(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された分析対象語が示す表情を数値にして出力する装置であって、
１つ以上の表情を持つ複数の表情語に基づいて求められた、その表情語を構成する拍およびわたり音の表情への寄与を示す表情定数を、全ての拍およびわたり音について表情ごとに記憶する、表情定数記憶手段と、
分析対象語の入力を受け付ける入力受付手段と、
前記表情定数記憶手段に記憶された全ての拍およびわたり音についての表情ごとの前記表情定数に基づいて、前記入力受付手段で入力を受け付けた分析対象語の表情を数値にして出力する語表情値出力手段とを備えた、語の表情出力装置。
【請求項２】
請求項１において、前記表情定数は、前記複数の表情語について、表情語を構成する拍およびわたり音と表情語が持つ表情との関連性に基づいて求められたものである、語の表情出力装置。
【請求項３】
請求項１または２において、前記語表情値出力手段は、
前記表情定数記憶手段に記憶された拍およびわたり音ごとの各表情の表情定数から、各表情の１つの拍当たりおよび１つのわたり音当たりの表情定数の平均値を求める表情定数平均値算出部と、
前記入力受付手段で入力を受け付けた分析対象語を構成する各拍および各わたり音について、表情定数を表情ごとに合計して、この入力された分析対象語の固有イメージを表情ごとに求める固有イメージ算出部と、
前記表情定数平均値算出部によって求められた１つの拍またはわたり音当たりの各表情定数の平均値に基づいて、前記入力を受け付けた分析対象語の平均的イメージを表情ごとに求める平均的イメージ算出部と、
前記固有イメージ算出部によって求められた固有イメージと前記平均的イメージ算出部によって求められた平均的イメージとを比較して、前記入力受付手段で入力を受け付けた分析対象語の各表情を数値にして出力する語表情出力部とを有する、語の表情出力装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力された語が示す表情を数値にして出力する、語の表情出力装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
言葉は、それぞれ独特の感じを持っており、これは語感と呼ばれている。
最近、タレント名や商品名などには、意味を有しない言葉が多く用いられている。また、聞き慣れない外来語が用いられることも多い。しかし、このように意味が結びつけられていない言葉であるにもかかわらず、この言葉を聞いた人間は、通常、「明るい」や「暗い」といった独特の感じを受ける。また、聞いた言葉から、色や形、さらには人物像までもが連想される。
【０００３】
このように意味を有しない言葉が人間に与える独特の感じは、商品名を決定する際などにおいて重要な要素となる。たとえば、「明るい」イメージを持った商品を販売する際に、意味を有しない言葉からなる商品名であっても、その言葉を聞いた人間に「暗い」感じを与える言葉を商品にしてしまうと、需要者の購買意欲を喪失させるおそれがある。
【０００４】
したがって、言葉が人間に与える感じを客観的に捉えることが要望されている。これに対して、本出願人による特開２０００−０７６２２２号公報（特願平１０−２４２７８１号）には、操作者が指定した「個性的」、「明朗・派手」および「落着き・重厚感」などからなるコンセプトを満たす名称を抽出する装置が開示されている。この装置は、このような名称を抽出する際に、言葉におけるイメージを客観的に捉えている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、この装置の場合、言葉を構成する語音要素に着目しているだけである。したがって、この装置によれば、「さくら」という言葉と「らくさ」という言葉では、同一のイメージを生じさせると判断されている。しかし、たとえ言葉が有する意味を考慮しなくても、これらの言葉を聞く人間には、異なったイメージを生じさせると考えられる。
【０００６】
