形態に係るノイズマップの生成処理および更新処理に係る実行条件の設定例である。
【図１７】同実施形態に係るノイズマップの統合処理について説明するための図である。
【図１８】同実施形態に係るユーザ入力に基づくノイズマップの生成および更新について説明するための図である。
【図１９】同実施形態に係るユーザ入力に基づくノイズマップの生成および更新について説明するための図である。
【図２０】同実施形態に係るノイズ領域の回避が困難な状況の一例を示す図である。
【図２１】同実施形態に係る音声らしさの度合いを示す指標αと定常性の度合いを示す指標βの算出について説明するための図である。
【図２２】同実施形態に係る音声らしさの度合いを示す指標αと定常性の度合いを示す指標βの算出について説明するための図である。
【図２３】同実施形態に係るノイズマップ更新の流れを示すフローチャートである。
【図２４】同実施形態に係る動作制御の流れ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】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１３】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．構成
１．１．自律移動体１０の概要
１．２．自律移動体１０のハードウェア構成例
１．３．自律移動体１０の機能構成例
２．実施形態
２．１．概要
２．２．動作制御の詳細
２．３．ノイズマップの生成と更新
２．４．ノイズ源の回避優先度に基づく動作制御
２．５．動作の流れ
３．まとめ
【００１４】
＜１．構成＞
＜＜１．１．自律移動体１０の概要＞＞
上述したように、近年においては、ユーザの発話などを認識し、認識結果に基づく動作を実行する種々の装置が開発されている。上記のような装置には、例えば、ユーザの発話や、周囲の環境などに応じて振る舞いを変化させる自律移動体が挙げられる。
【００１５】
ここで、一般に精度の高い音声認識を実現するためには、マイクロフォンを通じて得られる音の信号において、音声認識の対象音声である目的音（例えば、ユーザの発話音声）と対象音声ではない非目的音のパワーの比、すなわちＳＮ比（Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ）を高めることが重要となる。特に、音声認識機能を有する自律移動体にあっては、ＳＮ比が向上する位置に移動を行うことで音声認識精度を高めることが望ましい。
【００１６】
しかし、特許文献１に記載の技術では、非目的音を考慮しておらず、ユーザの発話や顔が認識された方向にロボット装置を移動させるに留まっている。このため、特許文献１に記載の技術では、ユーザに接近すると共に非目的音を発するノイズ源にも同時に接近した結果、ＳＮ比が低下し、音声認識精度が低下する状況も想定される。
【００１７】
また、特許文献１に記載の技術では、ユーザの発話や顔が認識されたことをトリガーとし、ユーザに接近するようロボット装置の動作を制御している。このため、特許文献１に記載のロボット装置は、周辺に存在するユーザに常に追従する可能性が高く、ユーザに煩わしさを感じさせてしまうことも想定される。
【００１８】
本開示の一実施形態に係る情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムは、上記の点に着目して発想されたものであり、自律移動体に音声認識の精度をより向上させる動作を実行させることを可能とする。
【００１９】
ここで、まず、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０の概要について説明する。本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、収集したセンサ情報に基づく状況推定を実行し、状況に応じた種々の動作を自律的に選択し実行する情報処理装置である。自律移動体１０は、単にユーザの指示コマンドに従った動作を行うロボットとは異なり、状況ごとに最適であると推測した動作を自律的に実行することを特徴の一つとする。
【００２０】
本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、例えば、音声認識処理の対象音声である目的音、すなわちユーザの発話が検出されない場合には、上記対象音声ではない非目的音の入力が回避されるよう自律動作を行ってよい。当該動作によれば、ユーザに常につきまとうことなく、またユーザの発話が検出された際には、当該発話に係る音声認識の精度が向上する可能性を効果的に高めることが可能である。
【００２１】
また、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、目的音が検出された場合には、当該目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において非目的音の入力レベルがより低下する位置に移動してよい。すなわち、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、非目的音を考慮した移動動作を行うことで、ＳＮ比を向上させ、ユーザの発話に係る音声認識精度を効果的に向上させることが可能である。
【００２２】
このように、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、ヒトを含む動物と同様に、自己の状態や周囲の環境などを総合的に判断して自律動作を決定、実行する。上記の点において、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、指示に基づいて対応する動作や処理を実行する受動的な装置とは明確に相違する。
【００２３】
本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、空間内において自律的な姿勢制御を行い、種々の動作を実行する自律移動型ロボットであってよい。自律移動体１０は、例えば、ヒトやイヌなどの動物を模した形状や、動作能力を有する自律移動型ロボットであってもよい。また、自律移動体１０は、例えば、ユーザとのコミュニケーション能力を有する車両や無人航空機などの装置であってもよい。本開示の一実施形態に係る自律移動体１０の形状、能力、また欲求などのレベルは、目的や役割に応じて適宜設計され得る。
【００２４】
＜＜１．２．自律移動体１０のハードウェア構成例＞＞
次に、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０のハードウェア構成例について説明する。なお、以下では、自律移動体１０がイヌ型の四足歩行ロボットである場合を例に説明する。
【００２５】
図１は、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０のハードウェア構成例を示す図である。図１に示すように、自律移動体１０は、頭部、胴部、４つの脚部、および尾部を有するイヌ型の四足歩行ロボットである。また、自律移動体１０は、頭部に２つのディスプレイ５１０を備える。
【００２６】
また、自律移動体１０は、種々のセンサを備える。自律移動体１０は、例えば、マイクロフォン５１５、カメラ５２０、ＴｏＦ（Ｔｉｍｅ  ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）センサ５２５、人感センサ５３０、測距センサ５３５、タッチセンサ５４０、照度センサ５４５、足裏ボタン５５０、慣性センサ５５５を備える。
【００２７】
（マイクロフォン５１５）
マイクロフォン５１５は、周囲の音を収集する機能を有する。上記の音には、例えば、ユーザの発話や、周囲の環境音が含まれる。自律移動体１０は、例えば、頭部に４つのマイクロフォンを備えてもよい。複数のマイクロフォン５１５を備えることで、周囲で発生する音を感度高く収集すると共に、音源の定位を実現することが可能となる。
【００２８】
（カメラ５２０）
カメラ５２０は、ユーザや周囲環境を撮像する機能を有する。自律移動体１０は、例えば、鼻先と腰部に２つの広角カメラを備えてもよい。この場合、鼻先に配置される広角カメラは、自律移動体１０の前方視野（すなわち、イヌの視野）に対応した画像を撮像し、腰部の広角カメラは、上方を中心とする周囲領域の画像を撮像する。自律移動体１０は、例えば、腰部に配置される広角カメラにより撮像された画像に基づいて、天井の特徴点などを抽出し、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）を実現することができる。
【００２９】
（ＴｏＦセンサ５２５）
ＴｏＦセンサ５２５は、頭部前方に存在する物体との距離を検出する機能を有する。ＴｏＦセンサ５２５は、頭部の鼻先に備えられる。ＴｏＦセンサ５２５によれば、種々の物体との距離を精度高く検出することができ、ユーザを含む対象物や障害物などとの相対位置に応じた動作を実現することが可能となる。
【００３０】
（人感センサ５３０）
