"利用者が発した音声を入力する入力手段と、前記入力手段に入力した音声に基づいて、該入力した音声に対応した応答を行う応答タイミングの予測結果を示すタイミング予測情報を取得する予測手段と、前記予測手段により取得されたタイミング予測情報に基づいて、前記応答タイミングになったか否かを判断するタイミング判断手段と、前記タイミング判断手段により前記応答タイミングになったと判断された場合に、前記応答を行う応答手段とを備え、前記予測手段は、利用者による発話が終了する少なくとも1文字前まで、或いは、利用者による発話中に割り込んで前記応答を行うことができる少なくとも1文字前までに、前記タイミング予測情報を取得し、前記入力手段に入力した音声に基づいて、現在の話速を算出する話速算出手段を備え、前記予測手段は、前記予測手段が前記タイミング予測情報を取得した後から前記応答タイミングになるまでに続く単語数、形態素数、品詞数、音素数、単語列、形態素列、品詞列、音素列の少なくとも1つを取得し、これらと、前記話速算出手段により算出された話速とに基づいて、前記応答タイミングになるまでの応答タイミング到達時間を算出し、該応答タイミング到達時間を前記タイミング予測情報とすることを特徴とする音声対話装置。利用者が発した音声を入力する入力手段と、前記入力手段に入力した音声に基づいて、該入力した音声に対応した応答を行う応答タイミングの予測結果を示すタイミング予測情報を取得する予測手段と、前記予測手段により取得されたタイミング予測情報に基づいて、前記応答タイミングになったか否かを判断するタイミング判断手段と、前記タイミング判断手段により前記応答タイミングになったと判断された場合に、前記応答を行う応答手段とを備え、前記予測手段は、利用者による発話が終了する少なくとも1文字前まで、或いは、利用者による発話中に割り込んで前記応答を行うことができる少なくとも1文字前までに、前記タイミング予測情報を取得し、前記予測手段が前記タイミング予測情報を取得した後から前記応答タイミングになるまでに経過する時間を予測し、該予測した時間を前記タイミング予測情報とすることを特徴とする音声対話装置。利用者が発した音声を入力する入力手段と、前記入力手段に入力した音声に基づいて、該入力した音声に対応した応答を行う応答タイミングの予測結果を示すタイミング予測情報を取得する予測手段と、前記予測手段により取得されたタイミング予測情報に基づいて、前記応答タイミングになったか否かを判断するタイミング判断手段と、前記タイミング判断手段により前記応答タイミングになったと判断された場合に、前記応答を行う応答手段とを備え、前記予測手段は、利用者による発話が終了する少なくとも1文字前まで、或いは、利用者による発話中に割り込んで前記応答を行うことができる少なくとも1文字前までに、前記タイミング予測情報を取得し、前記予測手段が前記タイミング予測情報を取得した後から前記応答タイミングになるまでに続くフレーム数を予測し、該予測したフレーム数を前記タイミング予測情報とすることを特徴とする音声対話装置。利用者が発した音声を入力する入力手段と、前記入力手段に入力した音声に基づいて、該入力した音声に対応した応答を行う応答タイミングの予測結果を示すタイミング予測情報を取得する予測手段と、前記予測手段により取得されたタイミング予測情報に基づいて、前記応答タイミングになったか否かを判断するタイミング判断手段と、前記タイミング判断手段により前記応答タイミングになったと判断された場合に、前記応答を行う応答手段とを備え、前記予測手段は、利用者による発話が終了する少なくとも1文字前まで、或いは、利用者による発話中に割り込んで前記応答を行うことができる少なくとも1文字前までに、前記タイミング予測情報を取得し、前記タイミング予測情報は、前記予測手段が前記タイミング予測情報を取得した後から前記応答タイミングになるまでに続く単語数、形態素数、品詞数、及び音素数の少なくとも1つであることを特徴とする音声対話装置。利用者が発した音声を入力する入力手段と、前記入力手段に入力した音声に基づいて、該入力した音声に対応した応答を行う応答タイミングの予測結果を示すタイミング予測情報を取得する予測手段と、前記予測手段により取得されたタイミング予測情報に基づいて、前記応答タイミングになったか否かを判断するタイミング判断手段と、前記タイミング判断手段により前記応答タイミングになったと判断された場合に、前記応答を行う応答手段とを備え、前記予測手段は、利用者による発話が終了する少なくとも1文字前まで、或いは、利用者による発話中に割り込んで前記応答を行うことができる少なくとも1文字前までに、前記タイミング予測情報を取得し、前記タイミング予測情報は、前記予測手段が前記タイミング予測情報を取得した後から前記応答タイミングになるまでに続く単語列、形態素列、品詞列、及び音素列の少なくとも1つであることを特徴とする音声対話装置。