通信装置を通じ、少なくとも1つ以上の相手先装置との間で音声データを送受信する音声通話装置において、1つ以上の相手先装置における再生音声の品質を推定する遠端音声品質推定部と、前記再生音声の品質を向上させるために、前記音声通話装置の利用者が採るべき行動を推定する推奨行動推定部と、推定された推奨行動を前記利用者に提示する推奨行動提示部とを有することを特徴とする音声通話装置。請求項1に記載の音声通話装置は、更に、文字及び又は画像を表示する表示部を有し、前記推奨行動提示部は、推定された推奨行動を図示したアイコン又は文を、前記表示部に表示させる提示内容表示制御部を有することを特徴とする音声通話装置。請求項1に記載の音声通話装置は、更に、音声を再生する音声再生部を有し、前記推奨行動提示部は、推定された推奨行動を説明する音声データを前記音声再生部で再生させる提示内容再生部を有することを特徴とする音声通話装置。請求項1に記載の音声通話装置は、更に、推奨行動の操作対象となる機器若しくは推奨行動に関連する機器又はそれらの場所を示す対象指示部を有し、前記推奨行動提示部は、推定された推奨行動の操作対象となる若しくは推奨行動に関連する機器又はそれらの場所に位置する前記対象指示部を通じ、利用者に求める推奨動作を提示する提示内容指示部を有することを特徴とする音声通話装置。請求項1に記載の音声通話装置は、更に、推奨行動の操作対象となる機器を直接操作する機器操作部を有し、前記推奨行動提示部は、推定された推奨行動の操作対象となる機器に対する所定の操作の実行を前記機器操作部に対して指示する操作指示部を有することを特徴とする音声通話装置。請求項1に記載の音声通話装置は、それぞれの対応する提示動作が異なる複数の前記推奨行動提示部を有し、前記複数の推奨行動提示部のうちいずれか一つ又は任意の複数による推奨行動の提示の実行を決定する提示方法選択部を有することを特徴とする音声通話装置。請求項1に記載の音声通話装置は、更に、前記再生音声の品質を推定する情報を利用者に提示する音声品質提示部を有することを特徴とする音声通話装置。請求項1に記載の音声通話装置において、前記遠端音声品質推定部は、前記音声通話装置に入力された利用者の音声データと、該音声データに対する信号処理により雑音成分を抑圧した音声データとに基づいて、前記相手先装置における再生音声の品質を推定することを特徴とする音声通話装置。請求項1に記載の音声通話装置において、前記遠端音声品質推定部は、前記音声通話装置に入力された利用者の音声データに対する信号処理により雑音成分を抑圧した音声データに基づいて、前記相手先装置における再生音声の品質を推定することを特徴とする音声通話装置。請求項1に記載の音声通話装置において、前記遠端音声品質推定部は、前記相手側装置との間で、前記再生音声の品質を通信する音声品質通信部を有し、当該音声品質通信部により前記相手側装置から受信した品質情報を推定結果として出力することを特徴とする音声通話装置。請求項1に記載の音声通話装置は、更に、利用者による前記推奨行動の実施の有無を判定する推奨行動実施判定部と、推奨行動の実施の前後における前記再生音声の品質の差分を求める音声品質差分判定部と、前記差分に基づいて前記推奨行動推定部のパラメータを調整する推定パラメータ調整部とを有することを特徴とする音声通話装置。請求項1に記載の音声通話装置を有する車載装置。請求項12に記載の車載装置において、前記推奨行動は、車載機器又は車両に搭載して使用される機器に対する操作であることを特徴とする車載装置。請求項12に記載の車載装置において、前記推奨行動は、車両の運転に関する操作であることを特徴とする車載装置。確かに、特許文献1~3に開示の技術を用いれば、現在の通話品質回線品質、音声品質を利用者に提示することができる。しかし、この技術を用いたとしても、通話品質を向上するために、利用者が行うべき行動は分からない。そもそも、特許文献1~3で想定する通常の固定電話機IP電話機や携帯電話機は、利用者側の対策により通話品質を変えることが難しい。これに対し、自動車内で使用するハンズフリー電話装置のように、通話品質に占める通話環境の影響が大きい場合には、利用者が声を大きくする、窓を閉める等の行為を行うことにより、比較的簡単に通話音声の品質を向上させることができる。本発明は、以上の技術的課題を考慮したものであり、通話相手側における再生音声の品質を向上させるために利用者が採るべき行動を利用者に提示することを目的とする。本発明は、通信装置を通じ、少なくとも1つ以上の相手先装置との間で音声データを送受信する音声通話装置として、11つ以上の相手先装置における再生音声の品質を推定する遠端音声品質推定部と、2再生音声の品質を向上させるために、音声通話装置の利用者が採るべき行動を推定する推奨行動推定部と、3推定された推奨行動を利用者に提示する推奨行動提示部とを有するものを提案する。本発明により、音声通話装置の利用者は、通話相手側で受聴される音声の品質を向上させるために、利用者がどのような行動を行えば良いかを把握することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明の実施態様は、後述する形態例に限定されるものではなく、その技術思想の範囲において、種々の変形が可能である。[実施例1[全体構成図1に、本実施例に係る音声通話システムの全体構成を示す。本システムは、自動車の運転者とその通話相手との間で実現される通話を想定する。音声通話システムを構成する装置は、電話機101、公衆電話網102、携帯電話機103、ハンズフリー電話装置111である。本実施例において、電話機101は、固定電話機でも携帯電話機でも良い。公衆電話網102は、固定電話機や携帯電話機が接続する一般的な電話回線網である。IP網でも良い。本実施例の運転者と相手側の話者は、公衆電話網102を介して互いに通話する。携帯電話機103は、ハンズフリー電話装置111を接続する通信装置である。ハンズフリー電話装置111は、本発明に係る推奨行動提示機能を有する装置である。本実施例の場合、ハンズフリー電話装置111は自動車に搭載されている。なお、ハンズフリー電話装置111は、通信機能を搭載していない。従って、通話には、携帯電話機103とハンズフリー電話装置111の接続が必要である。ハンズフリー電話装置111は、携帯電話接続装置104、信号処理装置105、遠端音声品質推定装置106、推奨行動推定装置107で構成される。携帯電話接続装置104は、ハンズフリー電話装置111を携帯電話機103に接続するためのインターフェース装置である。携帯電話機103との接続形態には、接続ケーブル等を使用する有線方式、Bluetooth等を使用する無線方式がある。携帯電話接続装置104は音声再生部を内蔵し、相手側の電話機101から受信した音声データを復号してスピーカ108に出力する。また、携帯電話接続装置104は、信号処理装置105を通じて入力された音声データを携帯電話機103に出力する。信号処理装置105は、マイクロフォン109と接続され、利用者運転者が発した音声を元音声データS1として入力する。元音声データS1には、自動車走行音等のノイズが一般に重畳している。信号処理装置105は、元音声データS1に対し、ノイズキャンセリングその他の音声信号処理を実行し、音声部分のみを強調する。すなわち、信号処理装置105は、元音声データS1の雑音成分を抑圧する処理を実行する。信号処理装置105は、処理済み音声データS2を、携帯電話接続装置104及び遠端音声品質推定装置106に出力する。遠端音声品質推定装置106は、元音声データS1と処理済み音声データS2を入力し、通話相手側の電話機101で再生される音声の品質を推定する。本明細書においては、通話相手側の電話機101で再生される音声、すなわち通話相手が聴いている音声を遠端側音声ともいう。推定処理の具体的な内容は後述する。もっとも、遠端音声品質推定装置106は、処理済み音声データS2だけを入力し、通話相手側の電話機101で再生される音声の品質を推定しても良い。推奨行動推定装置107は、遠端音声品質推定装置106の推定結果音声品質推定値S3を入力し、遠端側音声の品質を向上させるために、利用者運転者が採るべき行動を推定する。