人感センサ５３０は、ユーザやユーザが飼育するペットなどの所在を検知する機能を有する。人感センサ５３０は、例えば、胸部に配置される。人感センサ５３０によれば、前方に存在する動物体を検知することで、当該動物体に対する種々の動作、例えば、興味、恐怖、驚きなどの感情に応じた動作を実現することが可能となる。
【００３１】
（測距センサ５３５）
測距センサ５３５は、自律移動体１０の前方床面の状況を取得する機能を有する。測距センサ５３５は、例えば、胸部に配置される。測距センサ５３５によれば、自律移動体１０の前方床面に存在する物体との距離を精度高く検出することができ、当該物体との相対位置に応じた動作を実現することができる。
【００３２】
（タッチセンサ５４０）
タッチセンサ５４０は、ユーザによる接触を検知する機能を有する。タッチセンサ５４０は、例えば、頭頂、あご下、背中など、ユーザが自律移動体１０に対し触れる可能性が高い部位に配置される。タッチセンサ５４０は、例えば、静電容量式や感圧式のタッチセンサであってよい。タッチセンサ５４０によれば、ユーザによる触れる、撫でる、叩く、押すなどの接触行為を検知することができ、当該接触行為に応じた動作を行うことが可能となる。
【００３３】
（照度センサ５４５）
照度センサ５４５は、自律移動体１０が位置する空間の照度を検出する。照度センサ５４５は、例えば、頭部背面において尾部の付け根などに配置されてもよい。照度センサ５４５によれば、周囲の明るさを検出し、当該明るさに応じた動作を実行することが可能となる。
【００３４】
（足裏ボタン５５０）
足裏ボタン５５０は、自律移動体１０の脚部底面が床と接触しているか否かを検知する機能を有する。このために、足裏ボタン５５０は、４つの脚部の肉球に該当する部位にそれぞれ配置される。足裏ボタン５５０によれば、自律移動体１０と床面との接触または非接触を検知することができ、例えば、自律移動体１０がユーザにより抱き上げられたことなどを把握することが可能となる。
【００３５】
（慣性センサ５５５）
慣性センサ５５５は、頭部や胴部の速度や加速度、回転などの物理量を検出する６軸センサである。すなわち、慣性センサ５５５は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度および角速度を検出する。慣性センサ５５５は、頭部および胴部にそれぞれ配置される。慣性センサ５５５によれば、自律移動体１０の頭部および胴部の運動を精度高く検出し、状況に応じた動作制御を実現することが可能となる。
【００３６】
以上、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０が備えるセンサの一例について説明した。なお、図１を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、自律移動体１０が備え得るセンサの構成は係る例に限定されない。自律移動体１０は、上記の構成のほか、例えば、温度センサ、地磁気センサ、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）信号受信機を含む各種の通信装置などをさらに備えてよい。自律移動体１０が備えるセンサの構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形され得る。
【００３７】
続いて、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０の関節部の構成例について説明する。図２は、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０が備えるアクチュエータ５７０の構成例である。本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、図２に示す回転箇所に加え、耳部と尾部に２つずつ、口に１つの合計２２の回転自由度を有する。
【００３８】
例えば、自律移動体１０は、頭部に３自由度を有することで、頷きや首を傾げる動作を両立することができる。また、自律移動体１０は、腰部に備えるアクチュエータ５７０により、腰のスイング動作を再現することで、より現実のイヌに近い自然かつ柔軟な動作を実現することが可能である。
【００３９】
なお、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、例えば、１軸アクチュエータと２軸アクチュエータを組み合わせることで、上記の２２の回転自由度を実現してもよい。例えば、脚部における肘や膝部分においては１軸アクチュエータを、肩や大腿の付け根には２軸アクチュエータをそれぞれ採用してもよい。
【００４０】
図３および図４は、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０が備えるアクチュエータ５７０の動作について説明するための図である。図３を参照すると、アクチュエータ５７０は、モータ５７５により出力ギアを回転させることで、可動アーム５９０を任意の回転位置および回転速度で駆動させることができる。
【００４１】
図４を参照すると、本開示の一実施形態に係るアクチュエータ５７０は、リアカバー５７１、ギアＢＯＸカバー５７２、制御基板５７３、ギアＢＯＸベース５７４、モータ５７５、第１ギア５７６、第２ギア５７７、出力ギア５７８、検出用マグネット５７９、２個のベアリング５８０を備える。
【００４２】
本開示の一実施形態に係るアクチュエータ５７０は、例えば、磁気式ｓｖＧＭＲ（ｓｐｉｎ−ｖａｌｖｅ  Ｇｉａｎｔ  Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ）であってもよい。制御基板５７３が、メインプロセッサによる制御に基づいて、モータ５７５を回転させることで、第１ギア５７６および第２ギア５７７を介して出力ギア５７８に動力が伝達され、可動アーム５９０を駆動させることが可能である。
【００４３】
また、制御基板５７３に備えられる位置センサが、出力ギア５７８に同期して回転する検出用マグネット５７９の回転角を検出することで、可動アーム５９０の回転角度、すなわち回転位置を精度高く検出することができる。
【００４４】
なお、磁気式ｓｖＧＭＲは、非接触方式であるため耐久性に優れるとともに、ＧＭＲ飽和領域において使用することで、検出用マグネット５７９や位置センサの距離変動による信号変動の影響が少ないという利点を有する。
【００４５】
以上、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０が備えるアクチュエータ５７０の構成例について説明した。上記の構成によれば、自律移動体１０が備える関節部の屈伸動作を精度高く制御し、また関節部の回転位置を正確に検出することが可能となる。
【００４６】
続いて、図５を参照して、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０が備えるディスプレイ５１０の機能について説明する。図５は、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０が備えるディスプレイ５１０の機能について説明するための図である。
【００４７】
（ディスプレイ５１０）
ディスプレイ５１０は、自律移動体１０の目の動きや感情を視覚的に表現する機能を有する。図５に示すように、ディスプレイ５１０は、感情や動作に応じた眼球、瞳孔、瞼の動作を表現することができる。ディスプレイ５１０は、文字や記号、また眼球運動とは関連しない画像などを敢えて表示しないことで、実在するイヌなどの動物に近い自然な動作を演出する。
【００４８】
また、図５に示すように、自律移動体１０は、右眼および左眼にそれぞれ相当する２つのディスプレイ５１０ｒおよび５１０ｌを備える。ディスプレイ５１０ｒおよび５１０ｌは、例えば、独立した２つのＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）により実現される。ＯＬＥＤによれば、眼球の曲面を再現することが可能となり、１枚の平面ディスプレイにより一対の眼球を表現する場合や、２枚の独立した平面ディスプレイにより２つの眼球をそれぞれ表現する場合と比較して、より自然な外装を実現することができる。
【００４９】
以上述べたように、ディスプレイ５１０ｒおよび５１０ｌによれば、図５に示すような自律移動体１０の視線や感情を高精度かつ柔軟に表現することが可能となる。また、ユーザはディスプレイ５１０に表示される眼球の動作から、自律移動体１０の状態を直観的に把握することが可能となる。
【００５０】
以上、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０のハードウェア構成例について説明した。上記の構成によれば、図６に示すように、自律移動体１０の関節部や眼球の動作を精度高くまた柔軟に制御することで、より実在の生物に近い動作および感情表現を実現することが可能となる。なお、図６は、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０の動作例を示す図であるが、図６では、自律移動体１０の関節部および眼球の動作について着目して説明を行うため、自律移動体１０の外部構造を簡略化して示している。同様に、以下の説明においては、自律移動体１０の外部構造を簡略化して示す場合があるが、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０のハードウェア構成および外装は、図面により示される例に限定されず、適宜設計され得る。