前記予測手段は、前記応答タイミングが予め決定されている予測モデルと、前記入力手段により入力した音声とについて、前記予測モデルの特徴量と、前記入力した音声の特徴量とを比較することにより、前記タイミング予測情報を取得することを特徴とする請求項1~請求項5の何れかに記載の音声対話装置。前記特徴量は、利用者による発話についての、統語的な特徴を示す統語的特徴量、及び韻律的な特徴を示す韻律的特徴量の少なくとも一方であることを特徴とする請求項6に記載の音声対話装置。前記統語的特徴量は、予め設定されたキーワード、単語列、形態素列、品詞列、音素列の少なくとも1つを含む情報であり、前記韻律的特徴量は、発話長、基本周波数の時系列情報、ピッチの時系列情報、パワーの時系列情報、及び話速の時系列情報の少なくとも1つを含む情報であることを特徴とする請求項7に記載の音声対話装置。前記応答タイミングは、利用者の発話に重複して前記応答が行われるタイミングであることを特徴とする請求項1~請求項8の何れかに記載の音声対話装置。利用者が発した音声を入力する入力ステップと、前記入力ステップに入力した音声に基づいて、該入力した音声に対応した応答を行う応答タイミングの予測結果を示すタイミング予測情報を取得する予測ステップと、前記予測ステップにより取得されたタイミング予測情報に基づいて、前記応答タイミングになったか否かを判断するタイミング判断ステップと、前記タイミング判断ステップにより前記応答タイミングになったと判断された場合に、前記応答を行う応答ステップとからなり、前記予測ステップは、利用者による発話が終了する少なくとも1文字前まで、或いは、利用者による発話中に割り込んで前記応答を行うことができる少なくとも1文字前までに、前記タイミング予測情報を取得し、前記入力ステップにより入力した音声に基づいて、現在の話速を算出する話速算出ステップを備え、前記予測ステップは、前記予測ステップにより前記タイミング予測情報を取得した後から前記応答タイミングになるまでに続く単語数、形態素数、品詞数、音素数、単語列、形態素列、品詞列、音素列の少なくとも1つを取得し、これらと、前記話速算出ステップにより算出された話速とに基づいて、前記応答タイミングになるまでの応答タイミング到達時間を算出し、該応答タイミング到達時間を前記タイミング予測情報とすることを特徴とする音声対話方法。利用者が発した音声を入力する入力ステップと、前記入力ステップに入力した音声に基づいて、該入力した音声に対応した応答を行う応答タイミングの予測結果を示すタイミング予測情報を取得する予測ステップと、前記予測ステップにより取得されたタイミング予測情報に基づいて、前記応答タイミングになったか否かを判断するタイミング判断ステップと、前記タイミング判断ステップにより前記応答タイミングになったと判断された場合に、前記応答を行う応答ステップとからなり、前記予測ステップは、利用者による発話が終了する少なくとも1文字前まで、或いは、利用者による発話中に割り込んで前記応答を行うことができる少なくとも1文字前までに、前記タイミング予測情報を取得し、前記予測ステップにより前記タイミング予測情報を取得した後から前記応答タイミングになるまでに経過する時間を予測し、該予測した時間を前記タイミング予測情報とすることを特徴とする音声対話方法。利用者が発した音声を入力する入力ステップと、前記入力ステップに入力した音声に基づいて、該入力した音声に対応した応答を行う応答タイミングの予測結果を示すタイミング予測情報を取得する予測ステップと、前記予測ステップにより取得されたタイミング予測情報に基づいて、前記応答タイミングになったか否かを判断するタイミング判断ステップと、前記タイミング判断ステップにより前記応答タイミングになったと判断された場合に、前記応答を行う応答ステップとからなり、前記予測ステップは、利用者による発話が終了する少なくとも1文字前まで、或いは、利用者による発話中に割り込んで前記応答を行うことができる少なくとも1文字前までに、前記タイミング予測情報を取得し、前記予測ステップにより前記タイミング予測情報を取得した後から前記応答タイミングになるまでに続くフレーム数を予測し、該予測したフレーム数を前記タイミング予測情報とすることを特徴とする音声対話方法。