推定処理の具体的な内容は後述する。スピーカ108は、通話相手の電話機101から送信され、携帯電話103で受信され、携帯電話接続装置104で分離された音声データを再生する出力装置である。マイクロフォン109は、利用者の音声を音声データにデジタル変換してハンズフリー電話装置111に与える入力装置である。ハンズフリー電話装置111の場合、マイクロフォン109は、例えば利用者の口から数十センチメートル~1メートル程度離れた場所に設置される。この場合、マイクロフォン109に入力される音声には、利用者の発話音声だけでなく、自動車の走行ノイズ、窓から入ってくる風切り音、空調装置の動作音、カーステレオの音その他の雑音が重畳されている。推奨行動提示装置110は、遠端音声品質推定装置106で推定された遠端音声品質音質推定値S3や推奨行動推定装置107で推定された推奨行動推奨行動データS4を利用者に提示する装置である。通常、カーナビゲーション装置の表示画面等と共有される場合が多い。この場合、表示画面上に表示される文字や画像に関するデータは、遠端音声品質推定装置106や推奨行動推定装置107において生成する。文字や画像を用いることで、通話状況を利用者に分かり易く提示することができる。例えば推奨行動を図示したアイコンを表示する。この他、推奨行動等を音声で提示する方法もある。また、車両側が対応している場合には、推奨行動の操作対象となる機器や場所に設置された光源やスピーカを通じて推奨行動を音や光で提示しても良い。これらの実施例についても後述する。ハンズフリー通話処理の概要図2に、ハンズフリー電話装置111図1を通じて実行されるハンズフリー通話処理の概要を説明する。ハンズフリー電話装置111の利用時、利用者は以下の操作により、ハンズフリー電話機能を起動する。具体的には、発信処理201を起動する。例えばタッチ機能付き表示装置の画面上で利用者が通話機能を選択すると、発信処理201が起動される。また例えばハンズフリー電話装置111やカーナビゲーション装置が音声コマンド入力機能に対応する場合、利用者がマイクロフォン109を通じて指定コマンドを入力すると、発信処理201が起動される。次に、利用者が通話相手等を選択すると、発信処理201は、相手側の電話機101との間で接続の確立処理を実行する。なお、詳細な処理の内容は周知である。従って、その詳細な説明については省略する。発信処理201が終了し、相手側の電話機101との間で接続が確立すると、通話処理202が実行される。通話処理202においては、2つの処理動作が実行される。1つの処理は、従来装置と同様、利用者運転者の音声から雑音を抑制する処理である。ここで、雑音の抑制処理には信号処理装置105を使用する。信号処理装置105は、雑音が混入した音声データ入力から利用者の音声だけを抽出し、相手側の電話機101に伝送する処理を実行する。この処理の詳細は、従来のハンズフリー電話装置と同様である。従って、ここでの詳細な説明は省略する。もう1つの処理は、本実施例において発明者らの提案する処理である。具体的には、遠端側音声の品質を推定する処理と、推定された品質を向上させるために推奨される行動を推定する処理と、推奨行動を利用者に提示する処理である。これらの処理の詳細については、別項にて説明する。最後に、利用者が通話を終了すると、通話処理202が終了し、終話処理203が実行される。この終話処理203の内容は、既存のハンズフリー電話装置と同様である。従って、詳細な説明については省略する。ハンズフリー電話装置111では、全体として、前述した処理が実行される。通話処理202の概要図3に、ハンズフリー電話装置111が、推奨行動の推定に関連して実行する処理内容を示す。これらの処理には、遠端音声品質推定装置106、推奨行動推定装置107及び推奨行動提示装置110が関連する。通話処理202が起動すると、まず、ウェイト処理301が実行される。ウェイト処理301は、ある一定時間だけ処理の実行を停止させる処理である。ウェイト処理301は、遠端音声の品質の推定、推定結果に基づく推奨行動の推定及び推奨行動の提示を一定時間間隔で実行するための待ち時間である。この待ち時間は、例えば常に一定時間でも良い。もっとも、待ち時間は、例えば遠端音声品質の推定結果やマイクロフォン109に入力される音声データの特徴量周波数帯域パワー等をある一定時間分だけ保存する場合において、その推定結果や特徴量に変化が現れるまでとしても良い。待ち時間が経過すると、遠端音声品質推定処理302が実行される。当該処理は、遠端音声品質推定装置106が実行する。ここで、遠端音声品質推定装置106は、信号処理装置105に入力される元音声データS1と出力される処理済み音声データS2を入力する。ここで、元音声データS1は、マイクロフォン109に入力された音声に対応する。また、処理済み音声データS2は、信号処理装置105で信号処理された後の音声データに対応する。この実施例の場合、遠端音声品質推定装置106は、入力された2つの音声データの差分を分析し、遠端側音声の品質を推定する。この処理の詳細については後述する。次に、推奨行動推定処理303が実行される。当該処理は、推奨行動推定装置107が実行する。ここで、推奨行動推定装置107は、処理302で推定された品質情報に基づいて、当該音質を向上させるために利用者運転者が採るべき行動を推定する。この処理の詳細についても後述する。続いて、推奨行動提示処理304が実行される。当該処理は、推奨行動提示装置110が実行する。ここで、推奨行動提示装置110は、処理303で推定された推奨行動を利用者に分かりやすい態様で提示する。この処理の詳細についても後述する。この後、終話判定処理305が実行される。終話判定処理305では、現在のハンズフリー音声通話の終了が利用者より指示されたか否かが判定される。終話であると判定された場合処理306で肯定結果の場合、通話処理202を終了させる。終話でないと判定された場合処理306で否定結果の場合、ウェイト処理301に戻る。従って、ある待ち時間の経過を待って再び音質推定、推奨行動推定、推奨行動提示の処理が繰り返される。遠端音声品質推定処理の詳細以下では、遠端音声品質推定装置106で実行される遠端音声品質推定処理302の内容を詳細に説明する。この装置及び処理の実施には、既に存在する幾つかの手法の利用が可能である。例えば非特許文献1~非特許文献3に開示された手法を利用することができる。このうち、非特許文献1及び2には、音質を評価する目的音声本実施例の場合、遠端側音声と、元音声とを比較演算することにより、電話音質の主観評価予測値を予測する技術が開示されている。ただし、これらの手法は、IP電話機等のように、元音声に雑音が重畳されていない場合、すなわちクリアな音声を利用できる場合を想定した技術である。このため、元音声に走行音等の様々な雑音が重畳される本実施例に適用する場合、その推定精度は一般に悪くなると考えられる。しかし、遠端側音声の品質をある程度推定することは可能である。また、非特許文献3には、元音声と遠端音声の他に、話者側の電話機に入力された音声本実施例の場合、マイクロフォン109からの入力音声を用いることにより、主観評価値の予測値を出力する技術が開示されている。ここで、主観評価値とは、通話相手の評価を数値に換算した値をいう。この手法の場合も、元音声に走行音等の様々な雑音が重畳される本実施例に適用する場合、その推定精度は一般に悪くなると考えられる。しかし、遠端側音声の品質をある程度推定することは可能である。上述の通り、入力音声に雑音が重畳される本実施例の場合、いずれの手法も、その推定精度は一般に悪くなると予想される。しかし、遠端音声の品質をある程度推定することは可能である。また、推定品質は、本実施例における推奨行動を推定するのに十分である。また、非特許文献4には、自動車に搭載するハンズフリー電話装置への適用を想定した音質評価技術が開示されている。この評価技術は、ドイツ自動車工業会が策定した自動車用ハンズフリー電話装置のための音質評価指標であり、これを実現した技術も既に市販されている。遠端音声品質推定装置106は、例えばこの技術の組み込みより実現可能である。