【００５１】
＜＜１．３．自律移動体１０の機能構成例＞＞
次に、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０の機能構成例について説明する。図７は、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０の機能構成例を示す図である。図７を参照すると、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、入力部１１０、認識部１２０、周辺環境推定部１３０、周辺環境保持部１４０、動作制御部１５０、駆動部１６０、出力部１７０を備える。
【００５２】
（入力部１１０）
入力部１１０は、ユーザや周囲環境に係る種々の情報を収集する機能を有する。入力部１１０は、例えば、ユーザの発話や周囲で発生する環境音、ユーザや周囲環境に係る画像情報、および種々のセンサ情報を収集する。このために、入力部１１０は、図１に示す各種のセンサを備える。
【００５３】
（認識部１２０）
認識部１２０は、入力部１１０が収集した種々の情報に基づいて、ユーザや周囲の物体、また自律移動体１０の状態に係る種々の認識を行う機能を有する。一例としては、認識部１２０は、人識別、顔認識、表情や視線の認識、音声認識、物体認識、色認識、形認識、マーカー認識、障害物認識、段差認識、明るさ認識などを行ってよい。
【００５４】
（周辺環境推定部１３０）
周辺環境推定部１３０は、入力部１１０が収集したセンサ情報や、認識部１２０による認識結果に基づいて、非目的音の発生状況を示すノイズマップを生成、更新する機能を有する。周辺環境推定部１３０が有する機能については別途詳細に説明する。
【００５５】
（周辺環境保持部１４０）
周辺環境保持部１４０は、周辺環境推定部１３０が生成、更新したノイズマップを保持する機能を有する。
【００５６】
（動作制御部１５０）
動作制御部１５０は、認識部１２０による認識結果や周辺環境保持部１４０が保持するノイズマップに基づいて行動計画を行い、当該行動計画に基づいて、駆動部１６０および出力部１７０の動作を制御する。動作制御部１５０は、例えば、上記の行動計画に基づいて、アクチュエータ５７０の回転制御や、ディスプレイ５１０の表示制御、スピーカによる音声出力制御などを行う。本開示の一実施形態に係る動作制御部１５０が有する機能については別途詳細に説明する。
【００５７】
（駆動部１６０）
駆動部１６０は、動作制御部１５０による制御に基づいて、自律移動体１０が有する複数の関節部を屈伸させる機能を有する。より具体的には、駆動部１６０は、動作制御部１５０による制御に基づき、各関節部が備えるアクチュエータ５７０を駆動させる。
【００５８】
（出力部１７０）
出力部１７０は、動作制御部１５０による制御に基づいて、視覚情報や音情報の出力を行う機能を有する。このために、出力部１７０は、ディスプレイ５１０やスピーカを備える。
【００５９】
以上、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０の機能構成について説明した。なお、図７に示す構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る自律移動体１０の機能構成は係る例に限定されない。本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、例えば、情報処理サーバや他の自律移動体と通信を行う通信部などを備えてよい。また、認識部１２０、周辺環境推定部１３０、動作制御部１５０などが有する機能は、上記の情報処理サーバの機能として実現されてもよい。この場合、情報処理サーバは、自律移動体１０の入力部１１０が収集したセンサ情報に基づいて各種の認識処理、ノイズマップの生成または更新、行動計画を実行し、自律移動体１０の駆動部１６０と出力部１７０の制御を行うことが可能である。本開示の一実施形態に係る自律移動体１０の機能構成は仕様や運用に応じて柔軟に変形され得る。
【００６０】
＜２．実施形態＞
＜＜２．１．概要＞＞
次に、本開示の実施形態の概要について説明する。上述したように、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、目的音に係る音声認識の精度を向上させるために、目的音と非目的音とに係るＳＮ比が向上するように自律動作を行う。
【００６１】
ここで、ＳＮ比を向上させるための手法としては、入力信号に信号処理を施す手法（マルチマイク信号処理、シングルマイク信号処理）や、指向性マイクロフォンなどを用いる手法も想定される。しかし、ＳＮ比に対しては、目的音源や非目的音源（以下、ノイズ源、とも称する）との物理的な距離の影響が最も強いといえる。
【００６２】
このために、本実施形態に係る自律移動体１０は、単純に目的音源へ近づくのではなく、目的音源へ近づきながらも非目的音源から可能な限り遠ざかることで、ＳＮ比を効果的に向上させることができる。
【００６３】
図８Ａおよび図８Ｂは、本実施形態に係る自律移動体１０の動作概要について説明するための図である。図８Ａには、本実施形態に係る比較手法による移動制御の一例が示されている。図８Ａに示す一例の場合、比較装置９０は、ユーザＵの音声、すなわち目的音が検出された場合、当該目的音の入力レベル（音圧レベル）が上昇するように、ユーザＵに最短距離を以って接近している。しかし、この際、比較装置９０は、非目的音を発するノイズ源ＮＳの存在を考慮していないため、ユーザＵに接近すると同時にノイズ源ＮＳにも接近している。このように、比較手法の場合、目的音の入力レベルと共に非目的音の入力レベルも上昇し、結果としてＳＮ比の向上効果が薄れ、ユーザＵの発話に係る音声認識精度が低下する可能性が生じる。
【００６４】
一方、図８Ｂは、本実施形態に係る情報処理方法による移動制御の一例が示されている。図８Ｂに示すように、本実施形態に係る自律移動体１０は、ユーザＵの音声、すなわち目的音が検出された場合、非目的音を発するノイズ源の存在を考慮して移動を行う。具体的には、本実施形態に係る動作制御部１５０は、目的音が検出された場合、目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において非目的音の入力レベルがより低下する位置に、自律移動体１０を移動させてよい。
【００６５】
ここで、上記の接近対象は、目的音、すなわち発話音声を発したユーザＵであってよい。すなわち、本実施形態に係る動作制御部１５０は、ユーザＵの発話が検出された場合、接近対象であるユーザＵの周辺においてユーザＵの発話に係る入力レベルがより上昇し、ノイズ音源ＮＳが発する非目的音の入力レベルがより低下する位置に、自律移動体１０を移動させることができる。
【００６６】
図８Ｂに示す一例の場合、本実施形態に係る動作制御部１５０は、接近対象であるユーザＵを中心に非目的音の発生位置、すなわちノイズ源ＮＳとは反対側に自律移動体１０を移動させている。このように、本実施形態に係る動作制御部１５０によれば、ノイズ音源ＮＳからより遠ざかり、かつ接近対象であるユーザＵにより近づくように、自律移動体１０を移動させることができる。また、自律移動体１０をユーザＵを挟んでノイズ源ＮＳとは反対側に移動させる場合、ユーザＵが壁の役割を果たしノイズ源ＮＳが発する非目的音の入力レベルがさらに効果的に低下する効果が期待される。
【００６７】
本実施形態に係る動作制御部１５０が有する上記の機能によれば、目的音の入力レベルを上昇させると共に、非目的音の入力レベルを低下、または入力レベルの上昇率を軽減することができ、結果としてＳＮ比を効果的に向上させることが可能となる。このように、本実施形態に係る動作制御部１５０によれば、入力信号に対する信号処理や指向性マイクロフォンを用いたビームフォーミングを行わずとも、自律移動体１０が本来有する移動機能だけを利用してＳＮ比を大幅に改善することができる。
【００６８】
＜＜２．２．動作制御の詳細＞＞
次に、本実施形態に係る動作制御部１５０による自律移動体１０の動作制御についてより詳細に説明する。上述したように、本実施形態に係る動作制御部１５０は、目的音に加え非目的音の存在を考慮した動作を自律移動体１０に実行させることで、ＳＮ比を改善し目的音に係る音声認識精度を効果的に向上させることができる。
【００６９】
ここで、本実施形態に係る目的音とは、認識部１２０による音声認識の対象音声と定義できる。上記対象音声は、音声全般であってもよい。例えば、自律移動体１０がテレビジョン装置やラジオなどから出力される音声や、ユーザまたは第三者の発話音声のすべてを音声認識の対象とする場合、上記のような音声は、すべて目的音といえる。この場合、認識部１２０は、例えば、人の声の倍音構造などに着目しピッチを比較するなどして、上記のような音声全般を目的音として検出することが可能である。なお、上記のような音声をすべて目的音とする場合、自律移動体１０が例えば、テレビジョン装置から出力される音声に応じて何らかのアクションを行うことなどが可能となる。
