入力された音響信号に含まれる発話を、前記音響信号から抽出した音響的な特徴を利用して話者毎に分類し分類結果を取得する音響分類手段と、前記発話の内容を表す文字列を取得し、この文字列を利用して前記分類結果に含まれる話者の言語的な特徴を抽出する言語特徴抽出手段と、前記発話の内容を表す文字列が、前記分類結果においてこの発話が分類された話者の前記言語的な特徴に適合するか否かを判別し、適合しない場合は、この発話は前記音響分類手段によって誤分類された発話であると判別する誤分類検出手段と、を備える話者分類装置。前記誤分類検出手段によって誤分類と判別された発話の文字列が、前記分類結果においてこの発話が分類された話者以外の他の話者の言語的な特徴に適合するか否かを判別し、適合した場合は、この発話は前記他の話者に分類されるべき発話であると判別する再分類判別手段を更に備える請求項1記載の話者分類装置。前記言語特徴抽出手段が、予め記憶した言語に関するルールと各話者の前記発話の内容を表す文字列とが適合するか否かを判別し、適合する発話の数が所定閾値を超えるルールを前記話者の言語的な特徴とする請求項1乃至請求項2記載の話者分類装置。前記入力された音響信号に含まれる発話を音声認識して文字列に変換する文字列変換手段を更に備え、前記発話の内容を表す文字列が、前記文字列変換手段で変換された文字列である請求項1から請求項3の何れか1項に記載の話者分類装置。前記音響分類手段の分類結果もしくは前記再分類判別手段での判別結果を表示する表示手段を更に備える請求項2記載の話者分類装置。入力された音響信号に含まれる発話を、前記音響信号から抽出した音響的な特徴を利用して話者毎に分類し分類結果を取得する音響分類工程と、前記発話の内容を表す文字列を取得し、この文字列を利用して前記分類結果に含まれる話者の言語的な特徴を抽出する言語特徴抽出工程と、前記発話の内容を表す文字列が、前記分類結果においてこの発話が分類された話者の前記言語的な特徴に適合するか否かを判別し、適合しない場合は、この発話は前記音響分類工程によって誤分類された発話であると判別する誤分類検出工程と、を備える話者分類方法。話者分類装置に、入力された音響信号に含まれる発話を、前記音響信号から抽出した音響的な特徴を利用して話者毎に分類し分類結果を取得する音響分類工程と、前記発話の内容を表す文字列を取得し、この文字列を利用して前記分類結果に含まれる話者の言語的な特徴を抽出する言語特徴抽出工程と、前記発話の内容を表す文字列が、前記分類結果においてこの発話が分類された話者の前記言語的な特徴に適合するか否かを判別し、適合しない場合は、この発話は前記音響分類工程によって誤分類された発話であると判別する誤分類検出工程と、を実現させるための話者分類プログラム。発明が解決しようとする課題は、発話に含まれる言語的な特徴を利用して、音響的な特徴による誤分類を検出する話者分類装置を提供することである。実施形態の話者分類装置は、実施形態の話者分類装置は、音響分類手段と、言語特徴抽出手段と、誤分類検出手段とを備える。音響分類手段は、入力された音響信号に含まれる発話を、前記音響信号から抽出した音響的な特徴を利用して話者毎に分類し分類結果を取得する。言語特徴抽出手段は、前記発話の内容を表す文字列を取得し、この文字列を利用して前記分類結果に含まれる話者の言語的な特徴を抽出する。誤分類検出手段は、前記発話の内容を表す文字列が、前記分類結果においてこの発話が分類された話者の前記言語的な特徴に適合するか否かを判別し、適合しない場合は、この発話は前記音響分類手段によって誤分類された発話であると判別する。以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。第1の実施形態第1の実施形態の話者分類装置は、会議等で収録済みの音響信号中の発話を話者毎に分類する装置である。発話を話者毎に分類することにより、議事録作成者ユーザが、収録済みの音響信号のうち所望の話者の発話のみを選択的に聞くことができる。これによりユーザは、同一話者による発話内容の整合性を確認したり、会話の流れを確認したりすることが可能になり、議事録作成をスムーズに進めることができる。本実施形態の話者分類装置は、まず、入力された音響信号に含まれる発話を、この音響信号から抽出した音響的な特徴例えば、MFCCを利用して話者毎に分類し分類結果を得る。次に、各発話の音響信号を音声認識して、発話内容を表す文字列を取得する。そして、分類結果に含まれる各話者の言語的な特徴を抽出する。本実施形態の言語的な特徴としては、各話者が使用する一人称表現を表す文字列がある。この場合、ある話者例えば、話者ID1に分類された各発話の文字列から一人称表現たとえば、私は、僕はなどを抽出する。