利用者が発した音声を入力する入力ステップと、前記入力ステップに入力した音声に基づいて、該入力した音声に対応した応答を行う応答タイミングの予測結果を示すタイミング予測情報を取得する予測ステップと、前記予測ステップにより取得されたタイミング予測情報に基づいて、前記応答タイミングになったか否かを判断するタイミング判断ステップと、前記タイミング判断ステップにより前記応答タイミングになったと判断された場合に、前記応答を行う応答ステップとからなり、前記予測ステップは、利用者による発話が終了する少なくとも1文字前まで、或いは、利用者による発話中に割り込んで前記応答を行うことができる少なくとも1文字前までに、前記タイミング予測情報を取得し、前記予測ステップにより前記タイミング予測情報を取得した後から前記応答タイミングになるまでに続く単語数、形態素数、品詞数、及び音素数の少なくとも1つであることを特徴とする音声対話方法。利用者が発した音声を入力する入力ステップと、前記入力ステップに入力した音声に基づいて、該入力した音声に対応した応答を行う応答タイミングの予測結果を示すタイミング予測情報を取得する予測ステップと、前記予測ステップにより取得されたタイミング予測情報に基づいて、前記応答タイミングになったか否かを判断するタイミング判断ステップと、前記タイミング判断ステップにより前記応答タイミングになったと判断された場合に、前記応答を行う応答ステップとからなり、前記予測ステップは、利用者による発話が終了する少なくとも1文字前まで、或いは、利用者による発話中に割り込んで前記応答を行うことができる少なくとも1文字前までに、前記タイミング予測情報を取得し、前記タイミング予測情報は、前記予測ステップにより前記タイミング予測情報を取得した後から前記応答タイミングになるまでに続く単語列、形態素列、品詞列、及び音素列の少なくとも1つであることを特徴とする音声対話方法。前記予測ステップは、前記応答タイミングが予め決定されている予測モデルと、前記入力ステップにより入力した音声とについて、前記予測モデルの特徴量と、前記入力した音声の特徴量とを比較することにより、前記タイミング予測情報を取得することを特徴とする請求項10~請求項14の何れかに記載の音声対話方法。前記特徴量は、利用者による発話についての、統語的な特徴を示す統語的特徴量、及び韻律的な特徴を示す韻律的特徴量の少なくとも一方であることを特徴とする請求項15に記載の音声対話方法。前記統語的特徴量は、予め設定されたキーワード、単語列、形態素列、品詞列、音素列の少なくとも1つを含む情報であり、前記韻律的特徴量は、発話長、基本周波数の時系列情報、ピッチの時系列情報、パワーの時系列情報、及び話速の時系列情報の少なくとも1つを含む情報であることを特徴とする請求項16に記載の音声対話方法。前記応答タイミングは、利用者の発話に重複して前記応答が行われるタイミングであることを特徴とする請求項10~請求項17の何れかに記載の音声対話方法。しかし、上述の特許文献1~6に記載の技術では、ポーズやキーワード等の言語情報などといった、相槌や頷きを行うタイミングの直前における特徴量を用いて判定する。そして、判定してから相槌や頷きを行うまでの処理に時間がかかるため、適切なタイミングで相槌や頷きを入れることが困難である。そして、このような不適切なタイミングでの相槌では、逆に話が遮られるなどの悪い印象を与えてしまったり文献音声対話システムにおける相槌認識/生成機能の言語情報と韻律情報による実現、三宅他、2005年日本音響学会秋季研究発表会、1P20、pp191192、発話の流れを止めてしまったりして文献韻律情報を用いた相槌生成システムとその評価、竹内他、情報処理学会第64回全国大会、Vol2、pp101102、対話のリズムを崩す可能性がある。また、人間同士の対話では、発話にオーバーラップする相槌が多い例えば文献コーパスに基づく相槌の時間的分析と考察、中里収、人工知能学会研究会資料、SIGSLUDA003732を参照。しかし、相槌や頷きを行うタイミングをポーズや発話末の表現によって判定する手法では、発話にオーバーラップする相槌を実現することができない。本発明は、こうした問題に鑑みなされたものであり、適切なタイミングで応答することができる音声対話装置および方法を提供することを目的とする。上記目的を達成するためになされた請求項1~請求項5に記載の音声対話装置では、入力手段が、利用者が発した音声を入力し、予測手段が、入力手段に入力した音声に基づいて、該入力した音声に対応した応答を行う応答タイミングの予測結果を示すタイミング予測情報を取得する。