また、本願出願人は、カーナビゲーション装置におけるハンズフリー通話を想定し、走行音等の雑音が重畳するマイクロフォン入力音声の音質推定技術を出願している特願2010080886号。本手法は、雑音除去等の信号処理を行う直前マイクロフォン端の音声データと、音質推定の対象とする音声データ理想的には遠端通話側であるが、実際には信号処理後の音声データを比較し、音質の推定値を算出する。図14に、本手法を適用する遠端音声品質推定装置106の内部構成例を示す。遠端音声品質推定装置106は、前述した非特許文献の手法を適用する場合と同様、2つの音声データを入力する。2つ音声データのうちの一方は、元音声データS1マイクロフォン端側の音声データであり、他方は、処理済み音声データS2である。本実施例では、これら2つの音声データの音響特徴量の差から音声ひずみ量を算出し、当該値に対してある変換処理を施すことにより、処理済み音声の音声品質推定量S3を算出する。まず、音響特徴量分析処理装置1401及び1402が、入力対象とする音声データの特徴を現す物理量すなわち、音響特徴量を計算する。ここでの音響特徴量には、例えば周波数帯域を分割した各分割帯域の音声パワー値を使用できる。この音声パワー値は、音声から直接求められる物理量である。もっとも、ここでの音響特徴量には、周波数分析された特徴量に、人間の聴覚特性を考慮した変換処理を適用して得られるラウドネスと呼ばれる指標等を使用することもできる。勿論、これら以外の特徴量を用いることも可能である。また、ここで算出される音響特徴量には、前述した幾つかの指標のいずれかだけを用いても良いし、それらを幾つか組み合わせたベクトル量を用いても良い。求められた元音声データS1の音響特徴量と処理済み音声データS2の音響特徴量は、いずれも音声ひずみ量計算処理装置1403に与えられる。音声ひずみ量計算処理装置1403は、これら2つの音響特徴量に基づいて音声ひずみ量と呼ばれる1つの指標を算出する。ひずみ量の算出方法には、単純にスカラー値単一値の音響特徴量の差分を求める手法、ベクトル値の音響特徴量の間で距離ユークリッド距離などを求める手法、ベクトル間の内積を求める手法、それらに重み付けを加える手法など様々なものが考えられる。前述した幾つかの公知手法でも、同様の差分距離計算が実施されている。算出されたひずみ量は、音質推定値変換処理装置1404に与えられる。音質推定値変換処理装置1404は、求められた音声ひずみ量を音声品質推定量S3に変換して出力する。前述した音声ひずみ量は、基本的に、人間の聴覚特性を反映した線形スケール上で定義される値である。このため、音質推定値変換処理装置1404における変換処理も線形変換で構わない。しかし、より応用シーンに即した音声品質質推定量S3を使用したい場合には、非線形な変換処理を採用しても良い。例えばハンズフリー通話のように、ひずみ量がある程度以上大きくなると、音声の内容を了解できなくなる場合には、ある程度以上のひずみ量に対応付ける音声品質推定量S3を大きく減少させるなどの非線形な変換処理を採用しても良い。このように、遠端音声品質推定装置106は、信号処理装置105で実行される信号処理の前後に対応する2つの音声データの音響特徴量物理量に基づいて、遠端側音声の品質を推定する。もっとも、遠端音声品質推定装置106は、処理済み音声データS2だけから音声の品質を推定しても良い。このように、遠端音声品質推定装置106の出力情報は、遠端側音声の品質情報である。ただし、最も単純な実施例では、前述した公知技術を用いて算出される主観音質評価値という1つの値を、遠端音声品質推定装置106の出力情報としても良い。より好ましくは、遠端音声品質推定装置106は、音声品質推定値S3を算出する際に使用した様々な音声特徴量のうち有用な幾つかを、音声品質推定値S3と同時に出力しても構わない。音声特徴量には、例えば話者音声のパワー値dB、話者音声の周波数帯域ごとのパワー値、さらにはノイズキャンセリング処理で抑圧されたノイズ音のパワー値、周波数帯域別パワー値等を使用しても良い。また、話者音声の詳細な分析結果としては、例えば有声音区間と無声音区間の平均パワー比等、話者の話し方カツゼツに関連する情報等も有用である。推奨行動推定処理の詳細以下では、推奨行動推定装置107の内部構成例と当該装置内で実行される推奨行動推定処理303の内容を詳細に説明する。以下の説明では、図4と図5を使用する。図4に、推奨行動推定装置107の内部構成例を示す。推奨行動推定装置107は、特徴量抽出装置401、推奨行動データ検索装置402及び推奨行動事例データ蓄積装置403で構成される。特徴量抽出装置401は、音声品質推定量S3から、推奨行動事例データの検索に利用可能な特徴量データベクトルを抽出する変換処理を含む。。抽出された特徴量データベクトルは、推奨行動データ検索装置402に与えられる。推奨行動データ検索装置402は、推奨行動事例データ蓄積装置403に蓄積されている大量の推奨行動事例データの中から、先に抽出された特徴量データベクトルに最も近い推奨行動事例データを検索する。この処理の詳細については後述する。推奨行動事例データ蓄積装置403は、特徴量データベクトルと、当該特徴量データベクトルに対して対応付けられる1つ又は複数の推奨行動を個別に記述した推奨行動データを大量に蓄積する記憶装置である。この記憶装置には、ハードディスク装置やフラッシュメモリ等のデータ記憶装置が用いられる。検索された推奨行動データS4は、推奨行動推定装置107から出力される。図5に、推奨行動推定装置107が実行する処理内容の実施例を示す。推奨行動推定装置107の処理が開始されると、まず、特徴量抽出処理501が実行される。この特徴量抽出処理501では、音声品質推定量S3を、推奨行動事例データの検索に利用可能な特徴量データベクトルに変換する処理が実行される。例えば音声品質推定量S3を非線形関数対数関数、指数関数等で変換する処理、音声品質推定量S3に重み値を乗算する処理、音声品質推定量S3にオフセット値を加算する処理等が実行される。ここでの変換処理は、変換後の値が、事例データとの特徴量距離の計算に用い易い値となるように行うことが好ましい。どの変換関数を適用するかは、入力される音声品質推定量S3の内容により異なる。従って、変換関数は、推奨行動推定精度が最も高くなるように、ハンズフリー通話装置の開発段階で予め決定する。決定された変換関数は、特徴量抽出処理501の処理プログラムとして予め組み込むことも可能である。より好ましくは、関数の種類とその係数値等を表形式で別に有していることが望ましい。この場合、関数の種類と係数値の選択により、将来的なデータ更新にも対応することができる。なお、音声品質推定量S3は、前述したように、単一の値のみならず、当該値を求める際に使用した様々な音響音声特徴量の値が入力されることが望ましい。様々な値が入力されることにより、推奨行動事例データの検索精度、すなわち推奨行動の推定精度を向上することができる。さらに、特徴量抽出処理501には、遠端音声品質推定装置106の出力情報だけでなく、車両情報も与えることが好ましい。例えば、現在、窓が開いているか、空調装置が動作中であるか等の情報も、特徴量抽出処理501に与えることが好ましい。このように、マイクロフォン109に入力される利用者の音声以外の情報も利用すれば、推奨行動の推定精度を一段と向上させることができる。因みに、ハンズフリー電話装置111は、カーナビゲーション装置と一体になったものも多い。その場合、ハンズフリー電話装置111が搭載されている自動車に関する様々な状況情報窓の開閉状況、空調装置や車載ラジオの動作状況、走行速度やエンジン回転数等の走行状況等を、直接利用できる場合が少なくない。しかも、これらの状況情報は、ハンズフリー通話の音質劣化に関与する可能性の高い騒音要因の発生状況を示している蓋然性が高い。従って、これらの状況情報を音声品質質推定量S3に併せて利用することにより、推奨行動の推定精度を向上させることができる。これら音響情報以外の情報自動車の状況情報も、何らかの関数で変換すれば、推奨行動事例データとの距離計算が可能となる。勿論、使用する関数の種類及び係数値は、開発時点に予め決定しておく必要がある。続く処理502から508までの処理は、推奨行動データ検索装置402の処理動作に対応する。