そして、一人称表現毎の頻度をカウントし、頻度が所定閾値を超えるような一人称表現を話者ID1の言語的な特徴とする。次に、話者分類装置は、各発話の文字列がこの発話が分類された話者の言語的な特徴に適合するか否かを判別する。適合しない発話は、音響的な特徴を利用した分類で誤分類された発話であると判別する。例えば、発話の文字列が僕はであり、この発話が分類された話者の一人称表現に関する言語的な特徴が私はである場合は、言語的な特徴が適合しないため、この発話は音響的な特徴によって誤分類された発話であると判別する。さらに、本実施形態の話者分類装置は、誤分類と判別された発話の文字列が、他の話者の言語的な特徴に適合するか否かを判別する。他の話者の言語的な特徴に適合する場合は、この発話を当該他の話者に分類する。このように、本実実施形態の話者分類装置は、言語的な特徴を用いて、音響的な特徴を利用した分類によって誤分類された発話を判別する。また、言語的な特徴を用いて、音響的な特徴によって誤分類された発話が本来分類されるべき話者を判別する。これにより、背景雑音を含んだ発話のように音響的な特徴だけでは分類が難しい発話を、言語的な特徴を用いて正しい話者に分類することができる。ブロック構成図1は、第1の実施形態にかかる話者分類装置を示すブロック図である。本実施形態の話者分類装置は、入力された音響信号を発話毎に分割する発話分割部101と、音響的な特徴を利用して分割された発話を話者毎に分類し分類結果を取得する音響分類部102と、音声認識を利用して各発話の内容を表す文字列を取得する文字列変換部103と、分類結果に含まれる各話者について発話の内容を表す文字列を取得し、この文字列を利用して各話者の言語的な特徴を抽出する言語特徴抽出部104と、各発話の内容を表す文字列が、分類結果においてこの発話が分類された話者の言語的な特徴に適合するか否かを判別し、適合しない場合は、この発話は前記音響分類手段によって誤った話者に分類された発話であると判別する誤分類検出部105と、誤った話者に分類された発話と判別された発話の文字列が、他の話者の言語的な特徴に適合するか否かを判別し、適合した場合は、この発話はこの話者に属する発話であると判別する再分類判別部106と、話者分類装置による分類結果をユーザに適宜提示する表示部107とを備える。ハードウェア構成本実施形態の読み記号列編集装置は、図2に示すような通常のコンピュータを利用したハードウェアで構成されており、装置全体を制御するCPUCentralProcessingUnit等の制御部201と、各種データや各種プログラムを記憶するROMReadOnlyMemoryやRAMRandomAccessMemory等の記憶部202と、各種データや各種プログラムを記憶するHDDHardDiskDriveやCDCompactDiskドライブ装置等の外部記憶部203と、ユーザの指示入力を受け付けるキーボードやマウスなどの操作部204と、外部装置との通信を制御する通信部205と、音声波形を再生して再生音を発生させるスピーカ206と、映像を表示するディスプレイ207と、これらを接続するバス208とを備えている。このようなハードウェア構成において、制御部201がROM等の記憶部202や外部記憶部203に記憶された各種プログラムを実行することにより以下の機能が実現される。各ブロックの機能発話分割部101は、入力された音響信号を発話毎に分割する。発話毎への分割には、エネルギーやスペクトル特徴量を使用した音声区間検出技術を用いる。議事録作成対象となる音響信号は、HDD等の外部記憶部203から取得したり、通信部205を介してネットワークで接続された他の端末図示なしから取得したりすることができる。発話分割部101は、それぞれの発話について、発話ID、開始時刻、終了時刻を取得する。ここで、発話IDは、各発話に付与される通し番号であり、先頭から1、2、3のように付与する。開始時刻および終了時刻は、各発話の始端および終端位置が、音響信号のどの時刻に対応するかを現す時間情報である。例えば、3、000018、000025という結果は、3番目ID3の発話が音響信号の18秒から25秒の区間に含まれることを意味する。音響分類部102は、音響信号から抽出した音響的な特徴を利用して、分割された発話を話者毎に分類する。音響特徴量としてはMFCCなどがある。特許文献1のように、HDD等の外部記憶部203に予め多数の話者モデルを記憶しておき、この話者モデルと各発話から抽出したMFCCとを照合した結果である類似度のパターンを利用して、各発話を話者毎に分類することができる。音響分類部102は、それぞれの発話について、話者ID、発話ID、開始時刻、終了時刻の組を分類結果として出力する。ここで、話者IDは、話者を識別するための識別子であり、各発話がどの話者に分類されたかを表す。