更にタイミング判断手段が、予測手段により取得されたタイミング予測情報に基づいて、応答タイミングになったか否かを判断する。そして応答手段が、タイミング判断手段により応答タイミングになったと判断された場合に、応答を行う。このように構成された音声対話装置によれば、予測手段によって応答タイミングを前もって予測することができるので、応答手段に応答を開始させるための処理時間を確保できる。つまり、応答手段が応答する前に応答タイミングになってしまうという事態が発生することを抑制でき、適切なタイミングで応答することができるという優れた効果を奏する。また、請求項1~請求項5に記載の音声対話装置では、予測手段は、利用者による発話が終了する少なくとも1文字前まで、或いは、利用者による発話中に割り込んで応答を行うことができる少なくとも1文字前までに、タイミング予測情報を取得するようにする。このように構成された音声対話装置によれば、予測手段によって応答タイミングを予測してから応答タイミングになるまでに、少なくとも1文字以上の発話がされる時間を確保することができる。また、請求項1~請求項5の何れかに記載の音声対話装置において、予測手段は、具体的には、請求項6に記載のように、応答タイミングが予め決定されている予測モデルと、入力手段により入力した音声とについて、予測モデルの特徴量と、入力した音声の特徴量とを比較することにより、タイミング予測情報を取得するようにしてもよい。更に、請求項6に記載の音声対話装置において、特徴量は、請求項7に記載のように、利用者による発話についての、統語的な特徴を示す統語的特徴量、及び韻律的な特徴を示す韻律的特徴量の少なくとも一方であるようにするとよい。この統語的特徴量及び韻律的特徴量は、入力した音声から逐次的に得ることができるものであり、このように構成された音声対話装置によれば、予測モデルと逐次比較することにより、音声入力時に常に応答タイミングの予測をすることができる。また、請求項7に記載の音声対話装置において、請求項8に記載のように、統語的特徴量は、予め設定されたキーワード、単語列、形態素列、品詞列、音素列の少なくとも1つを含む情報であり、韻律的特徴量は、発話長、基本周波数の時系列情報、ピッチの時系列情報、パワーの時系列情報、及び話速の時系列情報の少なくとも1つを含む情報であるようにしてもよい。また、請求項4に記載の音声対話装置では、タイミング予測情報は、予測手段がタイミング予測情報を取得した後から応答タイミングになるまでに続く単語数、形態素数、品詞数、及び音素数の少なくとも1つであり、請求項5に記載の音声対話装置では、予測手段がタイミング予測情報を取得した後から応答タイミングになるまでに続く単語列、形態素列、品詞列、及び音素列の少なくとも1つである。また、請求項1に記載の音声対話装置では、入力手段に入力した音声に基づいて、現在の話速を算出する話速算出手段を備え、予測手段は、予測手段がタイミング予測情報を取得した後から応答タイミングになるまでに続く単語数、形態素数、品詞数、音素数、単語列、形態素列、品詞列、音素列の少なくとも1つを取得し、これらと、話速算出手段により算出された話速とに基づいて、応答タイミングになるまでの応答タイミング到達時間を算出し、この応答タイミング到達時間をタイミング予測情報とするようにする。このように構成された音声対話装置によれば、話速に応じて応答タイミングを調整することができる。また、請求項2に記載の音声対話装置では、予測手段は、予測手段がタイミング予測情報を取得した後から応答タイミングになるまでに経過する時間を予測し、この予測した時間をタイミング予測情報とし、請求項3に記載の音声対話装置では、予測手段がタイミング予測情報を取得した後から応答タイミングになるまでに続くフレーム数を予測し、この予測したフレーム数をタイミング予測情報とする。また、請求項1~請求項8の何れかに記載の音声対話装置において、応答タイミングは、請求項9に記載のように、利用者の発話に重複して応答が行われるタイミングであるようにするとよい。このように構成された音声対話装置によれば、人間同士が対話を行っている状態に近づけることができ、対話をより円滑に進行させることができる。また、請求項10~請求項14に記載の音声対話方法は、まず入力ステップにおいて、利用者が発した音声を入力し、続く予測ステップにおいて、入力ステップに入力した音声に基づいて、入力した音声に対応した応答を行う応答タイミングの予測結果を示すタイミング予測情報を取得する。