当該処理動作の内容は、抽出された特徴量データベクトルに最も近い距離の推奨行動事例データを検索するための処理内容に対応する。以下の説明の場合、推奨行動事例データは、推奨行動事例データ蓄積装置403に格納されており、しかも、記憶アドレスの位置1から順番に並んでいるものと仮定する。まず、処理502において、推奨行動事例データの取得位置が初期化される。この後、処理503から処理507までの処理が順番に実行される。まず、次の取得対象位置にデータが存在するか否かの判定処理処理503が実行され、データが存在する場合処理503で肯定結果には推奨行動事例データの取得処理処理504が実行される。次に、特徴量抽出処理501で抽出された特徴量データベクトルと、取り出した推奨行動事例データに付与されている特徴量データベクトルとの間の距離が計算される処理505。この距離の計算には、単純なユークリッド距離を始め、様々な距離計算手法を適用することができる。計算された距離は、現在記録されている距離の最小値最小距離と比較され、今回算出された推奨行動事例データについての距離の方が小さい場合には、新たに算出された距離を新たな最小距離として保存する処理506。この後、データの取得位置の値を1増加させ、処理503に戻る。処理503で肯定結果が得られている間、前述した処理が繰り返えされる。なお、処理503で否定結果が得られた場合全ての推奨行動事例データとの間で距離の比較処理が完了した場合、処理508が実行される。すなわち、現在記録されている最小距離に対応する推奨行動事例データが、前述した推奨行動データS4として出力される。図6に、推奨行動事例データ蓄積装置403に蓄積されるデータテーブルの構造例を示す。勿論、当該データテーブルは一例であり、その他の別のデータ構造もあり得る。図6に示すデータテーブルには、取得位置ID、特徴量ベクトル、推奨行動ID、推奨される行動量を一組として、推奨行動事例データが格納されている。ここでは、推奨行動を識別する情報として推奨行動IDを格納しているが、推奨行動をテキストや他のデータ形式で格納しても良い。また、推奨行動が量を伴うものについては推奨される行動量も格納しているが、必ずしも保存されていなくても良い。もっとも、行動量が格納されている場合、推奨行動だけでなく、必要な行動量を具体的に提示することが可能となる。従って、図6に示すデータテーブルを用いる場合、推奨行動IDと行動量付与されている場合が、推奨行動データS4として出力される。以上が、推奨行動推定装置107及びその処理動作推奨行動推定処理303の実施例である。なお、前述した実施例は、機械学習アルゴリズムの一つ、すなわちk最近傍法kNearestNeighbor法を用いている。すなわち、前述の実施例は、k=1最小距離を満たす推奨行動事例データに対応する推奨行動を出力する方法について説明している。もっとも、推奨行動事例データが大量に蓄積されている場合には、kの値を大きくしすなわち、最終的な距離が小さい方からk個の推奨行動事例データを選択し、k個の推奨行動事例データの中から推奨行動を多数決等で決定する改良手法を適用しても良い。この場合、推定精度を向上させることができる。改良手法の詳細は、機械学習の文献例えば、非特許文献5などに開示されている。また、本実施例ではk最近傍法を用いているが、この他にもさまざまな機械学習の手法例えば決定木、SVMなどによる判別や回帰手法等を用いることもできる。推奨行動提示処理の詳細以下では、推奨行動提示装置110の内部構成例と当該装置内で実行される推奨行動提示処理304の内容を詳細に説明する。以下の説明では、図7と図8を使用する。図7に、推奨行動提示装置110の内部構成例を示す。推奨行動提示装置110は、提示方法選択装置701、提示方法蓄積装置702、推奨行動提示内容選択装置703、提示データ蓄積装置704、提示内容表示装置705、提示内容再生装置706、提示内容指示装置707、提示操作指示装置708で構成される。前述の全体構成の説明図1においては、推奨行動提示装置110が、カーナビゲーション装置の表示装置ディスプレイ等の表示装置である場合視覚情報を用いて提示する場合を主に想定した。しかし、図7においては、推奨行動提示装置110として使用可能な他の装置例についても記述する。例えば音や音声等の聴覚情報による提示を実現する装置例、窓、空調装置、カーステレオ等の推奨行動の対象付近又は操作すべき機器やボタン等を視覚情報や聴覚情報によって指示又は提示する装置例について記述する。図7においては、これら3種類の提示方法を適切に切り替える仕組みについても説明する。推奨行動提示装置110には、推奨行動推定装置107から推奨行動データS4推奨行動量を含む。が与えられる。このとき、推奨行動データS4は、提示方法選択装置701に入力される。提示方法選択装置701は、推奨行動をどのような種別の情報として利用者運転者に提示するかを判定する。この際、提示方法選択装置701は、提示方法蓄積装置702を参照し、提示方法を選択する。図9に、提示方法蓄積装置702に格納されるデータテーブルの構造例を示す。勿論、当該データテーブルは一例であり、その他の別のデータ構造もあり得る。図9に示すデータテーブルには、推奨行動IDと提示方法IDを一組とする提示方法データが格納される。ここでは、推奨行動を識別する情報として推奨行動IDを格納し、提示方法を識別する情報として提示方法IDをそれぞれ格納しているが、いずれもテキストや他のデータ形式で格納しても良い。図9の場合、4種類の提示方法が想定されており、ID1~ID4の4つが用意されている。この実施例の場合、ID1は、カーナビゲーション装置の表示装置上にアイコンメッセージを表示する方法に対応する。ID2は、音声再生装置から音声メッセージを再生する方法に対応する。ID3は、対象機器を直接指示する方法に対応する。ID4は、推奨行動提示装置110が、対象機器を直接操作して推奨行動を自動的に実行する方法に対応する。ここで、ID3の対象機器を直接指示する方法には、推奨行動に直接対応する機器やボタン、推奨行動に関連する機器、又はそれらの近傍に配置されるランプやスピーカを通じ、対象機器を利用者に指示する方法等が考えられる。例えば推奨行動が速度を落とすであって、ID3で示される提示方法が対応付けられている場合、速度制御を直接実現する機器はアクセルやブレーキである。ただし、速度を表示する速度計に情報を表示する方法も、利用者にとって分かり易い方法である。このような場合、推奨行動提示装置110は、推奨行動に関連する機器である速度計が表示する現在速度に重ねるように推奨される速度を表示する。なお、推奨行動の対象が窓、空調装置、カーステレオ等のように、実際に設置されている位置を提示する方が利用者にとって分かりやすい場合には、その位置付近に設置したランプを点滅させたり、その位置付近のスピーカから警告音を再生させたりする等の方法が考えられる。推奨行動提示内容選択装置703は、提示方法選択装置701で決定された提示方法に応じ、具体的にはどのような情報を表示、提示又は再生するかを決定する。当該決定のため、推奨行動提示内容選択装置703は、提示データ蓄積装置704を参照する。図10に、提示データ蓄積装置704に格納されるデータテーブルの構造例を示す。勿論、当該データテーブルは一例であり、その他の別のデータ構造もあり得る。図10に示すデータテーブルには、推奨行動ID、提示方法ID及び提示内容を一組とする提示データが格納される。推奨行動IDと提示方法IDは、図6に示した提示方法蓄積装置702と同じものである。ここで、提示内容の欄には、推奨行動IDと提示方法IDの各組に対応付けられる具体的な提示内容が格納される。すなわち、提示内容の欄には、実際にどのような表示データ及び音声データを表示又は再生させるか、対象機器を直接指示する場合又は操作する場合にはどのような動作を実行するかを指定する情報が格納される。例えば推奨行動IDがID1速度を落とすであり、提示方法IDがID1表示装置にアイコン表示の場合、図10の提示内容の欄にはアイコン1を格納する。また例えば推奨行動IDがID1速度を落とすであり、提示方法IDがID2音声メッセージ再生の場合、図10の提示内容の欄には例えば速度をXキロ落としましょうを格納する。