JP2010182136A - テキスト読み上げ装置およびテキスト読み上げ方法 - Google Patents

Abstract

【課題】テキスト文から抽出されるキーワードの組み合わせから、テキストの内容に応じた適切な効果音を発生させることが可能な、テキスト読み上げ装置とテキスト読み上げ方法を提供すること。
【解決手段】テキスト読み上げ装置は、キーワードを第１のキーワードグループと第２のキーワードグループとに区別して記憶すると共に、２つのキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対して評価点が定義されているキーワード評価点記憶手段と、読み上げ対象のテキストデータから、２つのキーワードグループに属するキーワードの組み合わせを抽出するキーワード抽出手段と、キーワード評価点記憶手段に定義され、抽出された２つのキーワードの組み合わせに対応した評価点から、読み上げ対象のテキストデータの評価値を算出する評価値算出手段と、評価値算出手段によって算出された評価値に基づき効果音データを決定する効果音決定手段と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、テキストデータを音声合成技術を用いて読み上げを行うと共に、テキストの内容に応じて効果音を付加する技術に関するものである。

テキストデータを音声合成の技術を用いて読み上げを行う装置において、テキストデータに示される内容に応じて効果音を付加する技術として、読み上げるテキストデータ中にある情景を示すキーワードとそれに対する効果音をあらかじめいくつか設定しておき、文中に該当するキーワードが検索されたら、設定された効果音を生成することを可能にするというものがあった（例えば、特許文献１参照）。
特開平５−３３３８９１号公報

しかしながら、上記（特許文献１）においては、各キーワードごとに、それぞれに対応する効果音が決定されるため、テキストデータから検索抽出されたキーワードが情景を示すものであるなど、そこから意味や状況がある程度具体的に特定できるものでなければ効果音の指定が難しいという問題がある。例えば「雨」や「小鳥のさえずり」といったキーワードが抽出された時の効果音をどうするかは具体的に明確であるが、「日本が勝利しました」といった例文があった場合、「勝利」や「日本」をキーワードとしてそれぞれに対応した効果音を発生させるよりも、「日本が勝利した」という意味を捉えて、その文節、文章全体にかかる効果音を選択するほうが明らかに適切である。

従ってこの例文の場合では、例えば「勝利」というキーワードと共に「日本」というキーワードの存在や組み合わせの有無により適切な効果音を生成する仕組みを構築する方法などが考えられる。

しかしながら、例えば「日本、中村のフリーキックのゴールにより勝利しました」という例文があったとき、「日本」、「勝利」、「フリーキック」、「ゴール」、「中村」などキーワード同士の組み合わせが多数存在するとき、例えば「日本」と「勝利」の組み合わせの他に「フリーキック」と「勝利」、「中村」と「日本」など、元々も文意と直接関係の無い意味のつながらない組み合わせもあり、何をどのような基準で組み合わせ、その結果どのような効果音を生成すればよいかという明確なルールがないと適切な効果音の選択ができないという問題がある。

本発明はかかる問題点に鑑みてなされたものであり、テキスト文から抽出されるキーワードの組み合わせから、テキストの内容に応じた適切な効果音を発生させることが可能な、テキスト読み上げ装置とテキスト読み上げ方法を提供することを目的とする。

本発明は、キーワードを第１のキーワードグループと第２のキーワードグループとに区別して記憶すると共に、第１のキーワードグループに属するキーワードと第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対して評価点が定義されているキーワード評価点記憶手段と、読み上げ対象のテキストデータを記憶するテキストデータ記憶手段と、テキストデータ記憶手段によって記憶されたテキストデータから、第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせを抽出するキーワード抽出手段と、キーワード評価点記憶手段に定義された、キーワード抽出手段で抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点から、読み上げ対象のテキストデータの評価値を算出する評価値算出手段と、評価値算出手段によって算出された評価値に基づき効果音データを決定する効果音決定手段と、読み上げ対象のテキストデータの音声データを生成する音声データ生成手段と、効果音決定手段により決定された効果音データと音声データ生成手段により生成された音声データを出力する出力手段と、を備えることを特徴としたテキスト読み上げ装置とするものである。

本発明にかかるテキスト読み上げ装置によれば、テキストデータから第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせを抽出し、その組み合わせに対応した評価点からテキストデータの評価値を算出し、その評価値に基づき効果音データを生成することにより、キーワード同士の組み合わせを意味のあるものとし、文意に即した適切な効果音を生成することを可能とする。

第１の発明は、キーワードを第１のキーワードグループと第２のキーワードグループとに区別して記憶すると共に、第１のキーワードグループに属するキーワードと第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対して評価点が定義されているキーワード評価点記憶手段と、読み上げ対象のテキストデータを記憶するテキストデータ記憶手段と、テキストデータ記憶手段によって記憶されたテキストデータから、第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせを抽出するキーワード抽出手段と、キーワード評価点記憶手段に定義された、キーワード抽出手段で抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点から、読み上げ対象のテキストデータの評価値を算出する評価値算出手段と、評価値算出手段によって算出された評価値に基づき効果音データを決定する効果音決定手段と、読み上げ対象のテキストデータの音声データを生成する音声データ生成手段と、効果音決定手段により決定された効果音データと音声データ生成手段により生成された音声データを出力する出力手段と、を備えることを特徴としたテキスト読み上げ装置である。これにより、意味を持ったキーワードの組み合わせのみに定義された評価点に基づき、テキストを読み上げる時に付加する効果音をユーザーの期待に沿うように生成することを可能にする。

第２の発明は、あり得る評価値毎に対応する効果音を規定し、評価値算出手段によって算出された評価値に対応する効果音の効果音データを生成することを特徴とする第１の発明のテキスト読み上げ装置である。これにより、算出された評価値に応じて適切な効果音データを生成することができる。

第３の発明は、キーワード評価点記憶手段の評価点を書き換えるキーワード評価点書換手段を持つことを特徴とする第１の発明のテキスト読み上げ装置である。これにより、キーワード評価点記憶手段の評価点をユーザーの嗜好に応じて適時書き換えることを可能にし、使用者に応じて効果音を適切に設定することを可能とする。