【００７０】
一方、本実施形態に係る目的音は、上記のような音声のうち、例えば、事前に登録された所定のユーザの音声のみであってもよい。この場合、認識部１２０は、予め登録されたユーザの音声特徴に基づく話者識別や、入力信号の到来方向に存在する人物の顔識別を行うことで、所定のユーザの発話音声のみを目的音として検出可能である。
【００７１】
他方、本実施形態に係る目的音は、所定ユーザが発する発話音声のうち、特定のキーワードや、行動指示などに係る特定の文言のみであってもよい。この場合、認識部１２０は、入力信号に基づく音声認識を行うことで特定のキーワードや文言を含む所定のユーザの発話音声のみを目的音として検出することが可能である。
【００７２】
また、本実施形態に係る非目的音とは、目的音以外のすべての音として定義できる。本実施形態に係る非目的音には、例えば、キッチンにおける作業音や、換気扇や冷蔵庫、車などの装置が発する種々の非音声が挙げられる。
【００７３】
以上、本実施形態に係る目的音と非目的音について詳細に説明した。続いて、図９を参照して、目的音が検出されない場合における動作制御について説明する。図９は、本実施形態に係る目的音の未検出時における自律移動体１０の動作制御について説明するための図である。図９には、周辺環境保持部１４０が保持するノイズマップの一例が示されている。
【００７４】
ここで、本実施形態に係るノイズマップとは、周辺環境推定部１３０により生成、更新される、非目的音の発生状況を示すマップである。本実施形態に係るノイズマップには、例えば、自律移動体１０が存在する空間に存在するノイズ源や、当該ノイズ源が発する非目的音の入力レベルが強い（例えば、閾値以上）領域であるノイズ領域に係る情報が含まれる。図９に示す一例の場合、ノイズマップには、ノイズ源ＮＳ１およびＮＳ２と、ノイズ源ＮＳ１およびＮＳ２のそれぞれに対応するノイズ領域ＮＲ１およびＮＲ２の情報が含まれている。
【００７５】
本実施形態に係る動作制御部１５０は、上記のような情報を含むノイズマップに基づいて、自律移動体１０の動作を制御することを特徴の一つとする。例えば、本実施形態に係る動作制御部１５０は、目的音が検出されない場合、ノイズマップに基づいて非目的音の入力を回避するように自律移動体１０の動作を制御してよい。
【００７６】
より具体的には、本実施形態に係る動作制御部１５０は、目的音が検出されない場合、ノイズマップに基づいて非目的音の入力レベルが閾値以下となるエリア内に自律移動体１０の移動範囲を限定することができる。例えば、図９に示す一例の場合、動作制御部１５０は、目的音が検出されていない場合、ノイズ領域ＮＲ１およびＮＲ２に自律移動体１０が進入しないよう、両領域を除いたエリアに自律移動体１０の移動範囲を限定してよい。この際、動作制御部１５０は、例えば、上記エリア内において自律移動体１０をランダムに移動させたり、非目的音の音圧が最小であると予想される位置Ｐｍｉｎなどに自律移動体１０を移動させてよい。
【００７７】
本実施形態に係る動作制御部１５０による上記の制御によれば、目的音が検出されていない場合であっても、非目的音の入力がなるべく抑えられるように自律移動体１０を動作させることで、ユーザからの呼びかけなどがあった場合、すなわち目的音が検出された際に、当該目的音に係る音声認識の精度を効果的に向上させることが可能である。
【００７８】
続いて、本実施形態に係る目的音が検出された場合におけるノイズマップに基づく動作制御について詳細に説明する。上述したように、本実施形態に係る動作制御部１５０は、目的音が検出された場合、接近対象の周辺において目的音の入力レベルがより上昇し非目的音の入力レベルがより低下する位置に、自律移動体１０を移動させることを特徴の一つとする。この際、本実施形態に係る動作制御部１５０は、ノイズマップを参照することで上記の動作制御を精度高く実現することが可能である。
【００７９】
図１０は、本実施形態に係る目的音が検出された場合におけるノイズマップに基づく動作制御について説明するための図である。図１０に示す一例の場合、動作制御部１５０は、自律移動体１０の名前を呼ぶユーザＵの発話音声ＵＯ１、すなわち目的音が検出されたことに基づいて、自律移動体１０をユーザＵに接近させている。この際、本実施形態に係る動作制御部１５０は、ノイズマップを参照し、ノイズマップに含まれるノイズ源ＮＳおよびノイズ領域ＮＲを考慮して自律移動体１０の移動を制御する。
【００８０】
例えば、図１０が示す状況において、図中に二点鎖線で示すように、自律移動体１０を最短距離でユーザＵに接近させた場合、自律移動体１０がノイズ領域ＮＲ内を移動することとなる。しかし、本実施形態に係る動作制御部１５０は、ノイズマップを参照することで、自律移動体１０がノイズ領域ＮＲに進入またはノイズ領域ＮＲ内で停止することなく、かつノイズ源ＮＳからより遠ざかる位置に自律移動体１０を移動させることが可能である。より具体的には、動作制御部１５０は、図中に実線で示すようにノイズ領域ＮＲを迂回させ、接近対象であるユーザＵを中心にノイズ源ＮＳとは反対側に自律移動体１０を移動させてよい。
【００８１】
このように、本実施形態に係る動作制御部１５０は、ノイズマップを参照することにより、ノイズ源やノイズ領域を正確に把握し、目的音の入力レベルが上昇し、かつ非目的音の入力レベルが低下する位置に自律移動体１０を移動させることが可能である。本実施形態に係る動作制御部１５０による上記の動作制御によれば、ＳＮ比を向上させ、目的音に係る音声認識精度を効果的に向上させることが可能となる。
【００８２】
なお、本実施形態に係る動作制御部１５０は、必ずしも、接近対象を中心にノイズ源とは反対側に自律移動体１０を移動させなくてもよい。例えば、図１１に示す一例の場合、ノイズ源ＮＳとユーザＵを結ぶ直線上には壁が存在している。このように、ノイズ源と接近対象を結ぶ直線上に障害物がある場合、動作制御部１５０は、上記反対側に近い位置かつノイズ領域ＮＲに進入しない位置で自律移動体１０を停止させてよい。この場合であっても、目的音の入力レベル上昇と非目的音の入力レベル低下を両立し、ＳＮ比を向上させる効果を得ることが可能である。なお、動作制御部１５０は、ノイズマップに含まれる壁や家具などの情報に基づいて障害物の存在を把握してもよい、認識部１２０が認識した障害物の存在に基づいて上記のような動作制御を行ってもよい。
【００８３】
次に、本実施形態に係る接近対象が発話ユーザではない場合の動作制御について説明する。図１２は、本実施形態に係る接近対象が発話ユーザではない場合における動作制御について説明するための図である。
【００８４】
図１２に示す一例の場合、ユーザＵ１は、図１０や図１１に示した一例とは異なり、自身のところではなく、ユーザＵ２のもとへ移動を指示する旨の音声発話ＵＯ２を行っている。この際、本実施形態に係る動作制御部１５０は、認識部１２０が認識した発話音声ＵＯ２に基づいて、接近対象をユーザＵ２に設定し、ユーザＵ２に接近するよう自律移動体１０の動作を制御する。
【００８５】
このように、本実施形態に係る接近対象は、音声発話を発した発話ユーザのみではなく、当該発話音声に基づく音声認識処理により特定された他のユーザなどの動体、充電ステーションなどの固定物体、または任意の位置であってもよい。
【００８６】
本実施形態に係る動作制御部１５０は、接近対象が発話ユーザではない場合であっても、同様にノイズマップを参照し、ノイズ源ＮＳやノイズ領域ＮＲを考慮した移動を自律移動体１０に実行させることができる。図１２に示す一例の場合、動作制御部１５０は、ユーザＵ２を中心にノイズ源ＮＳとは反対側に自律移動体１０を移動させている。本実施形態に係る動作制御部１５０による上記の動作制御によれば、この後発せられることが予想されるユーザＵ２の発話音声、すなわち目的音に係る音声認識の精度を効果的に向上させることが可能となる。
【００８７】
以上、本実施形態に係るノイズマップに基づく動作制御について説明した。上述したように、本実施形態に係る動作制御部１５０は、周辺環境保持部１４０が保持するノイズマップを参照することで、目的音の入力レベルのみではなく非目的音の入力レベルを考慮した自律移動体１０の移動を実現し、ＳＭ比を向上させることで精度の高い音声認識を実現することができる。
【００８８】
なお、上記では、本実施形態に係る動作制御部１５０が、目的音が検出されたことに基づいて、接近対象へ移動するよう自律移動体１０を制御する場合を主な例に述べたが、本実施形態に移動のトリガーは係る例に限定されない。本実施形態に係る動作制御部１５０は、例えば、ユーザの顔が認識されたことや、ユーザによる移動指示に係るジェスチャが認識されたことことに基づいて、自律移動体１０を接近対象に移動させる制御を行ってもよい。この場合であっても、ノイズマップを参照し、非目的音の入力レベルがより低下する位置に自律移動体を移動させることで、後に発せられると予想される目的音に係る音声認識の精度を高めることが可能である。