そこで本発明は、拍から拍へのわたり音にも着目して、入力された語が示す表情を数値にして出力する装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、本発明の入力された分析対象語が示す表情を数値にして出力する装置は、１つ以上の表情を持つ複数の表情語に基づいて求められた、その表情語を構成する拍およびわたり音の表情への寄与を示す表情定数を、全ての拍およびわたり音について表情ごとに記憶する、表情定数記憶手段と、分析対象語の入力を受け付ける入力受付手段と、前記表情定数記憶手段に記憶された全ての拍およびわたり音についての表情ごとの前記表情定数に基づいて、前記入力受付手段で入力を受け付けた分析対象語の表情を数値にして出力する語表情値出力手段とを備える。
【０００８】
ここで、「表情」は、たとえば「強い」、「弱い」のように、人間に与える独特の感じのことをいう。
また、「拍」は、ひとまとまりに聞こえる音の連続である音節よりも小さい音の長さを表す単位であるが、母音や子音などから構成される音素よりも大きい音の長さを表す単位である。たとえば、音節の場合、「結婚（ケッコン）」は、「ケッ」および「コン」の２音節と捉えられることもあるが、拍の場合、「ケ」、「ッ」、「コ」および「ン」の４拍からの構成とされる。
さらに、「わたり音」は、拍から拍へ移るときの音素の繋がりを示すものであって、現在発声している拍の最後の音素と次に発声される拍の最初の音素との組合せである。
さらに、「表情定数」は、拍またはわたり音の表情への寄与を示すものである。
【０００９】
この構成によれば、表情定数記憶手段には、語を構成する拍およびわたり音の表情への寄与を示す表情定数が記憶されているので、これを用いれば、所定の分析対象語について、その語を構成する拍およびわたり音に表情定数を当てはめることで、語全体から導かれる表情を数値によって表現することができる。たとえば、「さくら」と「らくさ」では、拍から拍へのわたり音が異なるため、語表情値出力手段によって出力される、分析対象語の表情を示す数値が、それぞれ異なるものとなって、これらの言葉を聞く人間に生じるイメージに、より近いものとなる。
【００１０】
好ましい実施形態によれば、前記表情定数は、前記複数の表情語について、表情語を構成する拍およびわたり音と表情語が持つ表情との関連性に基づいて求められたものである。この構成によれば、表情語を構成する拍およびわたり音と表情語が持つ表情との関連性に基づいて表情定数は求められているので、表情定数記憶手段に記憶される表情定数は、的確に拍およびわたり音の表情への寄与を示すものである。したがって、この表情定数を用いて求められる分析対象語の表情を示す数値は、信頼できるものである。
【００１１】
好ましい実施形態によれば、前記語表情値出力手段は、前記表情定数記憶手段に記憶された拍およびわたり音ごとの各表情の表情定数から、各表情の１つの拍当たりおよび１つのわたり音当たりの表情定数の平均値を求める表情定数平均値算出部と、前記入力受付手段で入力を受け付けた分析対象語を構成する各拍およびわたり音について、表情定数を表情ごとに合計して、この入力された分析対象語の固有イメージを表情ごとに求める固有イメージ算出部と、前記表情定数平均値算出部によって求められた１つの拍またはわたり音当たりの各表情定数の平均値に基づいて、前記入力を受け付けた分析対象語の平均的イメージを表情ごとに求める平均的イメージ算出部と、前記固有イメージ算出部によって求められた固有イメージと前記平均的イメージ算出部によって求められた平均的イメージとを比較して、前記入力受付手段で入力を受け付けた語の各表情を数値にして出力する語表情出力部とを有する。
【００１２】
ここで、「固有イメージ」は、語全体による当該表情への寄与を示すものである。
また、「平均的イメージ」は、入力を受け付けた語と同一の拍数およびわたり音数からなる語による当該表情への平均的な寄与を示すものである。
この構成によれば、語表情出力部が固有イメージを平均的イメージと比較して値を出力するので、各表情の比較結果値は、相対的に比べられるものとなる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面にしたがって説明する。
図１に、本発明の一実施形態にかかる語表情出力装置１を示す。この語表情出力装置１は、入力された語が示す表情を数値にして出力する装置であり、たとえばハードウェア、キーボード、マウスおよびディスプレイなどの周辺機器が設けられたパーソナルコンピュータに、所定のソフトウェアがインストールされて実現されている。
【００１４】