第４の発明は、キーワード評価点書換手段は、キーワード評価点記憶手段内にある評価点の表示および操作可能な入出力手段を持つことを特徴とする第３の発明のテキスト読み上げ装置である。これにより、ユーザーが端末などからから直接キーワード評価点記憶手段にある評価点を書き換え操作することを可能とし、使用者に応じて効果音を適切に設定することを可能とする。

第５の発明は、出力手段により出力された音声データに対して、ユーザーが肯定的関心の意思を示すことが可能な肯定的関心入力手段と、出力手段により出力された音声データに対して、ユーザーが否定的関心の意思を示すことが可能な否定的関心入力手段と、を備え、キーワード評価点書換手段は、肯定的関心入力手段が操作されるとキーワード評価点記憶手段内にある、キーワード抽出手段により抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点を増加させると共に、否定的関心入力手段が操作されるとキーワード評価点記憶手段内にある、キーワード抽出手段により抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点を減少させることを特徴とする第３の発明のテキスト読み上げ装置である。これにより、効果音の生成に関して個人の嗜好の反映がより強く期待できるため、実用性のみならず一層の娯楽性、嗜好性を加味することを可能とする。

第６の発明は、キーワード評価点記憶手段内にある個々のキーワードの組み合わせに基づき定められた評価点において、正の評価点は肯定的関心を表し負の評価点は否定的関心を表し、キーワード評価点書換手段は、否定的関心入力手段が操作された時に、キーワード抽出手段により抽出さえた第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点が正の値であった場合、および肯定的関心入力手段が操作された時に、キーワード抽出手段により抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点が負の値であった場合、第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点の正負を反転させることを特徴とする第５の発明のテキスト読み上げ装置である。これにより現在のキーワードに対応付けられた評価点と使用者の期待する評価点の不一致をすばやく合致させるように評価点を書き改め、より適切な効果音を生成することを可能にする。

第７の発明は、キーワード抽出手段により第１のキーワードグループに属するキーワードが抽出された時に肯定的関心入力手段が操作された肯定的関心入力手段操作回数を数え、キーワード抽出手段により第１のキーワードグループに属するキーワードが抽出された時に否定的関心入力手段が操作された否定的関心入力手段操作回数を数え、肯定的関心入力手段操作回数から否定的関心入力手段操作回数を引いた累積差分を計算する累積差分計算手段を備え、肯定的関心入力手段が操作されかつ累積差分が負の値でかつ累積差分の絶対値が所定の閾値より大きい場合、および否定的関心入力手段が操作されかつ累積差分が正の値でかつ累積差分の絶対値が閾値より大きい場合、キーワード評価点書換手段は前記キーワード評価点記憶手段の評価点の書き換えを行わないことを特徴とする第５の発明のテキスト読み上げ装置である。これにより現在のキーワードに対応付けられた評価点と使用者の期待する評価点の不一致がある場合にどれくらいすばやく合致させるように評価点を書き改めるかという指標を与え、より柔軟に適切な効果音を生成することを可能にする。

第８の発明は、評価値算出手段は、キーワード抽出手段により抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードの後に第１の所定の語句又は「、」がある場合、抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードを主語と判断し、キーワード抽出手段により抽出された第２のキーワードグループに属するキーワードの前に第２の所定の語句がある場合又は体言止めで終了している場合、抽出された第２のキーワードグループに属するキーワードを述語と判断し、主語と判断した第１のキーワードグループに属するキーワードと、述語と判断した第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせの評価点を読み上げ対象のテキストの評価値とすることを特徴とする第１の発明のテキスト読み上げ装置である。これにより、形態素解析などの複雑な処理を行わずして文全体の意味を把握し、キーワードの組み合わせに基づく評価値の算出に反映させることにより、さらに精度の高い適切な効果音生成を提供することを可能にする。

第９の発明は、第１の所定の語句は「が」、「は」を含むことを特徴とする第８の発明のテキスト読み上げ装置である。これにより、形態素解析などの複雑な処理を行わずして文全体の意味を把握し、キーワードの組み合わせに基づく評価値の算出に反映させることにより、さらに精度の高い適切な効果音生成を提供することを可能にする。

第１０の発明は、第２の所定の語句は「する」、「した」、「許す」を含むことを特徴とする第８の発明のテキスト読み上げ装置である。これにより、形態素解析などの複雑な処理を行わずして文全体の意味を把握し、キーワードの組み合わせに基づく評価値の算出に反映させることにより、さらに精度の高い適切な効果音生成を提供することを可能にする。

第１１の発明は、評価値算出手段は、キーワード抽出手段により抽出されたキーワードの組み合わせの各評価点の平均値からの分散を示す指数が所定値以上であった場合、主語と判断した第１のキーワードグループに属するキーワードと、述語と判断した第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせの評価点を読み上げ対象のテキストの評価値とすることを特徴とする第８の発明のテキスト読み上げ装置である。これにより、嗜好性の対立するキーワードが同一テキストに含まれている場合、そのテキストの適切な評価値の算出方法を提示し、より精度の高い適切な効果音生成を提供することを可能にする。

第１２の発明は、評価値算出手段は、キーワード抽出手段により抽出された第２のキーワードグループに属するキーワードの前に第３の所定の語句がある場合、読み上げ対象のテキストを受動態の文と判断すると共に第２のキーワードグループに属するキーワードを述語と判断し、主語と判断した第１のキーワードグループに属するキーワードと、述語と判断した第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせからなる評価点に所定の受動態係数を掛け、読み上げ対象のテキストの評価値とすることを特徴とする第８の発明のテキスト読み上げ装置である。これにより、テキストの文が受動態であるか否かを判断すると共に、その文書内容に合致した評価点の書き換えを行うことにより、より精度の高い適切な効果音生成を提供することを可能にする。

第１３の発明は、第３の所定の語句に「される」、「された」を含むことを特徴とする第１２の発明のテキスト読み上げ装置である。これにより、テキストの文が受動態であるか否かを判断すると共に、その文書内容に合致した評価点の書き換えを行うことにより、より精度の高い適切な効果音生成を提供することを可能にする。