発話ID、開始時刻および終了時刻には、発話分割部101の結果を用いる。文字列変換部103は、音声認識を利用して各発話の内容を表す文字列を取得する。音声認識にはMFCCなどの音響特徴量を利用することができ、MFCCとの照合に利用する音響モデル/言語モデルはHDD等の外部記憶部203に予め記憶しておく。文字列変換部103は、各発話について発話ID、文字列の組を出力する。ここで、文字列は各発話IDの認識結果を表している。言語特徴抽出部104は、音響分類部102の分類結果に含まれる各話者について、発話の内容を表す文字列を取得し、この文字列を利用して各話者の言語的な特徴を抽出する。具体的には、ある話者IDに分類された発話について、予め決められた言語特徴ルールがその発話の文字列に適合するか否かを判別する。言語特徴ルールは、過去の議事録データの形態素解析結果や一般的な辞書の内容から着目する表現一人称表現などを抽出することで作成できる。この他にも、人手で言語特徴ルールを作成してもよい。本実施形態において適合とは、文字列が一致することを意味する。本実施形態では、言語特徴ルールとして、一人称ルールと文末ルールの2種類のルールを用いる。図3に、言語特徴ルールを示す。例えば、ある話者IDに分類された発話の文字列が私もそう思います。であった場合、言語特徴ルールとの文字列マッチの結果、この発話の文字列は、一人称ルールID1と文末ルールID1の文字列と適合する。以上の処理を同一の話者IDに分類された他の発話についても行う。そして、各話者について同一の言語特徴ルール一人称ルールもしくは文末ルールに適合する発話の数をカウントし、その数が所定の閾値を超えた場合にこの言語特徴ルールを話者の言語的な特徴とする。具体的な処理は、後述のフローチャートで説明する。なお、言語特徴ルールは、HDD等の外部記憶部203に記憶しておく。誤分類検出部105は、各発話の文字列が、音響分類部102の分類結果においてこの発話が分類された話者の言語的な特徴に適合するか否かを判別する。そして、適合しない場合は、この発話は音響分類部102によって誤って分類された発話であると判別する。例えば、ある話者IDに分類された発話の文字列が私もそう思います。であり、この話者IDの一人称ルールに関する言語的な特徴が図3の一人称ルールID2僕もしくはぼくであった場合を考える。この発話の文字列は一人称ルールID2の文字列に適合しないことから、この発話は音響分類部102によって誤分類された発話と判別する。具体的な処理は、後述のフローチャートで説明する。再分類判別部106は、誤分類検出部105によって誤分類と判別された発話が、他の話者IDに属するか否かを判別する。具体的には、誤分類と判別された発話の文字列が、他の話者IDの言語的な特徴に適合するか否かを判別する。適合する他の話者IDがある場合は、この話者IDを正しい分類先の候補として出力する。例えば、誤分類と判別された発話の文字列が私もそう思います。である場合は、図3の一人称ルールID1および文末ルールID1を言語的な特徴として有する話者を正しい分類先候補とする。表示部107は、ディスプレイ207を介して話者分類装置による処理結果を適宜ユーザに提示する。フローチャート図4は、本実施形態にかかる話者分類装置の動作を示すフローチャートである。ステップS401では、発話分割部101は、入力された音響信号を発話毎に分割する。図5は、発話分割部101による分割結果を表している。ステップS402では、音響分類部102は、音響的な特徴を利用して、ステップS401で分割された発話を話者毎に分類する。図6は、音響分類部102による分類結果を表している。ステップS403では、文字列変換部103は、分割された各発話の音響信号を音声認識して発話の内容を表す文字列を取得する。図7は、文字列変換部103によって取得された各発話の文字列を表している。ステップS404では、言語特徴抽出部104は、言語的な特徴を抽出する話者を一人選択する。ここでは、話者ID1、話者ID2の順番で言語的な特徴を抽出する。ステップS405では、言語特徴抽出部104は、ステップS404で選択された話者に分類された発話を発話IDが小さなものから順次取得する。図6の分類結果より、話者ID1に分類された発話は、発話ID1、3、5である。ここでは、まず発話ID1の発話を取得する。ステップS406では、言語特徴抽出部104は、ステップS405で取得された発話の文字列が予め記憶した一人称ルールに適合するか否かを判別する。適合する場合はステップS407へ、適合しない場合はステップS408へ移行する。図7より、発話ID1の文字列はまずは私から説明します。である。一人称として私を含むことから、図3の一人称ルールと文字列マッチングを行うと、一人称ルールID1が適合する。