ここで、「表情」には、「強い」、「弱い」、「快い」、「不快」、「大きい」、「小さい」、「重い」、「軽い」、「多い」、「少ない」、「早い」、「遅い」、「固い」、「柔らかい」、「明確」、「曖昧」、「鋭い」および「鈍い」などが含まれる。すなわち、この語表情出力装置１は、意味を有しない言葉である造語が、「強い」や「弱い」のように人間に与えるイメージを、客観的に判断できる数値にして出力するものである。
【００１５】
語表情出力装置１は、以下の表情定数記憶手段１０、入力受付手段２０および語表情値出力手段３０を備える。表情定数記憶手段１０は、１つ以上の表情を持つ複数の表情語に基づいて求められた、語を構成する拍またはわたり音の表情への寄与を示す表情定数を、全ての音について表情ごとに記憶する。
【００１６】
図２に、表情定数記憶手段１０の詳細を示す。表情定数記憶手段１０は、拍およびわたり音ごとに、表情定数を記憶する表情定数記憶部１１を有する。ここで、「拍」は、「ア」、「イ」などの１母音と、「カ」、「キ」、「ガ」、「パ」などの１子音＋１母音と、「ヤ」、「ワ」などの１半母音＋１母音と、「キャ」、「シャ」、「ギャ」、「ピャ」などの１子音＋１半母音＋１母音と、「ン」（撥音）、「ツ」（促音）、「ー」（長音）などの特殊音とから構成される。
【００１７】
また、拍の前後の関係、つまり音の繋がり方の違いも、語感に影響を与えていると考えられ、この音の繋がり方を示すのが「わたり音」である。たとえば、「サクラ（ｓａｋｕｒａ）」と発音するとき、ｓ→ａ→ｋ→ｕ→ｒ→ａと音素は繋がれ、拍だけでなく拍から拍に移るときの音素の繋がり方も語感に影響を与えていると考えられる。つまり、「サクラ（ｓａｋｕｒａ）」という言葉は、ｓａ＋［ａｋ］＋ｋｕ＋［ｕｒ］＋ｒａと発声され、拍である「ｓａ」、「ｋｕ」および「ｒａ」の他に、「ａｋ」や「ｕｒ」のわたり音も語感に影響を与えるものである。したがって、「サクラ（ｓａｋｕｒａ）」と「ラクサ（ｒａｋｕｓａ）」では、拍はいずれも「ｓａ」、「ｋｕ」および「ｒａ」であって互いに等しいが、「サクラ」のわたり音が「ａｋ」および「ｕｒ」であるのに対して「ラクサ」のわたり音は「ａｋ」および「ｕｓ」であり、わたり音「ｕｒ」と「ｕｓ」の相違が語感の相違を生じさせていると考えられる。
【００１８】
そこで、表情定数記憶手段１０は、拍だけでなく、わたり音についても表情定数記憶部１１を有する。この表情定数記憶部１１は、拍またはわたり音について、「強い」や「弱い」などの表情ごとに、表情定数を記憶する。たとえば、拍「ｋｉ」について、表情「強い」の表情定数は０．９、表情「弱い」の表情定数は０．０、表情「快い」の表情定数は０．９、表情「不快」の表情定数は０．１である。
【００１９】
ここで、この表情定数について詳細に説明することで、表情定数が表情への寄与を示すものであることを明らかにする。
【００２０】
図３（ａ）に示すように、まず、表情を表す多数（Ｎ個）の表情語を収集する。これら表情語は、「大きい」、「重い」、「薄い」、「軽い」、「あやふや」、「いらいら」、「うれしい」などのように、明らかな表情を持つ語である。収集する表情語の数であるＮ個はサンプリング数に該当するので、できる限り大きい値であることが望ましいが、作業量を考慮すれば、サンプリング数として妥当な数、たとえば３０００〜４０００個が好ましい。次に、収集した各表情語を、拍およびわたり音に分解するとともに、この表情語が有する１つ以上の表情を明示する。たとえば、表情語が「ごろん」の場合、拍は「ｇｏ」、「ｒｏ」および「Ｎ」であり、わたり音は「ｏｒ」および「ｏＮ」である。また、表情語「ごろん」が有する表情としては、「大きい」および「重い」が挙げられる。このように、Ｎ個の表情語について、それぞれが有する表情を明示すると、表情の種類は多数になるが、この中から、出現頻度の少ない「熱い」、「冷たい」、「親密」などの表情は除外しておく。
【００２１】
図３（ａ）において、このように表情語を構成する拍およびわたり音と表情語が持つ表情との関連性が明白になっているので、これに基づいて、図３（ｂ）に示すように、拍またはわたり音と各表情との関係を集計する。具体的には、まず、図３（ｂ）の拍またはわたり音と表情とが交わるカウント欄Ｉを全て０に設定しておき、たとえば、図３（ａ）の表情語「ごろん」についてカウントすると、図３（ｂ）において、表情語「ごろん」を構成する拍およびわたり音である「ｇｏ」、「ｒｏ」、「Ｎ」、「ｏｒ」および「ｏＮ」と、表情「大きい」および「重い」とが交わるカウント欄Ｉ１の数値を１ずつ加算する。つまり、「ごろん」を構成するすべての拍およびわたり音に、表情「大きい」のポイントを一つずつ与える。同様に、図３（ａ）のＮ個の表情語全てについて、表情語を構成する拍およびわたり音と表情語が持つ表情とが交わるカウント欄Ｉの数値を１ずつ加算する。