以下本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

（実施の形態１）
まず、本発明の実施の形態１に関して説明する。図１は、実施の形態１にかかるテキスト読み上げ装置の機能ブロック構成図である。図１に示すように、テキスト読み上げ装置は、インターネット（ＷＥＢ）１とアクセス可能な通信Ｉ／Ｆ２を有し、通信Ｉ／Ｆ２からは各種データの入出力が行われるものとする。またテキストデータ読込み部３では通信Ｉ／Ｆ２から取り込まれた各種データからテキスト形式のデータを選択的に取得および記憶ができるものとする。すなわち、テキストデータ読込み部３はテキスト形式のデータを記憶するメモリ（図示せず）を有する。

取得されたテキストデータはテキストデータ読込み部３から一定の区切りごとの範囲、例えば一文（ワンセンテンス）ごとにキーワード抽出・評価部４、表示装置９、および音声合成実行部６に送られる。

キーワードデータベース５はキーワード同士の組み合わせを元に評価点が設定されているテーブルで、嗜好性の強いキーワードと嗜好性の弱いキーワードで形成されたマトリクスから成り、それぞれのマトリクスの交点に評価点が設定されている。図２は、キーワードデータベース５の内部構成のテーブルを示す図である。このキーワードデータベース５は一例としてサッカーの試合に関するキーワードを含む。ここで意図している嗜好性の強いキーワードとは個人により好き嫌いの分かれやすい言葉を指し、嗜好性の弱いキーワードとは個人により好き嫌いの分かれにくい言葉を指す。図２の例で言えば「日本」、「韓国」、「中村」、「崔」は好き嫌いの分かれる言葉であるため嗜好性が高いキーワードとし、それ以外のキーワード「ゴール」、「Ｆキック」、「同点」、「失点」、「逆転」、「勝利」、「敗戦」など単独では好き嫌いがはっきり分かれない言葉であるため嗜好性が低いキーワードとみなす。ここでは評価点の各点数は−５から＋５の範囲で設定されているものとし、正（＋）の点数は好意的関心度合いを表し、負（−）の点数は否定的関心度合いを表すものとする。得点の絶対値が高いほど関心度合いが高く、得点の絶対値が低いほど関心度合いは低いものとする。例えば「日本」、「ゴール」の組み合わせは好意的関心度が高い評価点＋４点を与え、「韓国」、「逆転」の組み合わせは否定的関心度が高い評価点−４点を与える。

キーワード抽出・評価部４ではまずテキストデータからキーワードデータベース５を参照しながらキーワードの抽出と、抽出されたキーワードの組み合わせに対応した評価点から評価値を以下の方法に従って算出する。

キーワードを抽出・評価する単位を一文（ワンセンテンス）として、例文として次のようなテキストデータ
「日本、中村のゴールにより同点。」
があったとする。

このとき、図２のキーワードデータベース内部構成マトリクスから本テキストデータから４つのキーワード、「日本」、「同点」、「ゴール」、「中村」を抽出すると共に、それぞれに定義されているキーワードの組み合わせの点数をキーワードデータベース５を参照して評価値を算出する。ここでは一例として、それぞれの評価点を加算するものとする。

すなわち図２から「日本」と「同点」の評価点が＋３点、「日本」と「ゴール」が評価点＋４点、「中村」と「同点」の評価点が＋１点、「中村」と「ゴール」の評価点が＋３点であるから、それぞれの点数を加算した数、すなわち＋３＋４＋１＋３＝＋１１点がこの一文（センテンス）の評価値となる。尚評価値の算出時、ここでは評価点を単純に加算しているが、加算総和が特定の閾値以上は一定の係数を掛けるなどの方法も可能であり、特にここであげた方法に限定はされるものではない。

一文（ワンセンテンス）ごとの評価値は効果音生成部７に送られ、各評価値に応じた効果音、この場合は「歓声」に対応した効果音データが効果音生成部７より出力される。効果音生成部７には、評価値に対応する効果音が規定されている。図３は、評価値と効果音の関係のテーブルを示す図である。ここでは評価値が＋１２点以上および−１２点以下に対応する効果音は全て同じものになるように設定されているが、評価値の閾値と効果音の関係はこれに限定されるものではない。

テキスト読込み部３から音声合成実行部６に送られたテキストデータはフォルマント合成などに代表される手法により音声データに変換され合成音声データとして出力される一方、表示装置９に送られたテキストデータは液晶ディスプレイなどに代表される装置にテキスト文書として表示される。ここで表示装置９に表示されるテキストと音声合成実行部６により出力される合成音声データおよび効果音生成部７により出力される効果音データは、それぞれ適切な同期をとるために同期制御部８により、それぞれの出力タイミングが調整される。効果音データおよび音声合成データは音声出力Ｉ／Ｆ１１で結合が行われることにより、音声を読み上げながら同時に効果音が重畳され、最終的に音響デバイス１２を介して物理的な音声あるいは音として出力される。尚効果音の重畳は読み上げ後に行われたり、読み上げ途中に断続的に行われたりしてもよく、音声読み上げ中に継続的に重畳される動作に限定されるものではない。

図１には、テキスト読み上げ装置の機能ブロック構成図を示したが、このテキスト読み上げ装置のテキスト読込み部３、キーワード抽出・評価部４、効果音生成部７、音声合成実行部６、同期制御部８、キーワードデータベース編集部１３は、ＣＰＵがＲＯＭ等のメモリに格納されたプログラムを実行することによって実現される。

尚、テキスト読込み部３はテキスト形式のデータを取り込んで記憶すると述べたが、テキスト形式以外の形式のデータを取り込んでテキスト形式に変換してもよい。また、データをインターネット（ＷＥＢ）１から通信Ｉ／Ｆ２を介して取り込む方法に限定されず、テキスト形式や他の形式のデータをあらかじめ保持している、又は記憶媒体を介して取り込んでもよい。

キーワードデータベース５は自由に編集されることも可能である。すなわちテキスト読み上げ装置は、キーワードデータベース５を書き換え・編集が可能なキーワードデータベース編集部１３と、キーワードデータベース編集部１３を操作する入出力Ｉ／Ｆ１４を備える。入出力Ｉ／Ｆ１４はキーボードなどユーザーによる入力を受け付ける入力手段、およびキーワードデータベース５内の評価点や個々のキーワードなどの表示が可能な液晶ディスプレイなどの出力手段などにより構成されるもので、これによりキーワードデータベース５の評価点やキーワードの書き換えを任意に行うことが可能し、よりユーザーの嗜好に従ったデータの書き換えやカスタマイズ化を可能にする。