なお、この格納例は、音声合成のようにテキストをそのまま音声変換できる技術を想定した情報記録方法である。この場合、メッセージ中のXという文字を推奨行動量この場合は落とす速度の量で置き換えて音声合成するようにすれば、Xという文字が採り得る全てのバリエーションについて音声メッセージを録音せずに済む。勿論、録音済みの音声メッセージを再生する音声提示方法を採用する場合には、音声再生による提示方法IDに対し、所定の音声メッセージIDを対応付けるように格納しても良い。また、図10には、提示方法IDがID3の場合対象機器を直接指示する場合の一例として、指示1というデータを提示内容の欄に格納する例が表されている。この指示1は、プログラムや装置に付されたラベルである。従って、提示内容がラベルの場合には、対応するプログラム又は装置が提示内容指示装置707によって起動され、対象機器に対する指示動作が実行される。図10の場合、速度を落とすという推奨行動に対して、速度計上に、推奨される速度を直接表示して利用者に示す動作が実行される。また、図10には、提示方法IDがID4の場合推奨行動提示装置110が対象機器を直接操作する場合の一例として、操作1というデータを提示内容の欄に格納する例が表されている。この操作1も、プログラムや装置に付されたラベルである。この場合、提示操作指示装置708が操作1で指定されたプログラム又は装置に基づいて、対象機器を直接操作する。決定された内容に基づく、各機器の具体的な制御については既知の技術に属している。従って、本明細書においては、その詳細な説明を省略する。推奨行動提示内容選択装置703で選択された具体的な提示内容アイコン等の表示用データ、音声合成用のメッセージテキスト、録音済み音声データ、機器の指示操作データは、それぞれ対応する装置に与えられる。例えばアイコン等の表示用データは、提示内容表示装置705に与えられる。例えば音声合成用のメッセージテキストや録音済み音声データは、提示内容再生装置706に与えられる。例えば機器に対する指示内容は、提示内容指示装置707に与えられる。例えば機器に対する操作内容は、提示操作指示装置708に与えられる。これら各装置を通じ、カーナビゲーション装置の表示画面上への表示、スピーカからの音声の再生、対象機器の指示動作や直接操作が実行される。図8に、推奨行動提示装置110が実行する処理内容の実施例を示す。推奨行動提示装置110の処理が起動されると、まず、推奨行動の提示方法を決定する提示方法選択処理801が実行される。この提示方法選択処理801では、推奨行動データS4として、推奨行動IDと行動量の2つのデータが入力される。提示方法選択処理801は、提示方法蓄積装置702に格納されている提示方法データ図9の中から、入力された推奨行動IDに一致する提示方法を検索する。図9の場合、推奨行動IDに対して一意の提示方法IDが付与されている。従って、図9のデータテーブルを用いる検索処理の場合、推奨行動IDに一致するデータが単純に検索される。しかし、推奨行動データS4の内容は、推奨行動IDを単純に利用する方法に限らない。その場合は、推奨行動データS4の内容に対応した検索処理を実現しなければならない。提示方法が決定すると、提示内容選択処理802が実行される。提示内容選択処理802では、提示データ蓄積装置704に格納されている提示データ図10の中から、入力された推奨行動ID及び提示方法IDに対応付けられた提示内容を検索する。検索が完了すると、提示内容選択処理802は、提示方法IDと共に対応付けられている提示内容を出力する。ここで、提示方法蓄積装置702に格納された提示方法データ図9と提示データ蓄積装置704に格納された提示データ図10を分ける理由を以下に示す。提示データ蓄積装置704内の提示データ図10は、推奨行動IDそれぞれに対して可能な提示方法ID及び提示内容の全てのパターンを記録する固定的ユーザの利用度合いに応じて変更がないなものである。これに対し、提示方法蓄積装置702内の提示方法データ図9は、推奨行動IDに対して実際にどのような提示方法が選ばれるかを示したものであり、ユーザに対して現時点でどのような提示方法が選択されるかを示すものである。このように、一部重複する2つのデータベースを推奨行動提示装置110内に有することにより、同じ推奨行動でもユーザごとに提示方法を変えたり、利用度合いが進むにつれて提示方法を変更していくなどの対応が可能となる。提示方法分岐処理803では、選択された提示方法IDに応じた提示処理を起動する。提示方法分岐処理803は、提示方法が画面表示によるものか、音声再生によるものか、直接指示によるものか、直接操作によるものかに応じ、処理を選択する。提示内容表示処理804が実行される場合、ハンズフリー通話装置111又はカーナビゲーション装置の表示画面に提示内容が表示される。図10の場合、提示内容データとしてアイコンが指定されている。このため、表示画面上には、推奨行動を図示するアイコン窓を閉める絵、カーオーディオのボリュームを下げる絵等が表示される。この他、推奨行動を文で表示することもできる。その場合、提示内容には、表示する文が指定される。提示内容再生処理805が実行される場合、音声メッセージがスピーカ108から再生される。音声メッセージデータの格納方法には、別途、音声メッセージ蓄積装置に格納しておく方法と、音声合成装置を用いてその時々で音声メッセージデータを生成する方法が考えられる。前者の場合には、図10に示すデータテーブルの提示内容欄に、音声メッセージIDが格納されるべきである。この場合、当該IDに対応する音声メッセージ提示内容欄に音声メッセージの内容そのものが格納されている場合はその文字内容に一致する音声メッセージが音声メッセージ蓄積装置内から検索され、音声として再生される。一方、後者の場合には、図10に示すデータテーブルの提示内容欄に、読み上げ文章そのものが格納される。この場合、当該文章が音声合成装置に与えられ、音声に変換される。すなわち、変換により生成された音声が再生される。この読み上げ文章は固定内容でも構わないが、行動量データを用いて読み上げ文章を新たに生成することも可能である。例えば、図10の場合、提示方法IDがID2の提示内容には、速度をXキロ落としましょうという読み上げ文章が格納されている。この文章内のXの部分に行動量データを挿入すれば、実際に読み上げられる文章をリアルタイムに生成することができる。提示内容指示処理806が実行される場合、入力された提示内容指示1等に対応する指示動作が実際に実行される。この処理の場合、別途、指示内容蓄積装置を検索し、検索結果に基づく指示動作を実際に決定する。図11に、指示内容蓄積装置に格納するデータテーブルの構造例を示す。図11に示すデータテーブルには、指示ID、指示対象ID、指示動作IDを一組とするデータが格納される。指示IDは、図10の提示内容欄に格納されている指示内容と同じものが格納される。図11の場合、指示IDを検索キーに使用する。すなわち、指示IDの一致検索を実行する。検索の結果、指示IDに対応する指示対象と指示動作が決定される。指示対象は、指示動作が実行される対象としての物体機器であり、当該対象において指示動作が実行される。図11に示す指示IDには、右側前方の窓の近傍に配置したライトを点滅させる動作、カーステレオで警告音を再生する動作、速度計上に推奨速度Xキロという文字を表示する動作等が対応付けられている。個々の指示動作には、それぞれ特別な装置が必要となる。しかし、この提示内容指示処理806において、それらの装置が適切に選択され、適切な処理が実行される。提示操作指示処理807が実行される場合、入力された操作ID操作1等に基づいて実際の操作動作が実行される。この処理の場合、別途、操作内容蓄積装置を検索し、検索結果に基づく操作動作を実際に決定する。図12に、操作内容蓄積装置に格納するデータテーブルの構造例を示す。図12に示すデータテーブルには、操作ID、操作対象ID、操作動作IDを一組とするデータが格納される。操作IDには、図10の提示内容欄に格納されている操作内容と同じものが格納される。図12の場合、操作IDを検索キーに使用する。すなわち、操作IDの一致検索を実行する。