【００２２】
このようにして、拍およびわたり音と表情との関係が明らかになるが、カウント欄Ｉの数値のままでは、相対的な比較の対象とならないので、補正を施す。
拍「ｋｉ」と表情「強い」の関係を例にして、以下補正方法を説明する。まず、拍「ｋｉ」がＮ個の表情語中に出現する回数をｎ回とすると、１語中に拍「ｋｉ」が存在する平均個数は、ｎ／Ｎ個である。一方、Ｎ個の表情語のうち、表情「強い」を有する表情語の数をＫ個とし、Ｋ個の表情語中に拍「ｋｉ」が出現する回数をｋ回とすると、表情「強い」を有する表情語の１語中に拍「ｋｉ」が存在する平均個数は、ｋ／Ｋ個である。これより、表情「強い」を有する表情語の１語中に拍「ｋｉ」が存在する平均個数ｋ／Ｋ個を、１語中に拍「ｋｉ」が存在する平均個数ｎ／Ｎで除した結果、つまり、すべての拍「ｋｉ」の出現頻度に対する表情「強い」における「ｋｉ」の出現頻度の比（（ｋ／Ｋ）／（ｎ／Ｎ））が、表情「強い」と拍「ｋｉ」との関係を表すことになる。
【００２３】
図４（ａ）に、拍「ｋｉ」について、表情ごとに、このように求めた、拍「ｋｉ」の出現頻度に対するその表情における「ｋｉ」の出現頻度の比を示す。この図において、比（（ｋ／Ｋ）／（ｎ／Ｎ））が１よりも大きければ、その拍またはわたり音はその表情を表すのに大きく寄与しているといえ、比（（ｋ／Ｋ）／（ｎ／Ｎ））が１よりも小さければ、その拍またはわたり音はその表情を表すのに寄与していないといえる。次に、このように比（（ｋ／Ｋ）／（ｎ／Ｎ））が１よりも小さい場合は、その表情への寄与がないことより、比（（ｋ／Ｋ）／（ｎ／Ｎ））から１減算し、このうち負の値になるものは０に設定しなおしておく。この結果を図４（ｂ）に示す。この図４（ｂ）における各値、つまり比（（ｋ／Ｋ）／（ｎ／Ｎ））−１、または０．０が表情定数である。
以上のように求められた各表情の表情定数が、図２に示すように、全ての拍およびわたり音ごとに表情定数記憶手段１０に記憶されている。
【００２４】
図１に戻って、入力受付手段２０は、分析対象語の入力を受け付けるものである。
語表情値出力手段３０は、以下の表情定数平均値算出部３１、固有イメージ算出部３２、平均的イメージ算出部３３および語表情出力部３４を有する。表情定数平均値算出部３１は、表情定数記憶手段１０に記憶された拍およびわたり音ごとの各表情「大きい」、「重い」等の表情定数から、各表情の１つの拍当たりおよび１つのわたり音当たりの表情定数の平均値を求める。固有イメージ算出部３２は、入力受付手段２０で入力を受け付けた分析対象語を構成する各拍およびわたり音について、表情定数を表情ごとに合計して、この入力された分析対象語の固有イメージを表情ごとに求める。平均的イメージ算出部３３は、表情定数平均値算出部３１によって求められた１つの拍またはわたり音当たりの各表情定数の平均値に基づいて、入力された分析対象語の平均的イメージを表情ごとに求める。語表情出力部３４は、固有イメージ算出部３２によって求められた固有イメージと平均的イメージ算出部３３によって求められた平均的イメージとを比較して、入力受付手段２０で入力を受け付けた分析対象語の各表情を数値にして出力する。
語表情出力装置１は、また、表情定数平均値算出部３１で算出された各表情の１つの拍当たりおよび１つのわたり音当たりの表情定数の平均値を記憶する語表情平均値記憶部３５を備える。
【００２５】
次に、本発明にかかる装置の動作について，図５および図７のフローチャートを用いて説明する。
まず、図５のフローチャートにおいて、図１の表情定数平均値算出部３１が、たとえば表情「強い」について、１つの拍当たりおよび１つのわたり音当たりの表情定数の平均値をそれぞれ求めておく。具体的には、まず、拍について、図３（ａ）のＮ個の表情語全ての拍から、全表情語における各拍の出現数を求める。次に、たとえば表情「強い」の表情定数について、図２に列Ｒ１で示す表情「強い」における拍ごとの表情定数に、その拍の全表情語における出現数を乗じる。このように、全ての拍について、表情定数×拍の出現数を求めて合計する。この結果が、図６（ａ）における、表情「強い」についての全ての拍の表情定数の合計Ａ１である。この全ての拍の表情定数の合計Ａ１を、全拍数、つまり図３（ａ）のＮ個の表情語における全ての拍の数で除して、１拍当たりの表情定数の平均値Ａ２を求める（ステップＳ１）。これを、全ての表情について繰り返す（ステップＳ２）。