更にタイミング判断ステップにおいて、予測ステップにより取得されたタイミング予測情報に基づいて、応答タイミングになったか否かを判断する。そして応答ステップにおいて、タイミング判断ステップにより応答タイミングになったと判断された場合に、応答を行う。この音声対話方法は、請求項1~請求項5に記載の音声対話装置にて実行される方法であり、当該方法を実行することで、請求項1~請求項5に記載の音声対話装置と同様の効果を得ることができる。また、請求項10~請求項14に記載の音声対話方法において、予測ステップは、利用者による発話が終了する少なくとも1文字前まで、或いは、利用者による発話中に割り込んで応答を行うことができる少なくとも1文字前までに、タイミング予測情報を取得するようにする。この音声対話方法は、請求項1~請求項5に記載の音声対話装置にて実行される方法であり、当該方法を実行することで、請求項1~請求項5に記載の音声対話装置と同様の効果を得ることができる。また、請求項10~請求項14の何れかに記載の音声対話方法において、予測ステップは、具体的には、請求項15に記載のように、応答タイミングが予め決定されている予測モデルと、入力ステップにより入力した音声とについて、予測モデルの特徴量と、入力した音声の特徴量とを比較することにより、タイミング予測情報を取得するようにしてもよい。更に、請求項15に記載の音声対話方法において、特徴量は、請求項16に記載のように、利用者による発話についての、統語的な特徴を示す統語的特徴量、及び韻律的な特徴を示す韻律的特徴量の少なくとも一方であるようにするとよい。この音声対話方法は、請求項7に記載の音声対話装置にて実行される方法であり、当該方法を実行することで、請求項7に記載の音声対話装置と同様の効果を得ることができる。また、請求項16に記載の音声対話方法において、請求項17に記載のように、統語的特徴量は、予め設定されたキーワード、単語列、形態素列、品詞列、音素列の少なくとも1つを含む情報であり、韻律的特徴量は、発話長、基本周波数の時系列情報、ピッチの時系列情報、パワーの時系列情報、及び話速の時系列情報の少なくとも1つを含む情報であるようにしてもよい。また、請求項13に記載の音声対話方法では、タイミング予測情報は、予測ステップによりタイミング予測情報を取得した後から応答タイミングになるまでに続く単語数、形態素数、品詞数、及び音素数の少なくとも1つであり、請求項14に記載の音声対話方法では、予測ステップによりタイミング予測情報を取得した後から応答タイミングになるまでに続く単語列、形態素列、品詞列、及び音素列の少なくとも1つである。また、請求項10に記載の音声対話方法では、入力ステップにより入力した音声に基づいて、現在の話速を算出する話速算出ステップを備え、予測ステップは、予測手段ステップによりタイミング予測情報を取得した後から応答タイミングになるまでに続く単語数、形態素数、品詞数、音素数、単語列、形態素列、品詞列、音素列の少なくとも1つを取得し、これらと、話速算出ステップにより算出された話速とに基づいて、応答タイミングになるまでの応答タイミング到達時間を算出し、この応答タイミング到達時間をタイミング予測情報とするようにする。この音声対話方法は、請求項1に記載の音声対話装置にて実行される方法であり、当該方法を実行することで、請求項1に記載の音声対話装置と同様の効果を得ることができる。また、請求項11に記載の音声対話方法では、予測ステップは、予測ステップによりタイミング予測情報を取得した後から応答タイミングになるまでに経過する時間を予測し、この予測した時間をタイミング予測情報とし、請求項12に記載の音声対話方法では、予測ステップによりタイミング予測情報を取得した後から応答タイミングになるまでに続くフレーム数を予測し、この予測したフレーム数をタイミング予測情報とする。また、請求項10~請求項17の何れかに記載の音声対話方法において、応答タイミングは、請求項18に記載のように、利用者の発話に重複して応答が行われるタイミングであるようにするとよい。この音声対話方法は、請求項9に記載の音声対話装置にて実行される方法であり、当該方法を実行することで、請求項9に記載の音声対話装置と同様の効果を得ることができる。以下に本発明の実施形態について図面とともに説明する。図1は本実施形態の音声対話装置1の構成を示すブロック図である。図1に示すように、音声対話装置1は、利用者が発話した音声を入力する音声入力部2と、音声を出力する音声出力部3と、音声入力部2からの入力に応じて各種処理を実行し、音声出力部3を制御する制御部4とを備えている。