検索の結果、操作IDに対応する操作対象と操作動作が決定される。操作対象は、操作動作を適用する対象としての物体機器である。各処理の実現方法及び操作の決定後、操作対象となる機器装置が起動される点については、前述の提示内容指示処理806と同様であるので説明を省略する。まとめ本実施例に係るハンズフリー電話装置111図1を自動車に搭載することにより、基本的なハンズフリー通話だけでなく、通話相手が聴いている音声の品質を向上させるために推奨される行動を具体的に利用者に提示することができる。すなわち、利用者の音声に含まれる雑音の原因を抑制するために推奨される行動を利用者に提示することができる。従って、提示された特定の行動を利用者が実際に行うことで、通話相手側で再生される音声の品質を効果的に改善することができる。なお、提示された1つの推奨行動によっては、通話相手が聴いている音声の品質が効果的に向上しない場合でも、他の1つ又は複数の推奨行動を組合せて実行することにより、通話相手が聴いている音声の品質を効果的に改善することができる。実施例2本実施例では、相手側通話装置との間で音声品質を通信する機能を有するハンズフリー電話装置を使用する音声通話システムについて説明する。全体構成図13に、本実施例に係る音声通話システムの全体構成を示す。本システムも、実施例1の場合と同様、自動車の運転者とその通話相手との間で実現される通話を想定する。なお、図13には、図1との対応部分に同一符号を付して示す。図13に示す音声通話システムも、図1の場合と同様、電話機101、公衆電話網102、携帯電話機103、ハンズフリー電話装置111で構成される。図1との相違点は、電話機101に音声品質通信装置1301が接続される点と、ハンズフリー電話装置111に音声品質通信装置1302が追加される点である。また、実施例1に係る遠端音声品質推定装置106は、ハンズフリー通話装置111内で取得できる1つ又は2つの音声データすなわち、元音声データS1及び処理済み音声データS2を入力し、それらを音響分析することにより、遠端側の通話相手が聴いている音声の品質を推定した。しかし、信号処理装置105の後段にも、携帯電話機103の音声圧縮処理、公衆電話網102におけるパケットロス、遠端側に位置する電話機101の特性音声復号処理の種類やスピーカの音響特性等等、音声の再生品質に影響を与える要因が存在する。このため、通話相手が実際に聴いている音質は更に劣化している場合が多いと考えられる。実施例1の場合には、この劣化を予め想定して音質推定処理を実施することになる。例えば一定の劣化量を加算する等して音質を推定する。もっとも、より良い実施形態としては、遠端側に位置する通話者側の装置例えば電話機101との間で実際の音声品質情報を交換する仕組みを加えることが望ましい。そこで、実施例2は、電話機101に音声品質通信装置1301を設置し、ハンズフリー電話装置111に音声品質通信装置1302を内蔵する。そして、新たに追加した音声品質通信装置によって音声品質情報を交換し、遠端側の音声品質のより正確な推定を実現する。この結果、より適切な推奨行動や行動量の決定が可能になる。他の部分の処理内容は、実施例1と同様である。従って、以下の説明では、本実施例に特有な音声品質通信装置1301及び1302について説明する。音声品質通信装置送信側の構成図15に、通信相手側に設置される音声品質通信装置1301の構成例を示す。以下の説明において、送信側とは、推定対象である通話相手側における実際の音声品質情報を送信する側を指す。また、受信側とは、通話相手側に設置された音声品質通信装置1301から音声品質情報を受信する側、すなわちハンズフリー電話装置111側を指す。なお、本実施例の音声通話システム図13では、遠端側で再生される音声の品質の推定と該推定に基づく推奨行動の決定動作とを、運転者側以下近端側という。でのみ実施するシステム構成を想定する。このため、本実施例の場合、音声品質通信装置に求められる構成は、送信側と受信側で異なっている。もっとも、送信側と受信側の両方で音質推定と推奨行動の決定を実行する場合には、同一構造の音声品質通信装置を送信側と受信側の両方に配置しても構わない。以下では、送信側と受信側で、音声品質通信装置の構造が異なる場合について説明する。前述したように、図15に示す音声品質通信装置1301は、送信側に配置される装置である。音声品質通信装置1301は、少なくとも音響特徴量分析装置1501と、音響特徴量送信装置1502から構成される。音響特徴量分析装置1501は、図14に示した遠端音声品質推定装置106の音響特徴量分析処理部1401及び1402と同じ装置である。音響特徴量分析装置1501は、近端側の利用者すなわち、運転者が話した音声の音響特徴量情報を分析及び又は抽出する装置である。すなわち、音響特徴量分析装置1501は、自動車に対して遠端側に位置する通話相手利用者が聴く音声を処理対象とする。音響特徴量送信装置1502は、音響特徴量分析装置1501が分析及び又は抽出した音響特徴量情報を通話相手ここでは、近端側であるハンズフリー電話装置111側に送信する。すなわち、音響特徴量情報を再生音声の品質情報として送信する。図15の場合、音響特徴量情報を通話音声に重畳して例えば音声すかし情報として埋め込んで送信する構成を採用する。もっとも、近端側に送信される通話音声回線とは別に通信経路を用意し、当該通信経路を通じて音響特徴量情報を送信する構成としても良い。後者のように別の通信経路を用いる場合、音声すかし技術を使って、音声データに音響特徴量情報を埋め込む必要がない。このため、音響特徴量情報の送信に、通常のデータ送信技術を用いることができる。これにより、遠端側で利用者が実際に聴いている音声の音響特徴量情報を近端側ハンズフリー電話装置111側に送信することができる。音声品質通信装置受信側の構成図16に、運転者側音響特徴量情報の受信側に設置される装置構成を示す。なお、図16には、図13及び図14との対応部分に同一符号を付して示している。受信側の音声品質通信装置1302は携帯電話接続装置104に接続され、携帯電話接続装置104で分岐された音響特徴量情報を入力する。音声品質通信装置1302は、送信側の音声品質通信装置1301が送信した音響特徴量情報を受信する音響特徴量受信装置1601を少なくとも有する。音響特徴量受信装置1601の構成は、音響特徴量送信装置1502による音響特徴量の送信形態により異なる。音響特徴量受信装置1601は、音響特徴量の送信形態に応じ、音声に重畳されている音響特徴量情報を抽出する処理又は別回線で伝送される音響特徴量情報を受信する処理のいずれかを行う。このようにして受信された音響特徴量情報は、遠端音声品質推定装置106の音声ひずみ量計算処理装置1403に入力される。本実施例の遠端音声品質推定装置106図16は、送信側から受信した音響特徴量情報と元音声データS1から抽出された音響特徴量情報に基づいて音声ひずみ量を算出する。この点が実施例1における遠端音声品質推定装置106図14との違いである。この後、算出されたひずみ量は、音質推定値変換処理装置1404に与えられる。音質推定値変換処理装置1404は、求められた音声ひずみ量を音声品質推定値S3に変換し、推奨行動推定装置107と推奨行動提示装置110に出力する。まとめ本実施例に係るシステム構成の採用により、実際に遠端側で聴かれている音声と、マイクロフォン109に入力される元音声とを比較することができる。すなわち、通話相手が聴いている音声の音響特徴量情報を用いることができるため、実施例1に比してより正確な音質推定が可能となる。結果的に、推奨行動の推定精度も向上させることができる。実施例3本実施例では、利用者運転者が実際に推奨行動を実行したかどうかを判定する機能を有するハンズフリー電話装置について説明する。全体構成図17に、本実施例に係る音声通話システムの全体構成を示す。本システムも、実施例1の場合と同様、自動車の運転者とその通話相手との間で実現される通話を想定する。なお、図13には、図1との対応部分に同一符号を付して示す。実施例1図1との相違点は、本実施例に係るハンズフリー電話装置111図17に、推奨行動実施判定装置1701、音声品質差分判定装置1702及び行動推定パラメータ調整装置1703が追加されている点である。