【００２６】
１つのわたり音当たりの表情定数の平均値も、同様の方法で求める。まず、図３（ａ）のＮ個の表情語全てのわたり音から、全表情語における各わたり音の出現数を求める。次に、たとえば表情「強い」の表情定数について、図２に列Ｒ２で示す表情「強い」におけるわたり音ごとの表情定数に、そのわたり音の全表情語における出現数を乗じる。このように、全てのわたり音について、表情定数×わたり音の出現数を求めて合計する。この結果が、図６（ｂ）における、表情「強い」についての全てのわたり音の表情定数の合計Ａ３である。この全てのわたり音の表情定数の合計Ａ３を、全わたり音数、つまり図３（ａ）のＮ個の表情語における全てのわたり音の数で除して、１わたり音当たりの表情定数の平均値Ａ４を求める（ステップＳ３）。これを、全ての表情について繰り返す（ステップＳ４）。これら平均値Ａ２，Ａ４を、たとえば図１の表情定数平均値記憶部３５に記憶しておく（ステップＳ５）。
【００２７】
この状態で、図７のフローチャートに示すように、図１の入力受付手段２０が、分析対象語の入力を受け付ける（ステップＳ１１）。具体的には、図８に示す入力受付画面８０を表示手段（図示せず）に表示させ、操作者に分析対象語の入力を促す。入力受付画面８０は、「語感分析システム」のような文からなるタイトル欄８１、記入部８２および分析開始ボタン８３を有する。記入部８２には、「全角ｏｒ全角ひらがな」のように、記入方法を示唆する語が表示され、語記入用の枠８２ａが設けられている。
【００２８】
入力受付画面８０を見る操作者によって、この語記入用の枠８２ａ内に、たとえば「アキ」と入力され、分析開始ボタン８３が選択入力されると（ステップＳ１２）、図１の固有イメージ算出部３２が、入力語「アキ」を構成する各拍および各わたり音について、表情定数を表情ごとに合計して、この入力された語の固有イメージを表情ごとに求める（ステップＳ１３，Ｓ１４）。具体的には、入力語「アキ（ａｋｉ）」は、拍「ａ」および「ｋｉ」と、わたり音「ａｋ」とからなる。ここで、拍「ａ」および「ｋｉ」、ならびにわたり音「ａｋ」の各表情「強い」、「弱い」などについての表情定数を、図２の表情定数記憶手段１０の表情定数記憶部１１から読み出す。たとえば、表情「強い」、「弱い」、「快い」および「不快」についての読み出した表情定数は、図９（ａ）の表情定数欄９１に示すとおりである。次に、各表情について、表情定数合計欄９２に示すように、表情定数の合計を求める。この各合計Ｉ５が「アキ（ａｋｉ）」という語全体によるその表情への寄与であることより、各合計Ｉ５を固有イメージと称する。
【００２９】
一方、図１の平均的イメージ算出部３３が、表情定数平均値記憶部３５に記憶されている１つの拍またはわたり音当たりの各表情定数の平均値に基づいて、入力語「アキ」の平均的イメージを表情ごとに求める（ステップＳ１５，Ｓ１６）。具体的には、図６（ａ）に示す１拍当たりの表情定数の平均値、および図６（ｂ）に示す１わたり音当たりの表情定数の平均値を、図１の表情定数平均値記憶部３５から読み出す。たとえば、表情「強い」、「弱い」、「快い」および「不快」についての読み出した表情定数平均値は、図９（ｂ）の表情定数平均値欄９３に示すとおりである。ここで、入力語「アキ（ａｋｉ）」は、２拍および１わたり音から構成されているので、たとえば表情「強い」については、語全体平均値欄９４に示すように、０．２５×２＋０．２２×１＝０．７２が、２拍および１わたり音から構成される語全体による表情「強い」への寄与の平均値である。平均的イメージ算出部３３は、図６(ａ)に記憶されている１拍当たりの表情定数の平均値、および図６（ｂ）に記憶されている１わたり音当たりの表情定数の平均値を用いて、全ての表情について、（１拍当たりの表情定数の平均値）×２＋（１わたり音当たりの表情定数の平均値）×１を算出する。
【００３０】