これらのうち音声入力部2は、利用者が音声を入力発話するとその入力した音声に基づく電気信号音声信号を制御部4に出力するものである。また制御部4は、CPU,ROM,RAM,I/O及びこれらの構成を接続するバスラインなどからなる周知のマイクロコンピュータを中心に構成されており、ROM及びRAMに記憶されたプログラムに基づいて各種処理を実行する。ここで図2は、制御部4が実行する処理の概要を示す機能ブロック図である。図2に示すように、制御部4は、音声入力部2で入力した音声の認識処理を行う音声認識部11と、音声認識部11による認識結果に基づいて対話を進めるための応答例えば、相槌や、明日の天気はどうですかという音声入力に対して明日は晴れですというような応答を生成する応答生成部12と、応答生成部12で生成された応答を音声出力部3に出力させる出力部13と、音声認識部11による認識結果に基づいて相槌等の応答を出力するタイミングを予測する出力タイミング予測部14と、出力タイミング予測部14で予測された出力タイミングで出力部13に音声出力部3による出力をさせる出力タイミング制御部15と、出力タイミング予測部14での予測結果に基づいて出力部13に音声出力部3による応答を変更させる応答変更部16と、出力タイミング予測部14での予測に用いる予測モデル例えば、コーパス等の学習データ等を用いて予め作成したモデルを記憶するモデル記憶部17とを備えている。これらのうちモデル記憶部17は、上記予測モデルとして、現在の入力単語列に後続すると予測される単語列以下、後続予測単語列ともいうと、後続予測単語列に対応した出現確率とを記憶する出現確率リスト17aを記憶する。このように構成された音声対話装置1において、制御部4は、入力した音声に基づいて対話を行う音声対話処理を実行する。ここで、音声対話装置1の制御部4が実行する音声対話処理の手順を、図3,図4を用いて説明する。図3は音声対話処理を示すフローチャート、図4は出力タイミング予測の方法を説明する図である。この音声対話処理は、制御部4が起動電源オンしている間に繰り返し実行される処理である。音声対話処理が実行されると、制御部4は、まずS10にて、音声入力部2に音声が入力したか否かを判断する。ここで音声が入力していない場合にはS10、音声対話処理を一旦終了する。一方、音声が入力した場合にはS10、S20にて、音声入力部2に入力した音声について音声認識を行う。その後S30にて、S20での音声認識結果に基づき、音声入力部2に入力した音声から単語列を抽出する。更にS40にて、S20での音声認識結果に基づき、音声入力部2に入力した音声の話速を算出する。そしてS50にて、S30で抽出した単語列と、出現確率リスト17aとを比較して、S30で抽出した単語列に後続すると予測される単語列後続予測単語列の中で最も出現確率の高い後続予測単語列を抽出する。更にS60にて、S40で算出した話速を用いて、S50で抽出した後続予測単語列が入力されるのにかかる時間以下、後続入力時間ともいうを算出する。その後S70にて、S50で抽出した後続予測単語列の出現確率を確信度として、S50で抽出した後続予測単語列に付与する。その後S80にて、S50で抽出した後続予測単語列に付与された確信度が、予め設定された応答判定値本実施形態では、例えば0.1以上であるか否かを判断する。即ち、出力タイミング予測を確定させることができるか否かを判断する。ここで、確信度が応答判定値未満である場合には、出力タイミング予測を確定させることができないと判断しS80、S10に移行して上述の処理を繰り返す。一方、確信度が応答判定値以上である場合には、出力タイミング予測を確定させることができると判断しS80、S90に移行する。ここで、S50~S80の処理の具体例を図4を用いて説明する。まず、図4に示すように、すごくという単語列が入力された場合には、すごくの後続予測単語列として、出現確率リスト17aから、うれしいね出現確率は0.015、おもしろかった出現確率は0.013、欲しいものです出現確率は0.002などという候補が上がり、この中で、出現確率が最も高いもの、例えばうれしいね出現確率は0.015という後続予測単語列が抽出されるS50。そして、うれしいねという後続予測単語列には、出現確率に等しい0.015という確信度が付与されるS70。しかし、この時点では、付与された確信度が応答判定値0.1未満であるため、出力タイミング予測は確定されないS80。