本実施例に係るハンズフリー電話装置111は、これら新たに追加した装置を使用して、利用者による推奨行動の実施の有無の判定、実施が確認された場合に、推奨行動の実施の前後で生じた通話音声の品質の変化の判定、推奨行動の提示条件の変更を実現する。当該機能の搭載により、次回の推奨行動の提示の際に、より適切な推奨行動の提示が可能になる。すなわち、本実施例に係るハンズフリー電話装置111は、より適切な推奨行動を提示するための推奨行動提示条件の学習機能を提供する。ハンズフリー通話処理の概要ここでは、本実施例に係るハンズフリー電話装置111図17を通じて実行されるハンズフリー通話処理の概要を説明する。なお、音声通話が開始され、推奨行動が提示されるまでの処理動作は、実施例1と同じであるので説明を省略する。推奨行動推定装置107で推定された推奨行動が利用者運転者に提示されるのと同時に、その推奨行動データS4は、推奨行動実施判定装置1701にも与えられる。推奨行動実施判定装置1701は、推奨行動推定装置107で推定された推奨行動を、利用者運転者が実際に実施したかどうかを判定する。例えば推奨行動データS4がXキロの速度低下を指示する場合、推奨行動実施判定装置1701は、速度情報から推奨行動の実施の有無を判定する。例えば推奨行動データS4が運転者側の窓を閉じることを指示している場合、推奨行動実施判定装置1701は、運転者側の窓の開閉状態を検出するセンサの出力や窓を開閉駆動するモータの回転情報に基づいて推奨行動の実行の有無を判定する。判定結果は、推奨行動実施情報として、推奨行動実施判定装置1701から行動推定パラメータ調整装置1703に出力される。音声品質差分判定装置1702は、定期的に、各時点における音声品質推定量S3をチェックし、ある判定タイミングの前後における音声品質の差分を判定する。この判定結果は、音声品質差分情報S5として行動推定パラメータ調整装置1703に出力される。最後に、行動推定パラメータ調整装置1703は、推奨行動実施判定装置1701から与えられた推奨行動実施情報と、音声品質差分判定装置1702から与えられた音声品質差分情報S5を使用し、推奨行動が音声品質の向上に対して正しい推定結果であったか否かを判定する。この後、行動推定パラメータ調整装置1703は、判定結果に基づき、推奨行動推定装置107内の推奨行動事例データ蓄積装置403に格納されている推奨行動事例データの重みを調整する。当該重みの調整により、音質の向上に寄与しなかった推奨行動は抑制され、寄与のあった推奨行動が強化される。この結果、次回以降の推奨行動の推定処理において、より適切な推奨行動が推定される可能性が向上することになる。各装置の詳細構成及び処理以下、推奨行動実施判定装置1701、音声品質差分判定装置1702及び行動推定パラメータ調整装置1703の構成及び処理の内容を詳しく説明する。推奨行動実施判定装置の詳細推奨行動実施判定装置1701には、推奨行動推定装置107から推奨行動データS4が入力される。推奨行動データS4には、少なくとも、推奨行動の対象を示す行動対象情報と、当該対象に対してどのような行動を実施するかを示す行動情報が含まれる。例えば行動対象情報には、窓、カーステレオ、速度計等が考えられる。具体的には、図11の指示対象ID、図12の操作対象IDを、行動対象情報の一例として用いることができる。また例えば行動情報には、窓を閉めるパワーウィンドウ上昇、音量を下げるミュート等が考えられる。具体的には、図12の操作動作IDを、行動情報の一例として用いることができる。なお、推奨行動推定装置107は、図18に示すデータテーブル構造を有する推奨行動情報データベースを参照する実施形態も想定される。この推奨行動情報データベースでは、推奨行動情報、行動対象情報及び行動情報がそれぞれIDで管理されており、各情報間の対応関係がIDを通じて定められている。この場合、推奨行動実施判定装置1701は、推奨行動データS4に含まれる行動対象情報と行動情報を使用し、その行動対象に対して、その行動が実際に実施されたか否かを判定する。この判定処理においては、行動対象の装置及び又は行動に応じ、様々な処理が実施される。また、その処理の実現形態も、装置や行動に応じて様々である。例えば窓の開閉という推奨行動に対しては、窓の開閉装置の状態をチェックすることにより、行動対象としての窓が開けられたか又は閉められたかを判定することができる。例えばカーステレオの音量を下げるという推奨行動に対しては、カーステレオ装置の音量情報をチェックすることにより、音量が下げられたか否かを直接的に判定することができる。また、別の実施形態では、推奨行動実施判定装置1701に接続された音声入力装置マイクロフォンから入力された車内音声に基づいて、カーステレオで再生されている音声の音量パワーが減少したかどうかをチェックすることで、間接的に判定することもできる。推奨行動実施判定装置1701から出力される推奨行動実施情報は、推奨行動情報にその実施の有無を追加した情報として実現できる。また、推奨行動推定装置107から出力される情報には、その推奨行動を利用者運転者に提示した時刻情報も付与されている必要がある。この時刻情報も、推奨行動実施情報に付加して出力される。さらに、行動推定パラメータ調整装置1703の構成に依存するが、図6に示す推奨行動事例データのID情報を推奨行動推定装置107から受け取り、それを推奨行動情報に付加して出力する必要がある場合も生じる。音声品質差分判定装置の詳細音声品質差分判定装置1702は、遠端音声品質推定装置106から出力される音声品質推定量S3を、一定間隔かつ継続的に蓄積する不図示の記憶装置を有する。音声品質差分判定装置1702は、行動推定パラメータ調整装置1703から指定された時刻を挟んで記憶された2つの音声品質推定量S3を読み出し、当該2つの音声品質推定量S3の差分を音声品質差分情報S5として出力する。図19に、音声品質差分判定装置1702の内部構成例を示す。音声品質差分判定装置1702は、少なくとも音声品質推定量S3を蓄積する音声品質推定量蓄積装置1902と、その情報の格納処理を行う音声品質推定量格納装置1901と、指定された時刻の前後に蓄積された音声品質推定量の変化を計算する音声品質推定量差分計算装置1903から構成される。音声品質推定量蓄積装置1902は、例えばハードディスク装置、フラッシュメモリその他のデータ蓄積装置である。音声品質推定量格納装置1901は、音声品質推定装置106から出力された音声品質推定量情報に時刻情報を付与したデータを、音声品質推定量蓄積装置1902に格納する処理を行う。音声品質推定量差分計算装置1903は、行動推定パラメータ調整装置1703から行動実施時刻情報S6が与えられると、当該時刻の前後に蓄積された2つの音声品質推定量S3の差分を音声品質差分情報S5として行動推定パラメータ調整装置1703に与える。ここで、音声品質推定量差分計算装置1903は、行動実施時刻情報S6で示された時刻の直前と直後の音声品質推定量S3を、音声品質推定値蓄積装置1902から取り出し、それらの差分を計算する。ここでの直前と直後には、推奨行動の行動対象や行動によって個別に定義される時間間隔を考慮した前と後を含む。なお、音声品質差分情報S5は、音声品質推定量S3の単純な差として定義しても良い。また、音声品質推定量S3が何らかのベクトル情報として実施される場合には、当該ベクトル間の距離等を、音声品質差分情報S5の定義としても良い。行動推定パラメータ調整装置の詳細行動推定パラメータ調整装置1703は、推奨行動実施判定装置1701から推奨行動実施情報が出力される毎に、推奨行動条件を規定するパラメータの調整処理を実行する。図20に、行動推定パラメータ調整装置1703において実行される処理の流れを説明する。行動推定パラメータ調整装置1703は、推奨行動実施判定装置1701から推奨行動実施情報を入力すると、行動推定パラメータの調整処理を開始する。まず、行動推定パラメータ調整装置1703は、推奨行動実施情報に記録されている行動実施時刻情報S6を、音声品質差分判定装置1702に与える。この後、処理2001として、行動推定パラメータ調整装置1703は、行動実施時刻情報S6で指定された時刻の前後に生成された音声品質推定量差分情報S5を取得する。