このキーワードデータベース５に関しては、あらかじめ初期のデータベースが記憶されておりユーザーが好みに応じて編集するようにしても良く、また初期のデータベースをインターネット（ＷＥＢ）１から、又は記憶媒体を介して取り込んでも良い。又は、初期のデータベースはなく、ゼロからユーザーが作成するのでも良い。

（実施の形態２）
次に本発明の実施の形態２に関して説明する。図４は、実施の形態２にかかるテキスト読み上げ装置の機能ブロック構成図である。

このテキスト読み上げ装置は、図１の機能ブロック構成にユーザーが肯定的関心の意思表示を行うことのできる肯定的関心ボタン１５、同様に否定的関心の意思表示を行うことのできる否定的関心ボタン１６を加えると共に、入出力Ｉ／Ｆ１４に代えて肯定的関心ボタン１５および否定的関心ボタン１６のボタン入力を検出・通知可能なボタン入力Ｉ／Ｆ１７、を有する構成とする。

肯定的関心ボタン１５および否定的関心ボタン１６は、テキストデータを読み上げている時に、そのコンテンツがユーザーにとって肯定的な関心又は否定的な関心がある場合に押下されることを想定しており、押下されたかどうかの情報はボタン入出力Ｉ／Ｆ１７により検出され、キーワードデータベース編集部１３に都度通知される。キーワードデータベース編集部１３はこのとき読み上げているテキストデータから何のキーワードの組み合わせが抽出されているかをキーワード抽出・評価部４に問い合わせる。キーワードデータベース編集部１３は問い合わせた結果判明した抽出された各キーワードの組み合わせに対応した評価点を変更するように、肯定的関心ボタン又は否定的関心ボタンが押下された都度、キーワードデータベース５に定められている評価点に変更を加える。

具体的に肯定的関心ボタン１５および否定的関心ボタン１６が押下されたときの評価点の変更および指定された範囲のテキストの評価値の計算の仕方については以下のように行う。またキーワードデータベース５の内部構成は、実施の形態１で説明した時と同じく図２のように定められているものとする。

以下例文をあげながら、説明を進める。

例１）「日本、中村のＦキックから逆転。」
ここでは、図２から抽出された各キーワードの組み合わせの評価点および指定された範囲のテキストの評価値は下記のようになる。
抽出された各キーワードの組み合わせの評価点
「日本」＋「Ｆキック」：＋２点
「日本」＋「逆転」：＋４点
「中村」＋「Ｆキック」：＋２点
「中村」＋「逆転」：＋３点
従ってテキストの評価値は、＋２＋４＋２＋３＝＋１１点である。
例１−１
肯定的関心ボタン１５が押下された場合、抽出された各キーワードの組み合わせが全て正（＋）の評価点であれば、各評価点に１より大きい正の係数Ｗ１を乗算し、新しい評価点とする。ここでは仮にＷ１＝＋１．２とすると、各評価点は下記のようになる。
「日本」＋「Ｆキック」：＋２．４点
「日本」＋「逆転」：＋４．８点
「中村」＋「Ｆキック」：＋２．４点
「中村」＋「逆転」：＋３．６点
従って、新しい評価点で計算した指定された範囲のテキスト評価値は、２．４＋４．８＋２．４＋３．６＝１３．２点
例１−２
否定的関心ボタン１６が押下された場合、抽出された各キーワードの組み合わせが全て正（＋）の評価点であれば、各評価点にＷ２（＜−１）を乗算し、新しい評価点とする。ここでは仮にＷ２＝−１．２とすると、各評価点は下記のようになる。
「日本」＋「Ｆキック」：−２．４点
「日本」＋「逆転」：−４．８点
「中村」＋「Ｆキック」：−２．４点
「中村」＋「逆転」：−３．６点
従って新しい評価点で計算した指定された範囲のテキストの評価値は、−２．４−４．８−２．４−３．６＝−１３．２点となる。

例２）「韓国、崔のＦキックから逆転。」
ここでは、図２から抽出された各キーワードの組み合わせの評価点および指定された範囲のテキストの評価値は下記のようになる。

抽出された各キーワードの組み合わせの評価点
「韓国」＋「Ｆキック」：−２点
「韓国」＋「逆転」：−４点
「崔」＋「Ｆキック」：−２点
「崔」＋「逆転」：−４点
従ってテキストの評価値は、−２−４−２−４＝−１２点となる。
例２−１
肯定的関心ボタン１５が押下された場合、抽出された各キーワードの組み合わせが全て負（−）の評価点であれば、各評価点にＷ２（＜−１）を乗算し、新しい評価点とする。ここでは仮にＷ２＝−１．２としてみると、各評価点は下記のようになる。
「韓国」＋「Ｆキック」：＋２．４点
「韓国」＋「逆転」：＋４．８点
「崔」＋「Ｆキック」：＋２．４点
「崔」＋「逆転」：＋４．８点
従って、新しい評価点で計算した指定された範囲のテキスト評価値は、＋２．４＋４．８＋２．４＋４．８＝＋１４．４点となる。
例２−２
否定的関心ボタン１６が押下された場合、抽出された各キーワードの組み合わせが全て負（−）の評価点であれば、各評価点にＷ１（＞１）を乗算し、新しい評価点とする。ここでは仮にＷ１＝＋１．２とすると各評価点は下記のようになる。
「韓国」＋「Ｆキック」：−２．４点
「韓国」＋「逆転」：−４．８点
「崔」＋「Ｆキック」：−２．４点
「崔」＋「逆転」：−４．８点
従ってテキストの評価値は、−２．４−４．８−２．４−４．８＝−１４．４点となる。

例１−１、例１−２、例２−１、例２−２で示した４つのパターンを、図５は、テキスト読み上げ中に肯定的関心ボタンおよび否定的関心ボタン押下が検出された時の評価値の変更方法のテーブルを示す図である。