【００８９】
＜＜２．３．ノイズマップの生成と更新＞＞
次に、本実施形態に係るノイズマップの生成と更新について詳細に説明する。本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、例えば、音源方向推定や音圧測定の結果に基づいて上述したようなノイズマップを生成することができる。
【００９０】
まず、本実施形態に係る音源方向推定に基づくノイズマップの生成について説明する。図１３は、本実施形態に係る音源方向推定に基づくノイズマップの生成について説明するための図である。
【００９１】
音源方向推定に基づくノイズマップの生成において、周辺環境推定部１３０は、まず任意の地点において音源定位を行い音源の方向を推定する。図１３に示す一例の場合、周辺環境推定部１３０は、地点Ｐ１において、ノイズ源ＮＳ１およびＮＳ２の方向をそれぞれ推定している。なお、この時点においては、ノイズ源ＮＳ１およびＮＳ２の方向は推定可能であるが、自律移動体１０とノイズ源ＮＳ１およびＮＳ２との距離は不明である。
【００９２】
続いて、周辺環境推定部１３０は、前回推定された音源方向とは異なる地点に移動し、再び音源定位を行い音源の方向を推定する。図１３に示す一例の場合、周辺環境推定部１３０は、地点Ｐ２において、再びノイズ源ＮＳ１およびＮＳ２の方向をそれぞれ推定している。この際、周辺環境推定部１３０は、自律移動体１０移動距離と、地点Ｐ１およびＰ２において推定した方向の交点とから、空間上におけるノイズ源ＮＳ１およびＮＳ２の位置を推定することができる。
【００９３】
この後、周辺環境推定部１３０は、また別の地点において音源方向推定を繰り返すことで、音源位置に係る推定精度を向上させることが可能である。図１３に示す一例の場合、周辺環境推定部１３０は、地点Ｐ３において再度ノイズ源ＮＳ１およびＮＳ２の方向を推定している。
【００９４】
このように、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、複数地点において音源方向の推定を繰り返すことで、空間上におけるノイズ源ＮＳ１およびＮＳ２の位置を精度高く推定し、例えば、それぞれの推定位置から所定距離にある領域をノイズ領域ＮＲ１およびＮＲ２として設定したノイズマップを生成することが可能である。
【００９５】
続いて、本実施形態に係る音圧測定に基づくノイズマップの生成について説明する。上述した音源方向推定に基づくノイズマップの生成は、自律移動体１０が、同時に発生している音源数よりも多い数のマイクロフォンを備えていない場合、困難である。一方、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、自律移動体１０が単一のマイクロフォンのみしか備えていない場合であっても、下記に説明する音圧測定に基づいてノイズマップを生成することが可能である。図１４は、本実施形態に係る音源方向推定に基づくノイズマップの生成について説明するための図である。
【００９６】
音源方向推定に基づくノイズマップの生成において、周辺環境推定部１３０は、まず任意の地点において音圧レベルの測定を実行する。図１４に示す一例の場合、周辺環境推定部１３０は、地点Ｐ４において音圧レベルを測定している。続いて、周辺環境推定部１３０は、測定済の地点とは異なる他の地点において音圧レベルの測定を繰り返し実行する。図１４に示す一例の場合、周辺環境推定部１３０は、地点Ｐ５およびＰ６において音圧レベルの測定を実行している。
【００９７】
このように、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、複数地点において音圧測定を繰り返すことで、図１４に示すように音圧レベルに係る等圧線を推定し、音圧レベルが閾値以上であるエリアをノイズ領域として設定することができる。また、周辺環境推定部１３０は、ノイズ領域において最も音圧レベルが高い地点をノイズ源の位置として推定することも可能である。図１４に示す一例の場合、周辺環境推定部１３０は、推定した等圧線に基づいてノイズ領域ＮＲ１およびＮＲ２を設定し、またノイズ源ＮＳ１およびＮＳ２の位置を推定している。
【００９８】
このように、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０によれば、自律移動体１０が単一のマイクロフォンのみを備える場合であっても、複数地点において音圧測定を繰り返し実行することで、精度の高いノイズマップを生成することが可能である。なお、音圧測定に基づくノイズマップ生成を行う場合には、目的音と非目的音を切り分けることが必要となるが、当該切り分けは、上述した認識部１２０の機能により実現可能である。
【００９９】
また、本実施形態に係るノイズマップは、ノイズ源の種別などの情報を含んでもよい。図１５は、本実施形態に係るノイズ源の種別情報を含むノイズマップの一例を示す図である。図１５に示す一例の場合、ノイズ源ＮＳ１およびＮＳ２がそれぞれキッチンおよびテレビジョン装置であることがノイズマップの情報として含まれていることがわかる。
【０１００】
本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、例えば、認識部１２０による物体認識の結果に基づいて、図１５に示すようなノイズ源の種別情報を含んだノイズマップを生成することが可能である。本実施形態に係る周辺環境推定部１３０が有する上記の機能によれば、動作制御部１５０が、ノイズ源の特定に応じてより精度の高い動作制御を行うことが可能となる。
【０１０１】
以上、本実施形態に係るノイズマップ生成の一例について説明した。続いて、本実施形態に係るノイズマップの生成または更新に係るタイミングについて説明する。
【０１０２】
例えば、ノイズマップの更新については、常時動的に行われる場合も想定される。この場合、周囲で発生する非目的音を漏れなく検出できる一方、動作制御部１５０による動作制御に対し有用ではない突発音などの情報もすべてノイズマップの情報として含まれることとなる。また、ノイズマップの更新を常時動的に実行する場合、計算量が膨大となるため、高性能のプロセッサなどが必要となる。
【０１０３】
このため、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、非目的音の収集に関し効率が良い条件においてのみノイズマップの生成処理や更新処理を実行してよい。ここで、上記の効率が良い条件とは、非目的音が多数発生し得る状況である。また、非目的音が多数発生し得る状況とは、すなわちユーザが空間上において活動を行っている状況といる。このため、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、ユーザが自律移動体１０が設置される空間に存在するタイミングで、ノイズマップの生成処理や更新処理を実行してよい。
【０１０４】
この際、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、ユーザの予定や各種のセンサ情報に基づいて、ユーザの不在あるいは存在を推定し、ユーザが存在する可能性が高い条件においてのみノイズマップの生成処理や更新処理を実行することができる。
【０１０５】
図１６は、本実施形態に係るノイズマップの生成処理および更新処理に係る実行条件の設定例である。図１６に示す一例の場合、ユーザの予定（不在または在宅）、鍵音の検出有無、ドア開閉音の検出有無、「ただいま」などの発話検出有無、人感センサによる動体の検出有無などの要素の組み合わせごとに、生成処理や更新処理を実施するか否かが設定されている。なお、図１６では、上記すべての要素において、ユーザが自律移動体１０と同一の空間に存在すると判定された場合にのみ、処理を実行する場合の一例が示されている。
【０１０６】
なお、上記のような実行可否は、自律移動体１０の特性や状況などに応じて動的に設定可能であってもよい。このように、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０によれば、周辺環境にユーザが存在する時間帯において収集された非目的音に基づいてノイズマップの生成や更新を行うことで、より精度の高いノイズマップを保持することが可能となる。
【０１０７】
次に、本実施形態に係るノイズマップの更新処理について詳細に説明する。上述したように、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、周辺環境にユーザが存在する時間帯において収集された非目的音に基づいてノイズマップを動的に更新することが可能である。
【０１０８】
しかし、この場合、集音が行われるタイミングでは、発生する非目的音が異なる場合も想定される。このため、単純に最新の集音データに基づいてノイズマップを上書きした場合、突発音など本来影響の少ない非目的音の情報がノイズマップに含まれることとなり、動作制御部１５０による動作制御の精度が低下する要因ともなりかねない。
【０１０９】