次に、図１の語表情出力部３４が、図９（ａ）の語全体欄９２の固有イメージと、図９（ｂ）の語全体平均値欄９４の平均的イメージとを、各表情について比較する（ステップＳ１７，Ｓ１８）。具体的には、（固有イメージ）÷（平均的イメージ）を算出する。この結果を図９（ｃ）に示す。この結果は、値が大きいほど入力語においてその表情が強く、値が小さいほど入力語においてその表情が弱いことを示している。つまり、入力語「アキ（ａｋｉ）」の各表情が数値によって表現されているといえる。語表情出力部３４は、また、図１０に示す結果出力画面１００を表示手段（図示せず）に表示する（ステップＳ１８）。結果出力画面１００は、「分析結果」のような文からなるタイトル欄１０１、分析対象語情報表示部１０２、および結果表示部１０３を有する。分析対象語情報表示部１０２は、入力された分析対象語「アキ」の他に、拍やわたり音などを表示する。結果表示部１０３には、（固有イメージ）÷（平均的イメージ）の値が表示されるとともに、この値に相当する棒グラフが表示され、この結果出力画面１００を見る操作者には見やすいものとなっている。また、この結果出力画面１００を見る操作者には、たとえば入力語「アキ」の場合、「快い」という表情が強いことが明確に示されるので、快さを特徴とするような商品名のネーミングに、この「アキ」という語が有利であることが、客観的な大ききさで示されている。
【００３１】
本装置は、このように、入力語に対する表情を数値にして出力するものであるため、たとえば候補に複数の語が挙がっているような場合、これらの語から最もイメージに近いものを選び出すときに特に有利である。
【００３２】
本実施形態では、２拍および１わたり音からなる「アキ（ａｋｉ）」という語の表情を数値にして出力する例を示したが、本装置は、いかなる長さの語にも適用できる。
【００３３】
本実施形態で示したように、本装置は、日本語の表情を数値にして出力するのに、つまり日本語の語感の分析に特に有利である。
【００３４】
【発明の効果】
以上のように、本発明の語の表情出力装置によれば、表情定数記憶手段には、語を構成する拍およびわたり音の表情への寄与を示す表情定数が記憶されているので、これを用いれば、所定の分析対象語について、その語を構成する拍およびわたり音に表情定数を当てはめることで、語全体から導かれる表情を数値によって表現することができる。たとえば、「さくら」と「らくさ」では、拍から拍へのわたり音が異なるため、語表情値出力手段によって出力される、語の表情を示す数値が、それぞれ異なるものとなって、これらの言葉を聞く人間に生じるイメージに、より近いものとなる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施形態にかかる語表情出力装置を示すブロック図である。
【図２】  図１の装置の表情定数記憶手段の詳細を示す図である。
【図３】  （ａ）および（ｂ）は、図２の表情定数記憶手段に記憶される表情定数を求める方法を示す図であって、（ａ）は、表情語を構成する拍またはわたり音とその表情語が持つ表情とを示す図、（ｂ）は、拍またはわたり音と表情との関連性を集計した結果を示す図である。
【図４】  （ａ）は、図２の表情定数記憶手段に記憶される表情定数に修正を加える前の値、（ｂ）は、図２の表情定数記憶手段に記憶される表情定数を示す図である。
【図５】  図１の語表情出力装置における表情定数の平均値を求める処理を示すフローチャートである。
【図６】  （ａ）および（ｂ）は、表情定数の平均値を示す図であって、（ａ）は１拍当たりの表情定数の平均値、（ｂ）は１わたり音当たりの表情定数の平均値を示す図である。
【図７】  図５の処理に続いて、語の表情を数値にして出力する処理を示すフローチャートである。
【図８】  図１の装置の入力受付画面を示す図である。
【図９】  （ａ）は、固有イメージを示す図、（ｂ）は、平均的イメージを示す図、（ｃ）は（固有イメージ）／（平均的イメージ）を示す図である。
【図１０】  図１の装置の結果出力画面を示す図である。
【符号の説明】
１…語の表情出力装置、１０…表情定数記憶手段、２０…入力受付手段、３０…語表情値出力手段、３１…表情定数平均値算出部、３２…固有イメージ算出部、３３…平均的イメージ算出部、３４…語表情出力部。
【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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