図５の説明であるが、肯定的関心ボタン押下されたときは、各評価点が正の評価点であった場合Ｗ１（＞１）を該当する評価点に乗じ、各評価点が負の評価点であった場合Ｗ２（＜１）を該当する評価点に乗じる。また否定定的関心ボタン押下されたときは、各評価点が正の評価点であった場合Ｗ２（＜−１）を該当する評価点に乗じ、各評価点が負の評価点であった場合Ｗ１（＞１）を該当する評価点に乗じる。また図６は、指定された範囲のテキストにおいてキーワードの組み合わせを抽出してからテキストの評価値を書き換えるまでの流れを示すフローチャートである。

以下、図６のフローチャートについて各ステップごとに説明する。

キーワードデータベース編集部１３はボタン入出力Ｉ／Ｆ１７からの肯定的関心ボタン１５又は否定的関心ボタン１６の押下通知を常に監視し（Ｓ６０１）、どちらかのボタンが押下通知があったらそれが肯定的関心ボタン１５か否定的関心ボタン１６かを判断する（Ｓ６０２）。

Ｓ６０２で肯定的関心ボタン１５が押下されたと判断された場合、キーワードデータベース編集部１３は何のキーワードの組み合わせが抽出されているかをキーワード抽出・評価部４に問い合わせ（Ｓ６０３）、抽出された各キーワードの組み合わせに対応した評価点をキーワードデータベース５を参照して得る（Ｓ６０４）。次にその時の評価点が全て正かどうかを判断し（Ｓ６０５）、全て正の評価点であればＷ１（＞１）を評価点に乗じ（Ｓ６０６）キーワードデータベース５の各評価点をＳ６０５で乗じた値に書き換える（Ｓ６１３）。一方Ｓ６０４で得た評価点が全て負の値である場合、Ｗ２（＜−１）を評価点に乗じ（Ｓ６０７）、キーワードデータベース５の各評価点をＳ６０６で乗じた値に書き換える（Ｓ６１３）。

またＳ６０２で否定的関心ボタン１６が押下されたと判断された場合、キーワードデータベース編集部１３は何のキーワードの組み合わせが抽出されているかをキーワード抽出・評価部４に問い合わせ（Ｓ６０８）、抽出された各キーワードの組み合わせに対応した評価点をキーワードデータベース５を参照して得る（Ｓ６０９）。次にその時の評価点が全て正かどうかを判断し（Ｓ６１０）、全て正の評価点であればＷ２（＜−１）を評価点に乗じ（Ｓ６１１）キーワードデータベース５の各評価点をＳ６１１で乗じた値に書き換える（Ｓ６１３）。一方Ｓ６０５で得た評価点が全て負の値である場合、Ｗ１（＞１）を評価点に乗じ（Ｓ６１２）キーワードデータベース５の各評価点をＳ６１２で乗じた値に書き換える（Ｓ６１３）。

尚Ｓ６０１で肯定的関心ボタン１５又は否定的関心ボタン１６が押下されていないと判断される場合は、キーワードデータベース５の書き換えは行わないものとする。

図６のフローチャートに従って検出されたキーワードの組み合わせの各評価点を変更することにより、例１）および例２）で示したようにユーザーが肯定的関心を示したことに関しては評価点が上がり、否定的関心を示したことに関しては評価点が下がることのみならず、例１−２、例２−２のように評価点の初期値がユーザーの嗜好と正反対のときは、速やかにユーザーの嗜好性に沿った評価点に変更されることを実現するという特徴がある。

従って第１の実施の形態で示したようにキーワードデータベース５に定められた評価点が変更されると、変更された評価点に応じて効果音が変化するため、肯定的関心ボタン１５および否定的関心ボタン１６が押下される毎にユーザーの嗜好沿った効果音が適切に変化する動作が期待できる。

（実施の形態３）
次に実施の形態３について説明する。実施の形態２と同じく機能構成ブロック図は図４、各キーワードの組み合わせの評価点は図２のように定められているものとする。

実施の形態２では肯定的関心ボタン１５および否定的関心ボタン１６が押下される毎にユーザーの嗜好性に沿って該当するキーワードの組み合わせの評価点が書き換えられることにより、効果音がより適切に変化するように動作することを述べたが、ボタンの押し間違いやユーザーの一時的な気まぐれにより今までと異なる嗜好性を示すような場合、肯定的関心ボタン１５および否定的関心ボタン１６の押下による効果を即座に反映させることはむしろ不都合である場合も考えられる。

実施の形態２に関わる不都合に対応するため、実施の形態３については肯定的関心ボタン１５および否定的関心ボタン１６の押下による効果を反映させるべきかどうか、過去の肯定的関心ボタン１５および否定的関心ボタン１６の押下履歴による嗜好性の継続性を判断しながら行う方法を述べる。

実施の形態３においては、肯定的関心ボタン１５および否定的関心ボタン１６押下時に検出されたキーワードの組み合わせの中で、どのキーワードが何回検出されたかをキーワードデータベース５内で累積して管理されているものとする。ただしここではキーワードの組み合わせの中で嗜好性の強いキーワードに着目し、嗜好性の強いキーワードがキーワード抽出・検出手段４により検出される毎にキーワードデータベース編集部１３によりキーワードデータベース５内のデータをカウントアップするように書き換えることにより管理されるものとする。

図７は、キーワードデータベース５内の検出キーワードの嗜好性累積カウントのテーブルを示す図である。肯定的嗜好性カウント数は該当するキーワードが検出された時に肯定的関心ボタン１５が押下された累積カウント数を表し、否定的嗜好性カウント数は該当するキーワードが検出された時に否定的関心ボタン１６が押下された累積カウント数を表す。累積差分は肯定的嗜好性カウント数から否定的嗜好性カウント数を引いた差分を表すもので、キーワードデータベース５内で計算される。

このようにすると累積差分が０又は正の値のとき肯定的関心ボタン１５が押下されることは、それ以前の嗜好性を継承していることを表しているが、累積差分が正の値のとき否定的関心ボタン１６が押下されることは、それ以前の嗜好性とは異なっていることを表している。同様に累積積差分が負の値のとき否定的関心ボタン１６が押下されることは、それ以前の嗜好性を継承していることを表しているが、累積差分が負の値のとき肯定的関心ボタン１５が押下されることは、それ以前の嗜好性とは異なっていることを表している。