このため、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、最新の集音データに基づいて既存のノイズマップを上書きするのではなく、最新の集音データを既存のノイズマップに統合することで、当該ノイズマップの更新を行ってよい。
【０１１０】
図１７は、本実施形態に係るノイズマップの統合処理について説明するための図である。図１７に示す一例の場合、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、３回の集音に基づいて、ノイズマップの統合を行っている。ここで、１回目の集音において、キッチンおよびテレビジョン装置に係る非目的音が検出され、２回目の集音において、窓およびテレビジョン装置に係る非目的音が検出され、３回目の集音において、キッチンおよびテレビジョン装置に係る非目的音が検出された場合を想定する。
【０１１１】
この場合、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、３回分の集音データを、例えば平均化するなどして統合することで、ノイズマップの更新を行ってよい。本実施形態に係る周辺環境推定部１３０によれば図１７に示すように、各非目的音の発生頻度などをノイズマップに反映することができ、突発音など発生頻度の少ない非目的音の影響を抑えることが可能となる。なお、図１７に示す一例の場合、非目的音の発生頻度は、ハッチングの濃度の濃淡（濃度が濃いほど発生頻度が高い）により示されている。この場合、動作制御部１５０は、非目的音を発する頻度が高いテレビジョン装置を、より重点的に回避するように、自律移動体１０の移動を制御してよい。
【０１１２】
以上、本実施形態に係るノイズマップの生成および更新について説明した。なお、上記で示した手法はあくまで一例であり、本実施形態に係るノイズマップの生成および更新は、係る例に限定されない。
【０１１３】
本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、例えば、ユーザが入力した情報に基づいてノイズマップの生成や更新を行ってもよい。図１８および図１９は、本実施形態に係るユーザ入力に基づくノイズマップの生成および更新について説明するための図である。
【０１１４】
例えば、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、図１８に示すように、情報処理端末２０などを介してユーザが入力した家具の配置情報などに基づいて、ノイズマップの生成や更新を行ってもよい。この際、周辺環境推定部１３０は、情報処理端末２０が備える表示部において、ユーザの部屋に見立てた入力領域ＩＡに、各家具に対応するアイコンＩＣを配置するように依頼し、入力された情報に基づいて、ノイズマップの生成や更新を実行することができる。
【０１１５】
また、例えば、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、図１９に示すように、ユーザＵが行う指差しなどのジェスチャやノイズ源の教示に係る発話音声ＵＯ３に基づいて、ノイズ源ＮＳを特定し、ノイズマップに反映することが可能である。
【０１１６】
＜＜２．４．ノイズ源の回避優先度に基づく動作制御＞＞
次に、本実施形態に係るノイズ源の回避優先度に基づく動作制御について説明する。上記では、本実施形態に係る動作制御部１５０が、ノイズマップを参照し、ノイズ領域を避けるように自律移動体１０の移動を制御することについて述べた。
【０１１７】
しかし、状況によっては、ノイズ領域を回避して移動することが困難な場合も想定される。図２０は、本実施形態に係るノイズ領域の回避が困難な状況の一例を示す図である。図２０の左側には、音源方向推定に基づくノイズマップが、図２０の右側には音圧測定に基づくノイズマップがそれぞれ例示されている。ここで、両ノイズマップに着目すると、いずれのノイズマップにおいても、自律移動体１０がノイズ領域ＮＲ１〜ＮＲ４に囲まれており、他の場所への移動が困難であることがわかる。
【０１１８】
このような場合、本実施形態に係る動作制御部１５０は、ノイズ源ＮＳ１〜ＮＳ４に係る回避優先度に基づいて、より回避優先度が低いノイズ源に対応するノイズ領域に移動するよう自律移動体１０を制御してよい。
【０１１９】
ここで、本実施形態に係る回避優先度は、例えば、ノイズ源が発する非目的音の種別や特性により決定され得る。上述したように、本実施形態に係る非目的音は、目的音以外の種々の音を含む。一方、非目的音が目的音に係る音声認識の精度に与える影響は、非目的音の特性に応じて異なる。
【０１２０】
このため、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、音声認識精度に対する影響度の大きさに基づいて、非目的音を分類し、当該影響度の大きい順に回避優先度を高く設定したノイズマップを生成してよい。
【０１２１】
ここでは、非目的を４つのカテゴリ１〜４に分類する例を示す。例えば、カテゴリ１は、比較的音量が大きく、人間の音声でありながら目的音ではない非目的音であってよい。カテゴリ１には、例えば、テレビジョン装置やラジオ、その他の装置が出力する音声や、ヴォーカルを含む楽曲、ユーザではない第三者同士による会話などが含まれる。カテゴリ１は、４つのカテゴリ中、音声認識精度に与える影響が最も高く、かつ回避優先度が最も高い非目的音であってよい。
【０１２２】
また、カテゴリ２は、発生が非定常的かつ比較的音量が大きいためノイズ抑圧の効果が十分に得にくい非目的音であってよい。カテゴリ２には、例えば、食器洗いや調理などの作業音、窓を解放した際に流入する屋外音などが含まれる。カテゴリ２は、４つのカテゴリ中、音声認識精度に与える影響が２番目に高く、かつ回避優先度が２番目に高い非目的音であってよい。
【０１２３】
また、カテゴリ３は、発生が定常的であり、比較的にノイズ抑圧の効果が得やすい非目的音であってよい。カテゴリ３には、例えば、エアコンディショナーや換気扇、ＰＣのファンなどが発する音が含まれる。カテゴリ２は、４つのカテゴリ中、音声認識精度に与える影響が３番目に高く、かつ回避優先度が３番目に高い非目的音であってよい。
【０１２４】
また、カテゴリ４は、突発的に発せられるため、瞬時的にしか影響のない非目的音であってよい。カテゴリ４には、例えば、ドアの開扉音、足音、電子レンジが発する音などが含まれる。カテゴリ４は、４つのカテゴリ中、音声認識精度に与える影響が最も低く、かつ回避優先度が最も低い非目的音であってよい。
【０１２５】
このように、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、非目的音の特性に応じた回避優先度を設定したノイズマップを生成することが可能である。
【０１２６】
また、本実施形態に係るノイズ源の回避優先度は、非目的音に係る音響的な何らかの定量的な指標に基づいて設定されてもよい。上記の定量的な指標には、例えば、音声らしさの度合いを示す指標や、定常性の度合いを示す指標が挙げられる。
【０１２７】
一般に、音声認識の対象となる目的音、すなわちユーザの発話音声は、「非定常的」な「音声」である。一方、「非定常的」な「音声」には、例えば、第三者同士による会話や、テレビジョン装置やラジオが出力する音声などの非目的音も含まれる。このため、「非定常的」な「音声」である目的音に係る音声認識の精度を向上させるためには、当該目的音との分離が困難である「非定常的」な「音声」である非目的音を回避することが重要となる。
【０１２８】
一方、「非定常的」な「非音声」としては、食器洗いや調理に係る作業音などが、「定常的」な「非音声」には、エアコンディショナー、換気扇、ＰＣのファンなどが発する音が挙げられるが、このような非目的音は、目的音との分離が比較的容易であるため、上記の「非定常的」な「音声」である非目的音と比べ回避優先度は低いといえる。
【０１２９】
また、「定常的」な「音声」としては、例えば、「あーーーー」、など同じ音を長く発話し続ける場合が該当するが、このような音は日常において生じる可能性が著しく低いため、無視してもよい。
【０１３０】
以上のことから、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、音声らしさの度合いを示す指標αと定常性の度合いを示す指標βとに基づいて、非目的音が目的音に係る音声認識に与える影響度を算出し、算出した値に基づいて回避優先度を設定してよい。
【０１３１】
図２１および図２２は、本実施形態に係る音声らしさの度合いを示す指標αと定常性の度合いを示す指標βの算出について説明するための図である。図２１には、本実施形態に係る自律移動体１０が、複数のマイクロフォンを備える場合における算出の流れが示されている。
【０１３２】
自律移動体１０が複数のマイクロフォンを備える場合、周辺環境推定部１３０は、図２１に示すように、ノイズ源ＮＳ１〜ＮＳ４の方向へ順にビームフォーミングを実行し、指標αおよび指標βを算出する。係る手法によれば、ノイズ領域ＮＲ１〜ＮＲ４に進入することなくノイズ源ＮＲ１〜ＮＲ４に係る指標αおよび指標βを算出することが可能であることから、算出中に目的音が検出された場合であっても、当該目的音に係る音声認識の精度を維持することができる。