次に、処理2002が実施される。当該処理において、行動推定パラメータ調整装置1703は、推奨行動実施情報に記録されている推奨行動に対応する情報を推奨行動事例データ蓄積装置403の中から検索する。この検索のため、行動推定パラメータ調整装置1703と推奨行動推定装置107は、同じ推奨行動事例データ蓄積装置403を共有しておく必要がある。なお、処理2001と処理2002の順序は入れ替わっていても良い。次の処理2003において、行動推定パラメータ調整装置1703は、音声品質推定量差分情報S5の正負を判定する。ここで、差分値が正であることはすなわち、推奨行動の実施の前後で音声品質推定量S3が上昇することは、推奨行動推定装置106が推定した推奨行動が音質向上に寄与したことを意味する。この場合、行動推定パラメータ調整装置1703は処理2004に進み、該当する推奨行動事例データの重みを増加する。すなわち、行動推定パラメータ調整装置1703は、推奨度合いを強化する処理を実行する。一方、差分値が負であることはすなわち、推奨行動の実施の前後で音声品質推定量S3が減少することは、推奨行動推定装置106が推定した推奨行動が音質向上を阻害したことを意味する。この場合、行動推定パラメータ調整装置1703は処理2005に進み、該当する推奨行動事例データの重みを低減する。すなわち、行動推定パラメータ調整装置1703は、推奨度合いを抑制する処理を実行する。推奨度合いの強化処理及び抑制処理で実際に実行される処理内容は、推奨行動事例データの構造や推奨行動推定装置107の構成により異なる。ただし、一般には、推奨行動推定処理は、多くの事例データに基づいた学習問題と見なすことができる。従って、ここでの強化処理及び抑制処理には、教師データを前提とした機械学習アルゴリズムを利用することができる。以下では、図6に例示した推奨行動事例データに基づいて推奨行動の強化処理及び抑制処理の実施例を説明する。また、推奨行動実施判定装置1701から与えられる推奨行動実施情報には推奨行動事例データのID情報が含まれているものとする。この場合、推奨行動の強化処理及び抑制処理は、以下に示す手法を用いて実現することができる。まず、行動推定パラメータ調整装置1703は、入力されたID情報に対応する推奨行動事例データを、推奨行動事例データ蓄積装置403から検索する。ここで、ある行動の推奨度合いを強化する場合、行動推定パラメータ調整装置1703は、検索された推奨行動事例データを構成する行動量の情報に一定量を加算し、対応する行動量を増加させる。一方、ある行動の推奨度合いを抑制する場合、行動推定パラメータ調整装置1703は、検索された推奨行動事例データを構成する行動量の情報から一定量を減算し、対応する行動量を減少させる。もし、この処理により、行動量の情報が正から負に変わった場合、行動推定パラメータ調整装置1703は、当該推奨行動事例データに記録されている推奨行動IDの内容が以前の行動とは逆の行動になるように変更する。例えば声を大きくするという推奨行動に対して、行動量の情報が正から負に変わった場合、行動推定パラメータ調整装置1703は、声を小さくするという行動IDに変更する。例えば、行動量が指定されない推奨行動の場合にあって、推奨度合いを強化するとき、行動推定パラメータ調整装置1703は、推奨行動の内容に何らの変化を与えない。一方、行動量が指定されない推奨行動の場合にあって、推奨度合いを抑制するとき、行動推定パラメータ調整装置1703は、推奨行動の内容が逆の行動になるように行動IDを変更する。なお、推奨行動の推奨度合いを強化する処理方法及び抑制する処理方法には、更に別の実施例も考えられる。推奨行動推定処理のアルゴリズムには、例えばk最近傍法を用いることができる。この方法の場合、入力された特徴量ベクトルに近い事例データをk個検索し、それらのデータに記録されている推奨行動で最も数が多いものが推奨行動として出力される。このアルゴリズムを使用する場合、推奨度合いの強化及び抑制には、事例データを増やす方法を用いることができる。なお、推奨度合いを強化する場合、行動推定パラメータ調整装置1703は、今回計算された特徴量ベクトルと、今回選択された事例データ内の推奨行動ID及び行動量を結合して新たな事例データを作成し、推奨行動事例データ蓄積装置に追加的に格納すれば良い。一方、推奨度合いを抑制する場合、行動推定パラメータ調整装置1703は、今回計算された特徴ベクトルに対し、今回選択された推奨行動IDとは逆の内容を意味する行動IDを付加し、追加的に格納すれば良い。まとめ本実施例に係るハンズフリー電話装置111図17を自動車に搭載することにより、推奨行動の実施による音質の改善効果を学習し、次回以降の推奨行動の推定に反映させることができる。すなわち、推奨行動推定処理のアルゴリズムに応じ、推奨行動を強化又は抑制することができる。なお、本実施例における学習処理は、ハンズフリー電話装置111図17単位で行っている。しかし、利用者運転者を登録することにより、利用者毎に学習処理が実行できるようにしても良い。また、ハンズフリー電話装置111図17が自動車に対して取り外し可能な場合、搭載した自動車を登録することにより、自動車毎に学習処理を実行できるようにしても良い。また、本実施例の場合、推奨行動の学習を、ハンズフリー電話装置111図17単位で行っているが、携帯電話機103等を通じて、自動車メーカ、販社、又は第三者機関から統計的に処理された学習結果データを受信できるようにしても良い。また、当該機能の共に、ハンズフリー電話装置111図17に個別の学習結果データを自動車メーカ等が管理運用するサーバにアップロードできる機能を搭載しても良い。他の実施例前述の実施例においては、主に、自動車に搭載されるハンズフリー電話装置を想定しているが、マイクロフォンに重畳する雑音が利用者の主体的な行動によって増減できる環境下で使用されるハンズフリー電話装置であれば、必ずしも車載型に限らない。また、当該ハンズフリー電話装置は、機能モジュールとして、携帯電話機に搭載されていても良く、携帯電話機に着脱可能に装着可能でも良い。また、前述の実施例においては、ハンズフリー電話装置が自動車に搭載される場合を前提とした。しかし、ハンズフリー電話装置を搭載する車両は自動車に限らない。また、前述の実施例の場合には、1つの推奨行動に対して一つの提示方法が対応付けられているが、前述した複数の提示方法が対応付けられていても良い。また、音声による推奨行動の提示と共に、推奨行動の対象機器をランプ等で同時に指定しても良い。すなわち、複数の推奨行動を同時に提示しても良い。なお、本発明は上述した形態例に限定されるものでなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した形態例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある形態例の一部を他の形態例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある形態例の構成に他の形態例の構成を加えることも可能である。また、各形態例の構成の一部について、他の構成を追加、削除又は置換することも可能である。また、上述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアとして実現しても良い。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することにより実現しても良い。すなわち、ソフトウェアとして実現しても良い。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、SSDSolidStateDrive等の記憶装置、ICカード、SDカード、DVD等の記憶媒体に格納することができる。また、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示すものであり、製品上必要な全ての制御線や情報線を表すものでない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。