ステップS407では、言語特徴抽出部104は、選択された発話が分類された話者の言語的な特徴の候補に、ステップS406で適合した一人称ルールIDを記憶する。図8に、発話ID1、3、5の発話について記憶した一人称ルールを示す。ステップS408では、言語特徴抽出部104は、ステップS405で取得された発話の文字列が予め記憶した文末ルールに適合するか否かを判別する。適合する場合は、ステップS409へ、適合しない場合はステップS410へ移行する。発話ID1の場合、ます。が文末表現として含まれることから、図3の文末ルールID1が適合する。ステップS409では、言語特徴抽出部104は、選択された発話が分類された話者の言語的な特徴の候補にステップS408で適合した文末ルールIDを記憶する。図8に、発話ID1、3、5の発話について記憶した文末ルールを示す。ステップS410では、言語特徴抽出部104は、ステップS404で選択された話者に分類された全ての発話について処理が終了したか否かを判別する。終了していない場合はステップS405へ移行し、他の発話について処理を行う。終了している場合はステップS411へ移行する。ステップS411では、言語特徴抽出部104は、全ての話者について処理が終了したか否かを判別する。終了していない場合はステップS404へ移行し、他の話者について処理を行う。終了している場合はステップS412へ移行する。ステップS412では、言語特徴抽出部104は、各話者の言語的な特徴を抽出する。具体的には、ステップS407およびステップS409で記憶された一人称ルールおよび文末ルールから最終的に話者の言語的な特徴とするものを決定する。図9に、言語的な特徴の候補として記憶された一人称ルールおよび文末ルールを示す。まず、言語特徴抽出部104は、図9の言語的な特徴の候補に関する情報から図10に示すように各話者IDについて適合した一人称ルールおよび文末ルールの数をカウントする。ここで、発話数は各話者IDに分類された発話総数を、一人称ルールの適合発話数および文末ルールの適合発話数は各ルールに適合した発話数を表している。次に、各ルールに適合した発話数が所定閾値を超えるような一人称ルールもしくは文末ルールを各話者の言語的な特徴として抽出する。ここでは、同一ルール内例えば、一人称ルールID1~ID3における適合発話数が最大であり、かつ適合発話数を各話者IDの発話数で正規化した値が閾値0.5以上になるようなルールを言語的な特徴として選択する。例えば、話者ID1の一人称ルールの場合、一人称ルールID1が最大の適合発話数2を示しており、かつ、話者ID1の発話数で正規化した値2/3は閾値0.5以上になる。したがって、話者ID1の言語的な特徴として、一人称ルールID1が選択される。文末ルールについても同様な処理を適用する。以上の処理を全ての話者について実行することにより、図11に示すような話者毎の言語的な特徴を抽出できる。次に、本実施形態の話者分類装置は、ステップS412で抽出された話者毎の言語的な特徴を利用して、音響的な特徴によって誤分類された発話を判別する。ステップS413では、誤分類検出部105は、発話を1つ選択する。ここでは発話IDの小さな発話から順に選択する。ステップS414では、誤分類検出部105は、選択された発話の文字列がこの発話が分類された話者IDの言語的な特徴に適合するか否かを判別する。適合する場合はステップS416へ、適合しない場合はステップS415へ移行する。例えば、図9より発話ID5は、話者ID1の発話として分類されている。発話ID5の文字列僕はその意見には反対だ。と図11の話者ID1の言語的な特徴一人称ルールID1および文末ルールID1を文字列マッチングで比較すると、一人称ルールおよび文末ルールともに適合しないことが分かる。したがって、発話ID5は、音響的な特徴を使った音響分類部102によって誤分類された発話であると判別する。なお、本実施形態では、一人称ルールおよび文末ルールともに適合しない場合、その発話は誤って分類されたものと判別する。この他にも、一人称ルールおよび文末ルールのどちらかが適合しない場合に、誤分類された発話であると判別することもできる。ステップS415では、再分類判別部106は、ステップS414で誤分類と判別された発話が本来属すべき話者を言語的な特徴を用いて判別する。具体的には、この発話の文字列が、音響分類部102によって分類された話者以外の他の話者の言語的な特徴に適合するか否かを判別し、適合した場合、この発話は他の話者に分類される発話であると判別する。発話ID5の場合、僕はその意見には反対だ。の一人称は僕は、文末表現はだ。である。これらの文字列と他の話者話者ID2および話者ID3の言語的な特徴を比較すると、発話ID5の文字列は話者ID3の言語的な特徴一人称ルールID2および文末ルールID2に適合する。