その後、おもしろかっという単語列が入力された場合には、すごくおもしろかっの後続予測単語列として、出現確率リスト17aから、た<ポーズ>出現確率は0.235、たよ出現確率は0.186、たと思う出現確率は0.008などという候補が上がり、この中で、出現確率が最も高いもの、例えばた<ポーズ>出現確率は0.235という後続予測単語列が抽出されるS50。そして、た<ポーズ>という後続予測単語列には、出現確率に等しい0.235という確信度が付与されるS70。そして、この時点では、付与された確信度が応答判定値0.1以上であるため、出力タイミング予測が確定されるS80。また図3に戻り、S90に移行すると、S70で付与された確信度に応じて応答の仕方を変更させる処理を行う。具体的には、S70で付与された確信度に比例して応答の音量を大きくするように、音量パラメータを設定する。そしてS100にて、S80で出力タイミング予測が確定された時点から、S60で算出された後続入力時間が経過したか否かを判断する。即ち、出力タイミングになったか否かを判断する。ここで、後続入力時間が経過していない場合にはS100、S100の処理を繰り返す。一方、後続入力時間が経過した場合には、出力タイミングになったと判断しS100、S110にて、応答生成部12で生成された応答を、S90で設定された音量パラメータに対応した音量で音声出力部3に出力させ、音声対話処理を一旦終了する。このように構成された音声対話装置1によれば、S50~S80の処理によって出力タイミングを前もって予測することができるので、S110の処理による応答の出力を開始させるための処理時間以下、応答処理時間ともいうを確保できる。つまり、応答の出力を開始する前に出力タイミングになってしまうという事態が発生することを抑制でき、適切なタイミングで応答することができるという優れた効果を奏する。また、出力タイミングを、利用者の発話に重複して応答が行われるタイミングとすることができる、このため、人間同士が対話を行っている状態に近づけることができ、対話をより円滑に進行させることができる。具体的には、従来は、図6aに示すように、例えばすごくおもしろかったよ<ポーズ>という発話において、終助詞よが発話された時点HT1や、ポーズの時点HT2で、文末であるか否かの判定を行い、この判定から応答処理時間SJ1が経過した時点OT1,OT2で応答を出力する。このため、発話が終了した直後に応答を出力したり、文末にオーバーラップして応答を出力したりすることが困難である。一方、音声対話装置1は、図6bに示すように、発話が終了する前に、例えば図6ではすごくおもしろかっの時点HT3で、発話が終了する時点を予測する。このため、この予測から応答処理時間SJ1が経過した時点OT3では、まだ発話が終了していない。これにより、発話が終了した直後に応答を出力したり、文末にオーバーラップして応答を出力したりすることができる。またS50の処理では、S30で抽出した単語列と、出現確率リスト17aとを比較して、利用者による発話が終了する少なくとも1文字前までに、後続予測単語列を抽出する。このため、少なくとも1文字以上の発話がされる時間分の応答処理時間を確保することができる。また、S30の処理で抽出される単語列は、入力した音声から逐次的に得ることができるものであるので、S50の処理で、出現確率リスト17aと逐次比較することにより、音声入力時に常に出力タイミングの予測をすることができる。またS60の処理では、S40で算出した話速を用いて、S50で抽出した後続予測単語列が入力されるのにかかる時間後続入力時間を算出する。このため、話速に応じて出力タイミングを調整することができる。またS70の処理では、S50で抽出した後続予測単語列の出現確率を確信度として、S50で抽出した後続予測単語列に付与し、更にS80の処理で、確信度が応答判定値以上である場合に出力タイミング予測を確定させる。このため、確信度に基づいて信頼性の高い後続予測単語列を抽出することができるので、より適切なタイミングで応答を行うことができる。またS90の処理では、確信度に応じて応答の仕方を変更させる処理を行う。具体的には、確信度に比例して応答の音量を大きくするように、音量パラメータを設定する。このため、確信度が低い場合には利用者に対する働きかけの効果を小さくすることができ、対話のリズムが崩れるのを抑制することができる。以上説明した実施形態において、音声入力部2は本発明における入力手段及び入力ステップ、S50~S80の処理は本発明における予測手段及び予測ステップ、S100の処理は本発明におけるタイミング判断手段及びタイミング判断ステップ、S110の処理は本発明における応答手段及び応答ステップ、後続予測単語列は本発明におけるタイミング予測情報、出現確率リスト17aは本発明における予測モデルである。