図８は、累積差分の値と肯定的関心ボタンおよび否定的関心ボタンの押下時の動作の関係のテーブルを示す図である。

累積差分が正又は０の時に肯定的関心ボタン１５が押下された時は本発明の第２の実施の形態で述べた方法に従って評価点を書き換える。一方、累積差分が負のときに肯定的関心ボタン１５が押下された時は、累積差分の絶対値が閾値より小さければ本発明の第２の実施の形態で述べた方法に従って評価点を書き換えるが、累積差分が閾値以上である場合は評価点を書き換えない。

また累積差分が負の時に否定的関心ボタン１６が押下された時は本発明の第２の実施の形態で述べた方法に従って評価点を書き換える。一方、累積差分が正又は０の時に否定的関心ボタン１６が押下された時は、累積差分の絶対値が閾値より小さければ本発明の第２の実施の形態で述べた方法に従って評価点を書き換えるが、累積差分が閾値以上である場合は評価点を書き換えない。

図９は、肯定的関心ボタン１５又は否定的関心ボタン１６押下からキーワードデータベース５内の評価点を書き換えるまでの流れを示すフローチャートである。

キーワードデータベース編集部１３はボタン入出力Ｉ／Ｆ１７からの肯定的関心ボタン１５又は否定的関心ボタン１６の押下通知を常に監視し（Ｓ９０１）、どちらかのボタンが押下された通知があったら、それが肯定的関心ボタン１５か否定的関心ボタン１６かを判断する（Ｓ９０２）。

ここで肯定的関心ボタン１５が押下されていたらキーワードデータベース編集部１３は何のキーワードの組み合わせが抽出されているかをキーワード抽出・評価部４に問い合わせ（Ｓ９０３）、抽出された各キーワードの組み合わせにおいて評価点および嗜好性の強いキーワードの嗜好性累積カウントをキーワードデータベース５から獲得し（Ｓ９０４）、次に嗜好性累積カウントの肯定的嗜好性カウント数のカウントアップを行い累積差分を更新する（Ｓ９０５）。次にキーワードデータベース５を参照して更新された累積差分の正負を判断し（Ｓ９０６）、累積差分が負の時はさらに累積差分の絶対値と閾値を比較し（Ｓ９０７）、累積差分の絶対値が閾値より小さい時は肯定的関心ボタン１５押下動作に従った評価点の書き換えを行い（Ｓ９０８）、累積差分の絶対値が閾値以上である場合は評価点の書き換えを行わない。尚Ｓ９０６で累積差分が正、又は０であったと判断される場合、肯定的関心ボタン１５の押下動作に従った評価点の書き換えを行う（Ｓ９０８）。

一方Ｓ９０２で否定定的関心ボタン１６が押下されていたらキーワードデータベース編集部１３は何のキーワードの組み合わせが抽出されているかをキーワード抽出・評価部４に問い合わせ（Ｓ９０９）、抽出された各キーワードの組み合わせにおいて評価点および嗜好性の強いキーワードの嗜好性累積カウントをキーワードデータベース５から獲得し（Ｓ９１０）、次に嗜好性累積カウントの否定的嗜好性カウント数のカウントアップを行い累積差分を更新する（Ｓ９１１）。次にキーワードデータベース５を参照して更新された累積差分の正負を判断し（Ｓ９１２）、累積差分が正、又は０のときはさらに累積差分の絶対値と閾値を比較し（Ｓ９１３）、累積差分の絶対値が閾値より小さい時は否定的関心ボタン１６の押下動作に従った評価点の書き換えを行い（Ｓ９１４）、累積差分の絶対値が閾値以上である場合は評価点の書き換えを行わない。尚Ｓ９１２で累積差分が負であったと判断される場合、否定的関心ボタン１６の押下動作に従った評価点の書き換えを行う（Ｓ９１４）。

以下、例文を使用して具体的な動作を説明する。肯定的関心ボタン１５又は否定的関心ボタン１６押下前の検出キーワードの嗜好性累積カウントの状態は図７とし、累積差分の閾値は０より大きい正の値をとするので、ここでは４とする。ここで指定された範囲のテキストとして下記例文３）があったとする。

例３）「韓国が逆転しました。」
ここで読み上げ中（あるいはその前後で）肯定的関心ボタン１５が押下されたとすると、検出されるキーワードの組み合わせは、図２の表より「韓国」「逆転」である。

このときは肯定的関心ボタン１５が押下されたので、ここで検出された嗜好性の強いキーワード「韓国」の肯定的嗜好性カウント数を０から１に増加し、それに従って累積差分も１−５＝−４となる。図１０は、書き換えられた嗜好性の累積カウントのテーブルを示す図である。ここで累積差分が負の値であるため累積差分の絶対値と閾値を比較するが、累積差分の絶対値４に対し閾値も４であるため、現状累積差分は閾値以上である。よって図８の表による判断基準から評価点は書き換えない。

従って検出されたキーワードの評価点に関しては、第１の実施例と同様の方法で計算し、「韓国」と「逆転」の評価点で−４点をこの指定された範囲のテキストの評価点とする。

次に再度同じ例文（例３）が現れ、同じように肯定的関心ボタン１６が押下されたとする。と同様に検出された嗜好性の強いキーワード「韓国」のカウント数を増加させるため、肯定的嗜好性カウント数を１から２に増加させると共に累積差分は２−５＝−３となる。図１１は、書き換えられた嗜好性の累積カウントのテーブルを示す図である。ここで累積差分が負の値であるため累積差分の絶対値と閾値を比較するが、累積差分の絶対値３に対し閾値は４であるため、累積差分は閾値より小さくなる。よって図８の表による判断基準から評価点を書き換える。

ここでは実施の形態２に示した方法に従って、指定された範囲のテキストの評価値を算出する。すなわち肯定的関心ボタン押下時に、「韓国」「逆転」の評価点が−４点で負の値であるため、図５の判断基準から評価点にＷ２（＜−１）を乗じて新しい評価点とする。ここではＷ２は第２の実施例と同じく−１．２とすると、検出されたキーワードの評価点は、−４点×Ｗ２＝（−４）×（−１．２）＝４．８点となる。