【０１３３】
また、図２２は、本実施形態に係る自律移動体１０が、単一のマイクロフォンを備える場合における算出の流れが示されている。自律移動体１０が単一のマイクロフォンを備える場合、周辺環境推定部１３０は、図２２に示すように、ノイズ源ＮＳ１〜ＮＳ４の周辺において、それぞれ指標αおよび指標βを算出してよい。なお、動作制御部１５０は、各ノイズ源に係る指標αおよび指標βの算出が完了した場合、速やかにノイズ領域ＮＲ１〜ＮＲ４から脱出するよう自律移動体１０を制御してよい。
【０１３４】
以上、本実施形態に係る指標αおよび指標βの算出の流れについて説明した。本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、上記のように算出した指標αおよび指標βに基づいて、各ノイズ源の影響度を算出し、当該影響度に基づいて回避優先度を設定することが可能である。周辺環境推定部１３０は、例えば、指標αおよび指標βの合計値を影響度の高さとし、当該合計値が高い順に回避優先度を高く設定してもよい。
【０１３５】
なお、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、音声らしさの度合いを示す指標αを、例えば、音のスペクトロエントロピーに基づいて算出してもよい。音のスペクトロエントロピーは、ＶＡＤ（Ｖｏｉｃｅ  Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）技術にも用いられる指標であり、人間の音声は他の音と比べて低い値を示す傾向にある。
【０１３６】
本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、音のスペクトロエントロピー、すなわち指標αを例えば、下記の数式（１）により算出することができる。なお、数式（１）におけるｆは、ある周波数を示し、Ｓｆは、観測信号の周波数ｆの振幅スペクトルを示す。また、数式（１）におけるＰｆは、下記の数式（２）により定義される。
【０１３７】
【数１】
2019187834.tif 000003
【０１３８】
また、本実施形態に係る周辺環境推定部１３０は、定常性の度合いを示す指標βを、例えば、音の尖度に基づいて算出してもよい。音の尖度とは、音の定常性、非定常性を判別するためにしばしば用いられる指標であり、下記の数式（３）により算出され得る。なお、下記の数式（３）におけるＴは、尖度計算を行う音区間長を示し、例えば、３〜５秒などの長さが設定されてよい。また、数式（３）におけるｔは、ある時刻を示し、ｘ（ｔ）は、時刻ｔにおける音声波形を示す。
【０１３９】
【数２】
2019187834.tif 000004
【０１４０】
以上、本実施形態に係るノイズ源の回避優先度の設定について説明した。本実施形態に係る回避優先度の設定によれば、自律移動体１０が、目的音に係る音声認識に影響を与える非目的音を優先的に回避することが可能となる。
【０１４１】
＜＜２．５．動作の流れ＞＞
次に、本実施形態に係る自律移動体１０の動作の流れについて詳細に説明する。まず、本実施形態に係るノイズマップの更新の流れについて説明する。図２３は、本実施形態に係るノイズマップ更新の流れを示すフローチャートである。
【０１４２】
図２３を参照すると、まず、周辺環境推定部１３０が、入力部１１０が収集したセンサ情報や認識部１２０による認識結果に基づいて、周辺環境の推定を行う（Ｓ１１０１）。具体的には、周辺環境推定部１３０は、ノイズ源やノイズ領域の推定を行う。
【０１４３】
次に、周辺環境推定部１３０は、周辺環境保持部１４０に既存のノイズマップが保持されているか否かを判定する（Ｓ１１０２）。
【０１４４】
ここで、周辺環境保持部１４０に保持されているノイズマップが存在しない場合（Ｓ１１０２：ＮＯ）、周辺環境推定部１３０は、ステップＳ１１０１において推定した周辺環境に基づいてノイズマップを生成し、周辺環境保持部１４０に記憶させる（Ｓ１１０７）。
【０１４５】
一方、周辺環境保持部１４０に既存のノイズマップが存在する場合（Ｓ１１０２：ＹＥＳ）、周辺環境推定部１３０は、続いて、推定した周辺環境と既存のノイズマップとでノイズ源の数が変化しているか否かを判定する（Ｓ１１０３）。
【０１４６】
ここで、ノイズ源の数が変化している場合（Ｓ１１０３：ＹＥＳ）、周辺環境推定部１３０は、ステップＳ１１０１において推定した周辺環境に基づいてノイズマップを統合し（Ｓ１１０６）、統合後のノイズマップを周辺環境保持部１４０に記憶させる（Ｓ１１０７）。
【０１４７】
一方、ノイズ源の数が変化していない場合（Ｓ１１０３：ＮＯ）、周辺環境推定部１３０は、続いて、推定した周辺環境と既存のノイズマップとでノイズ源の位置が変化しているか否かを判定する（Ｓ１１０４）。
【０１４８】
ここで、ノイズ源の位置が変化している場合（Ｓ１１０４：ＹＥＳ）、周辺環境推定部１３０は、ステップＳ１１０１において推定した周辺環境に基づいてノイズマップを統合し（Ｓ１１０６）、統合後のノイズマップを周辺環境保持部１４０に記憶させる（Ｓ１１０７）。
【０１４９】
一方、ノイズ源の位置が変化していない場合（Ｓ１１０４：ＮＯ）、周辺環境推定部１３０は、続いて、推定した周辺環境と既存のノイズマップとでノイズ源が発する非目的音の音圧が変化しているか否かを判定する（Ｓ１１０５）。
【０１５０】
ここで、ノイズ源が発する非目的音の音圧が変化している場合（Ｓ１１０５：ＹＥＳ）、周辺環境推定部１３０は、ステップＳ１１０１において推定した周辺環境に基づいてノイズマップを統合し（Ｓ１１０６）、統合後のノイズマップを周辺環境保持部１４０に記憶させる（Ｓ１１０７）。
【０１５１】
一方、ノイズ源が発する非目的音の音圧が変化していない場合（Ｓ１１０５：ＮＯ）、周辺環境推定部１３０は、ノイズマップを更新せず、周辺環境保持部１４０に既存のノイズマップを維持させる。
【０１５２】
次に、本実施形態に係る動作制御の流れについて詳細に説明する。図２４は、本実施形態に係る動作制御の流れを示すフローチャートである。
【０１５３】
図２４を参照すると、動作制御部１５０は、まず、周辺環境保持部１４０が保持するノイズマップの読み込みを行う（Ｓ１２０１）。
【０１５４】
続いて、動作制御部１５０は、ステップＳ１２０１において読み込んだノイズマップに基づいて、自律移動体１０にノイズ領域を回避した自律行動を行わせる（Ｓ１２０２）。
【０１５５】
また、動作制御部１５０は、ステップＳ１２０２における自律行動中に、目的音が検出されたか否かを継続的に判定する（Ｓ１２０３）。
【０１５６】
ここで、目的音が検出された場合（Ｓ１２０３：ＹＥＳ）、動作制御部１５０は、ステップＳ１２０１において読み込んだノイズマップに基づいて、接近対象の周辺において非目的音の入力レベルがより低下する位置に自律移動体１０を移動させる（Ｓ１２０４）。
【０１５７】
次に、動作制御部１５０は、目的音の音声認識結果に基づいて、対応する動作を自律移動体１０に実行させる（Ｓ１２０５）。
【０１５８】
以上、本実施形態に係る自律移動体１０の動作の流れについて説明した。なお、上記では、本実施形態に係る自律移動体１０がＳＮ比を向上させるために、目的音と非目的音の入力レベルを考慮した移動を行うことを中心に述べた。しかし、本実施形態に係るＳＮ比の向上手法は係る例に限定されず、例えば、信号処理やビームフォーミング技術が併用して用いられてもよい。
【０１５９】
例えば、本実施形態に係る動作制御部１５０は、自律移動体１０を、接近対象とノイズ源の間に移動させ、接近対象の方向に対しビームフォーミングを張るよう制御してもよい。自律移動体１０が犬型のロボット装置である場合、動作制御部１５０は、接近対象であるユーザの顔の高さに応じた仰角を以ってビームフォーミングが張られるよう制御してよい。この場合、水平方向から到達する非目的音を効果的に排除し、ＳＮ比を効果的に向上させる効果が期待される。
【０１６０】
また、本実施形態に係る動作制御部１５０は、ノイズ領域を回避するために、例えば、ユーザを誘導する動作を自律移動体１０に行わせてもよい。動作制御部１５０は、例えば、接近対象であるユーザがノイズ領域に居る場合、ユーザがノイズ領域から離れ自律移動体１０に近づくよう誘導する動作を自律移動体１０に行わせることで、ノイズ領域に進入することなく目的音の入力レベルを上昇させることが可能である。上記の誘導は、例えば、吠える、ノイズ領域手前で止まる、うろつくなどの動作により実現され得る。また、自律移動体１０が、例えば、人型のロボット装置など、言語によるコミュニケーション機能を有する場合には、ノイズ領域から離れてほしい旨を明示的に音声で伝えてもよい。
【０１６１】
＜３．まとめ＞