したがって、発話ID5は、話者ID3に分類されるべき発話であると判別する。なお、本実施形態では、一人称ルールおよび文末ルールのどちらも適合した場合に再分類したが、どちらか一方が適合した場合に再分類するようにしてもよい。このように、本実実施形態の話者分類装置は、言語的な特徴を用いて、音響的な特徴を利用した分類によって誤分類された発話を判別する。また、言語的な特徴を用いて、音響的な特徴によって誤分類された発話が本来分類されるべき話者を判別する。これにより、背景雑音を含んだ発話のように音響的な特徴だけでは分類が難しい発話を、言語的な特徴を用いて正しい話者に分類することができる。なお、本実施形態のステップS414およびステップS415では、発話の文字列と言語的な特徴の文字列マッチングを行ったが、ステップS407、S409で抽出された各発話が適合する一人称ルールおよび文末ルール図9を用いて、各話者の言語的な特徴との適合性を判別してもよい。ステップS416では、全ての発話について処理が終わったか否かを判別する。終わっている場合はステップS417へ、終わっていない場合はステップS413へ移行する。ステップS417では、表示部107は、音響分類部102による分類結果および再分類判別部106による再分類の結果を、ディスプレイ207を介してユーザに提示する。図12に、ディスプレイ207に表示された画面の一例を示す。この図は、音響分類部102による分類結果を表している。話者情報は話者IDを表しており、この例では話者ID1は話者1と表示される。発話内容は音声認識によって取得された各発話の文字列を表している。図中の1201はカーソルを表しており、キーボードやマウスなどの操作部204によりフォーカスを変更することができる。1202は再生ボタンであり、このボタンを押下するとカーソル1201がフォーカスしている発話がスピーカ206から再生される。これにより、ユーザは、発話を聞いて音声認識の誤りを人手で修正することができる。また、各発話に話者情報が付与されていることから、収録済みの音響信号のうち所望の話者の発話のみを選択的に聞くことができる。これによりユーザは、同一話者による発話内容の整合性を確認したり、会話の流れを確認したりすることが可能になり、議事録作成をスムーズに進めることができる。図12において、文字列に下線が引かれた発話1203は、誤分類検出部105によって誤分類と判別された発話である。ユーザがこの発話を選択し、操作部204を介して所望の操作をすることにより、図13の1204ように再分類判別部106での再分類結果をドロップダウンリストで表示させることができる。この例では、ステップS415の再分類判別部106によって、発話ID5は話者ID3に再分類されていることから、話者3が候補として表示される。ユーザは、再生ボタン1202を押下して発話の音声を聞いた後に、最終的にこの発話を話者1に分類するか話者3に分類するかを、操作部204を介して話者分類装置に指示することができる。最後に、ステップS418では、ステップS417におけるユーザからの指示を取得し、最終的な話者分類を確定する。図13において、ユーザが発話ID5の話者を話者3に変更した場合、音響分類装置は発話ID5の話者は話者ID3であるとして確定する。確定した話者分類の結果は、HDD等の外部記憶部203に記憶する。効果このように、本実実施形態の話者分類装置は、言語的な特徴を用いて、音響的な特徴を利用した分類によって誤分類された発話を判別する。また、言語的な特徴を用いて、音響的な特徴によって誤分類された発話が本来分類されるべき話者を判別する。これにより、背景雑音を含んだ発話のように音響的な特徴だけでは分類が難しい発話を、言語的な特徴を用いて正しい話者に分類することができる。また、本実施形態の話者分類装置は、発話の内容を表す文字列を取得し、この文字列を利用して各話者の言語的な特徴を抽出する。これにより、各話者の言語的な特徴を予め登録しておく必要がなくなる。変形例1本実施形態では、ステップS415における分類結果をユーザに提示し、最終的な話者はユーザが選択する構成であったが、再分類判別部106の話者分類の結果を最終的な分類結果として確定することもできる。また、本実施形態では、発話の文字列を音声認識で取得したが、人手で付与した文字列を発話の文字列として利用することもできる。これにより、音声認識による誤りを回避することができ、話者別の言語的な特徴をより正確に抽出できる。この場合、音響信号を話者別に分類する話者インデキシング等にも本実施形態を適用することができる。なお、以上説明した本実施形態における一部機能もしくは全ての機能は、ソフトウェア処理により実現可能である。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。