従って例３）では検出されたキーワードが上記の「韓国」「逆転」のみであるため、例３）のテキストの評価値は＋４．８点となる。

（実施の形態４）
次に実施の形態４に関して説明する。機能構成ブロック図は実施の形態１と同じく図１とする。以下、例文にそって説明する。

例４）「日本、韓国のＦキックから失点。」
キーワードデータベース５の内部構成は実施の形態１および実施の形態２と同様に図２のように構成されていたとすると、抽出されるキーワードの組み合わせおよび、各評価点は下記のようになる。
「日本」＋「Ｆキック」：＋２点
「日本」＋「失点」：−３点
「韓国」＋「Ｆキック」：−２点
「韓国」＋「失点」：＋３点
従って例４）のテキストの評価値は、＋２−３−２＋３＝０点である。

しかしながら、例４の文章では「日本」が「失点」したのでこのユーザーとしては好ましくない嗜好性を示す文章として、本来であればより強い否定的な評価点を期待したくとも、「日本」＋「Ｆキック」や「韓国」＋「失点」という肯定的な評価点を持つキーワードの組み合わせを同時に抽出してしまうことにより、「日本」＋「失点」や「韓国」＋「Ｆキック」などの否定的な評価点の効果が弱まってしまっている。

この原因は文意を示す主語や述語の関係を無視して各キーワードの組み合わせをそのまま抽出しているためであり、特に上記のように嗜好性の強いキーワードにおいて評価の対立するキーワード、例えばこの場合「日本」と「韓国」、が含まれているような場合はその傾向が顕著である。

従ってユーザーの期待により近い評価値を得るためには抽出されたキーワードの組み合わせの各評価点が平均値に対してどれだけばらついているかという指数を定め、その指数が所定値以上である場合、抽出された嗜好性の高いキーワードの主語と抽出された嗜好性の低いキーワードの述語の組み合わせのみを指定された範囲のテキストの評価値とし、文意から外れている他のキーワードの組み合わせの評価点の影響を排除することが望ましい。

具体的には以下のように行う。実施の形態４では、ばらつきを示す指数に関しては抽出された各評価点の標準偏差値を採用し、所定値を２とする。尚、ばらつきを示す指数は標準偏差に限定されるものではない。

例４）の文章では下記のようになる。
平均：（＋２−３−２＋３）／４＝０
標準偏差：√｛｛（０−２）²＋（０＋３）²＋（０＋２）²＋（０−３）²｝／４｝
＝ √（２６／４）
＝ ２．５５＞２
よって、この場合抽出されたキーワードの評価点のばらつきを示す指数が所定値以上なので、次に主語と述語の判断を行う。

まず主語の判断に関しては、嗜好性の高いキーワードの後に「、」や「が」、「は」などの語句があるときは、直前の該当するキーワードを主語と判断する。

次に述語の判断に関しては、嗜好性の低いキーワードで文が終了している体言止めか、又はキーワード直後に「する」、「した」、「許す」などの動詞が入る場合は、該当する直前のキーワードを述語と判断する。

例４）の文章では嗜好性の高いキーワード「日本」の後に「、」があるため「日本」を主語と判断し、嗜好性の低いキーワード「失点」が体言止めで文が終わっているため「失点」を述語と判断する。従ってここでは「日本」と「失点」を有効なキーワードの組み合わせとし、その評価点は「日本」と「失点」の−３点である。

従って（−３点）をこの場合のテキストの評価値とする。これはこの方式を適用しない場合の評価値（０点）よりも低い値（−３点）となり、この方式を用いることにより、ユーザーの嗜好性に沿った正しいテキストの評価値を得ることができる。

例５）「日本、韓国を逆転する。」
各キーワードの組み合わせの評価点は下記の通りである。
「日本」＋「逆転」：＋４点
「韓国」＋「逆転」：−４点
よって、テキストの評価点の平均値は＋４−４＝０点であり、
標準偏差：√｛｛（４−０）²＋（−４−０）²｝／２｝
＝４＞２
従って、抽出されたキーワードの評価点のばらつきを示す指数が所定値以上であるので、次に主語と述語の判断を行う。

例５の例文では図２で示すところの嗜好性の強いキーワード「日本」の後に「、」があるので「日本」を主語とする。また同様に図２で示すところの嗜好性の弱いキーワード「逆転」の後に「する」の動詞で文章が終わるため「逆転」を述語とする。

従ってここでは「日本」と「逆転」を有効なキーワードの組み合わせとし、その評価点は「日本」と「逆転」の＋４点である。そしてこれをこの場合のテキストの評価値とする。これはこの方式を適用しない場合の評価値（０点）よりも高い値（＋４点）となり、ユーザーの好意的な感覚に沿った正しいテキストの評価値を得ることができる。

またキーワードの組み合わせの抽出において嗜好性の低いキーワードの直後の動詞が、「させる」、「される」、「許す」などの受身の動詞がある場合、該当する直前のキーワードを述語と判断すると共に受動態の文と判断し、得られたテキストの評価値に対して対立する評価値を与えるように受動態係数を掛けるものとする。ここでは−１を乗算し正負を反転させる。

これを具体的に例６に示す。

例６）「日本、韓国に逆転される。」
抽出された各キーワードの組み合わせの評価点は下記の通り
「日本」＋「逆転」：＋４点
「韓国」＋「逆転」：−４点
よって、テキストの評価点の平均値は＋４−４＝０点であり、
標準偏差：√｛｛（４−０）²＋（−４−０）²｝／２｝
＝＋４＞２
従って、抽出されたキーワードの評価点のばらつきを示す指数が所定値以上であるので、次に主語と述語の判断を行う。

ここでは嗜好性の強いキーワード「日本」の後に「、」があるので「日本」を主語とする。また図２で示すところの嗜好性の弱いキーワード「逆転」のキーワードの後に「される」があるため、「逆転」を述語とすると同時に、受動態の文と判断する。

よって「日本」と「逆転」を有効なキーワードの組み合わせとし、テキストの評価値は、「日本」と「逆転」の＋４点に受動態係数（−１）を乗算した−４点となる。これはこの方式を適用しない場合の評価値（０点）よりも低い値（−４点）となり、よりユーザーの非好意的な嗜好に沿った正しいテキストの評価値を得ることができる。

以上説明した実施の形態１〜４によれば、嗜好性の強いキーワードと嗜好性の弱いキーワードの組み合わせに評価点を定めておき、テキストから嗜好性の強いキーワードと嗜好性の弱いキーワードの組み合わせを抽出し、組み合わせに対応する評価点を基にテキストの評価値を定めることにより、各キーワード同士の結合を意味のあるものとし、ユーザーの嗜好に合った適切な効果音を生成することが可能となる。