以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採ることができる。例えば、上記実施形態においては、音声対話装置1は、音声出力部3から音声を出力することにより相槌などの応答するものを示したが、これに限られるものではなく、視覚的に応答するものであってもよい。例えば、LEDを備えてLEDの点灯により応答するものであってもよいし、ディスプレイを備えて頷く動作を表示させるようにしてもよいし、ロボットに頷く動作をさせるようにしてもよい。また上記実施形態においては、S30で単語列を抽出して、この抽出した情報を用いて出力タイミングの予測を行っているが、これに限ったものではなく、単語列とは異なる統語的特徴量、例えば、予め定められたキーワード、形態素列、品詞列、及び音素列の少なくとも1つを抽出するようにしてもよいし、発話長、基本周波数の時系列情報、ピッチの時系列情報、パワーの時系列情報、及び話速の時系列情報などの韻律的特徴量の少なくとも1つを抽出するようにしてもよい。また上記実施形態のS50では、単語列と出現確率リスト17aとを比較することにより出力タイミングの予測を行っているが、これに限ったものではなく、時系列データから作られたモデルとの距離を測る手法例えば、テンプレートマッチングや他のN-gramモデル例えば、単語N-gram、品詞N-gram、音素N-gramによる予測でもよい。また上記実施形態のS50では、後続する単語列を予測しているが、これに限ったものではなく、後続する形態素列、品詞列、及び音素列の少なくとも一つを予測するようにしてもよいし、後続する単語数、形態素数、品詞数、及び音素数の少なくとも一つを予測するようにしてもよい。または、S50で出力タイミングになるまでの時間を直接予測するようにしてもよいし、出力タイミングになるまでのフレーム数を予測するようにしてもよい。この場合には、後続入力時間を算出する処理S60が不要となる。また上記実施形態のS60では、話速を用いて、後続する単語列が入力されるのにかかる時間後続入力時間を算出しているが、これに限ったものではなく、例えば単語数を予測した場合には、予測された単語数が入力されるのにかかる時間を話速から算出するようにすればよい。また、予測された単語数、音素数、及び単語列等と、予め定めた1単語あたりの時間や単語列を入力するのにかかる時間とから後続入力時間を算出するようにしてもよい。また上記実施形態のS70では、S50で抽出した後続予測単語列の出現確率を確信度としているが、これに替えて或いはこれとともに、モデルとの一致率、音声認識部11による認識結果の確信度、及び、新しい予測結果の方が古い予測結果よりも予測の信頼性が高くなるように設定された時定数の少なくとも1つ以上の情報を用いて、S70における確信度を算出してもよい。また上記実施形態のS80では、確信度が応答判定値以上であるか否かによって出力タイミング予測の確定を行っているが、これに限ったものではなく、ある範囲内一定時間内、一定単語数内などで出力タイミング予測された複数の候補の中から、この候補に付加された確信度の大小を比較することにより行うようにしてもよいし、上記応答判定値と確信度の大小比較の組み合わせによって行うようにしてもよい。また上記実施形態のS90では、確信度に比例して応答の音量を大きくするようにしているが、これに限ったものではなく、確信度と後続予測単語列に対応した音量パラメータとを記憶する音量パラメータリスト21図5を参照を予め設け、この音量パラメータリスト21を参照することにより応答の音量を設定するようにしてもよい。また上記実施形態のS90では、確信度に応じて応答の仕方を変更させるが、これに限ったものではなく、予測された単語列、形態素列、品詞列、及び音素列等に応じて、応答の仕方を変更するようにしてもよい。また上記実施形態での応答は音声によるものであるが、応答の形態は頷きや瞬きなどであってもよいし、また、相槌の代表的な機能である発話内容を理解したことを示す聞いていることを示すターンテイキングの明確化感情や同意否定を示す発話を促すといった働きをもつメッセージや動作であってもよい。例えば、LEDを点灯させる、ディスプレイの明るさを変更する、物体の傾きを変更する、動きのスピードを変更する、動作回数を変更する、色や明るさを変更する、応答音声の声を変更する、応答メッセージを変更する、CGアニメーションを変更するということが考えられる。"