以上説明したように、本開示の一実施形態に係る情報処理装置の一例である自律移動体１０は、認識処理に基づいて自律移動体１０の動作を制御する動作制御部１５０を備える。また、本開示の一実施形態に係る動作制御部１５０は、音声認識処理の対象音声である目的音が検出された場合、当該目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において対象音声ではない非目的音の入力レベルがより低下する位置に、自律移動体１０を移動させること、を特徴の一つとする。係る構成によれば、自律移動体に音声認識の精度をより向上させる動作を実行させることが可能となる。
【０１６２】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１６３】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０１６４】
また、本明細書の自律移動体１０の処理に係る各ステップは、必ずしもフローチャートに記載された順序に沿って時系列に処理される必要はない。例えば、自律移動体１０の処理に係る各ステップは、フローチャートに記載された順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
【０１６５】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
認識処理に基づいて行動を行う自律移動体の動作を制御する動作制御部、
を備え、
前記動作制御部は、音声認識処理の対象音声である目的音が検出された場合、前記目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において前記対象音声ではない非目的音の入力レベルがより低下する位置に、前記自律移動体を移動させる、
情報処理装置。
（２）
前記動作制御部は、前記目的音が検出された場合、前記目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において前記目的音の入力レベルがより上昇し、前記非目的音の入力レベルがより低下する位置に、前記自律移動体を移動させる、
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記動作制御部は、前記目的音が検出された場合、前記非目的音を発するノイズ源からより遠ざかり、前記接近対象により近づく位置に、前記自律移動体を移動させる、
前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記動作制御部は、前記目的音が検出された場合、前記接近対象を中心に前記非目的音を発するノイズ源とは反対側に前記自律移動体を移動させる、
前記（１）〜（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）
前記目的音は、ユーザの発話音声であり、
前記接近対象は、前記発話音声を発した発話ユーザである、
前記（１）〜（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
前記接近対象は、ユーザの発話音声に基づく前記音声認識処理により特定された動体、固定物体、または位置である、
前記（１）〜（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
前記動作制御部は、周囲環境における前記非目的音の発生状況を示すノイズマップに基づいて、前記自律移動体の動作を制御する、
前記（１）〜（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
前記ノイズマップは、前記非目的音を発するノイズ源の情報を含み、
前記動作制御部は、前記ノイズ源に係る回避優先度に基づいて、前記自律移動体の動作を制御する、
前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）
前記ノイズ源に係る回避優先度は、前記ノイズ源の種別に基づいて決定される、
前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記ノイズ源に係る回避優先度は、前記ノイズ源が発する前記非目的音の前記音声認識処理に対する影響度に基づいて決定される、
前記（８）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記影響度は、前記非目的音の音声らしさの度合いを示す指標または定常性の度合いを示す指標のうち少なくともいずれかに基づいて算出される、
前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記動作制御部は、前記目的音が検出されない場合、前記ノイズマップに基づいて、前記非目的音の入力を回避するよう前記自律移動体の動作を制御する、
前記（７）〜（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）
前記動作制御部は、前記目的音が検出されない場合、前記ノイズマップに基づいて、前記非目的音の入力レベルが閾値以下となるエリア内に前記自律移動体の移動範囲を制限する、
前記（７）〜（１２）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１４）
前記ノイズマップを生成する周辺環境推定部、
をさらに備える、
前記（７）〜（１３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１５）
前記周辺環境推定部は、前記非目的音を発するノイズ源に係る方向推定または音圧測定に基づいて、前記ノイズマップを生成する、
前記（１４）に記載の情報処理装置。
（１６）
前記周辺環境推定部は、収集された前記非目的音に基づいて、前記ノイズマップを動的に更新する、
前記（１４）または（１５）に記載の情報処理装置。
（１７）
前記周辺環境推定部は、前記非目的音を発するノイズ源の数、位置、または音圧の変化に基づいて、前記ノイズマップを動的に更新する、
前記（１６）に記載の情報処理装置。
（１８）
前記周辺環境推定部は、周辺環境にユーザが存在する時間帯において収集された前記非目的音に基づいて、前記ノイズマップの生成または更新を行う、
前記（１６）または（１７）に記載の情報処理装置。
（１９）
プロセッサが、認識処理に基づいて行動を行う自律移動体の動作を制御すること、
を含み、
前記制御することは、音声認識処理の対象音声である目的音が検出された場合、前記目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において前記対象音声ではない非目的音の入力レベルがより低下する位置に、前記自律移動体を移動させること、
をさらに含む、
情報処理方法。
（２０）
コンピュータを、
認識処理に基づいて行動を行う自律移動体の動作を制御する動作制御部、
を備え、
前記動作制御部は、音声認識処理の対象音声である目的音が検出された場合、前記目的音に基づいて定まる接近対象の周辺において前記対象音声ではない非目的音の入力レベルがより低下する位置に、前記自律移動体を移動させる、
情報処理装置、
として機能させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１６６】
１０      自律移動体
１１０    入力部
１２０    認識部
１３０    周辺環境推定部
１４０    周辺環境保持部
１５０    動作制御部
１６０    駆動部
１７０    出力部
【図１】
2019187834.tif 000005
【図２】
2019187834.tif 000006
【図３】
2019187834.tif 000007
【図４】
2019187834.tif 000008
【図５】
2019187834.tif 000009
【図６】
2019187834.tif 000010
【図７】
2019187834.tif 000011
【図８Ａ】
2019187834.tif 000012
【図８Ｂ】
2019187834.tif 000013
【図９】
2019187834.tif 000014
【図１０】
2019187834.tif 000015
【図１１】
2019187834.tif 000016
【図１２】
2019187834.tif 000017
【図１３】
2019187834.tif 000018
【図１４】
2019187834.tif 000019
【図１５】
2019187834.tif 000020
【図１６】
2019187834.tif 000021
【図１７】
2019187834.tif 000022
【図１８】
2019187834.tif 000023
【図１９】
2019187834.tif 000024
【図２０】
2019187834.tif 000025
【図２１】
2019187834.tif 000026
【図２２】
2019187834.tif 000027
【図２３】
2019187834.tif 000028
【図２４】
2019187834.tif 000029
【国際調査報告】
2019187834.tif 000030
2019187834.tif 000031
2019187834.tif 000032
2019187834.tif 000033