従って形態素解析などの複雑な言語解析を行わずに、複数キーワードの組み合せを評価する簡便な方法で、使用者の嗜好性に沿った効果音を付加したり、音声読み上げに付帯するアクションを提供することを可能にするのみならず、非常にシンプルな方法であるためそれを実現するに必要なＣＰＵ、メモリ、ソフトウェアなどのハード・ソフトのリソースをコンパクトにすることが可能であり、この点特に小型化を必要とされる端末等に関しては省電力化やコストダウンなど多くの効果が期待出来る。

本発明のテキスト読み上げ装置およびテキスト読み上げ方法は、音声読み上げ装置や端末に適用できるのみならず、携帯電話やインタネットラジオへの適用、あるいはＰＣ上のソフトウェアでの実現などによる多種多様な応用製品の展開が見込まれる。

実施の形態１にかかるテキスト読み上げ装置の機能ブロック構成図 キーワードデータベースの内部構成のテーブルを示す図 評価値と効果音の関係のテーブルを示す図 実施の形態２にかかるテキスト読み上げ装置の機能ブロック構成図 テキスト読み上げ中に肯定的関心ボタンおよび否定的関心ボタン押下が検出された時の評価値の変更方法のテーブルを示す図 指定された範囲のテキストにおいてキーワードの組み合わせを抽出してからテキストの評価値を書き換えるまでの流れを示すフローチャート キーワードデータベース内の検出キーワードの嗜好性累積カウントのテーブルを示す図 累積差分の値と肯定的関心ボタンおよび否定的関心ボタンの押下時の動作の関係のテーブルを示す図 肯定的関心ボタン又は否定的関心ボタン押下からキーワードデータベース内の評価点を書き換えるまでの流れを示すフローチャート 書き換えられた嗜好性の累積カウントのテーブルを示す図 書き換えられた嗜好性の累積カウントのテーブルを示す図

１ インターネット（ＷＥＢ）
２ 通信Ｉ／Ｆ
３ テキスト読込み部
４ キーワード抽出・評価部
５ キーワードデータベース
６ 音声合成実行部
７ 効果音生成部
８ 同期制御部
９ 表示
１１ 音声出力Ｉ／Ｆ
１２ 音響デバイス
１３ キーワードデータベース編集部
１４ 入出力Ｉ／Ｆ
１５ 肯定的関心ボタン
１６ 否定的関心ボタン
１７ ボタン入出力Ｉ／Ｆ

Claims (14)

1. キーワードを第１のキーワードグループと第２のキーワードグループとに区別して記憶すると共に、第１のキーワードグループに属するキーワードと第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対して評価点が定義されているキーワード評価点記憶手段と、
   読み上げ対象のテキストデータを記憶するテキストデータ記憶手段と、
   前記テキストデータ記憶手段によって記憶されたテキストデータから、第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせを抽出するキーワード抽出手段と、
   前記キーワード評価点記憶手段に定義された、前記キーワード抽出手段で抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点から、読み上げ対象のテキストデータの評価値を算出する評価値算出手段と、
   前記評価値算出手段によって算出された評価値に基づき効果音データを決定する効果音決定手段と、
   読み上げ対象のテキストデータの音声データを生成する音声データ生成手段と、
   前記効果音決定手段により決定された効果音データと前記音声データ生成手段により生成された音声データを出力する出力手段と、
   を備えることを特徴としたテキスト読み上げ装置。
2. 前記効果音生成手段は、あり得る評価値毎に対応する効果音を規定し、前記評価値算出手段によって算出された評価値に対応する効果音の効果音データを生成することを特徴とする請求項１記載のテキスト読み上げ装置。
3. 前記キーワード評価点記憶手段の評価点を書き換えるキーワード評価点書換手段を持つことを特徴とする請求項１記載のテキスト読み上げ装置。
4. 前記キーワード評価点書換手段は、前記キーワード評価点記憶手段内にある評価点の表示および操作可能な入出力手段を持つことを特徴とする請求項３記載のテキスト読み上げ装置。
5. 前記出力手段により出力された音声データに対して、ユーザーが肯定的関心の意思を示すことが可能な肯定的関心入力手段と、
   前記出力手段により出力された音声データに対して、ユーザーが否定的関心の意思を示すことが可能な否定的関心入力手段と、
   を備え、
   前記キーワード評価点書換手段は、前記肯定的関心入力手段が操作されると前記キーワード評価点記憶手段内にある、前記キーワード抽出手段により抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点を増加させると共に、
   前記否定的関心入力手段が操作されると前記キーワード評価点記憶手段内にある、前記キーワード抽出手段により抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点を減少させることを特徴とする請求項３記載のテキスト読み上げ装置。
6. 前記キーワード評価点記憶手段内にある個々のキーワードの組み合わせに基づき定められた評価点において、正の評価点は肯定的関心を表し負の評価点は否定的関心を表し、
   前記キーワード評価点書換手段は、前記否定的関心入力手段が操作された時に、前記キーワード抽出手段により抽出さえた第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点が正の値であった場合、
   および前記肯定的関心入力手段が操作された時に、前記キーワード抽出手段により抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点が負の値であった場合、
   前記第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点の正負を反転させることを特徴とする請求項５記載のテキスト読み上げ装置。
7. 前記キーワード抽出手段により前記第１のキーワードグループに属するキーワードが抽出された時に前記肯定的関心入力手段が操作された肯定的関心入力手段操作回数を数え、前記キーワード抽出手段により前記第１のキーワードグループに属するキーワードが抽出された時に前記否定的関心入力手段が操作された否定的関心入力手段操作回数を数え、前記肯定的関心入力手段操作回数から前記否定的関心入力手段操作回数を引いた累積差分を計算する累積差分計算手段を備え、
   前記肯定的関心入力手段が操作されかつ前記累積差分が負の値でかつ前記累積差分の絶対値が所定の閾値より大きい場合、および前記否定的関心入力手段が操作されかつ前記累積差分が正の値でかつ前記累積差分の絶対値が前記閾値より大きい場合、前記キーワード評価点書換手段は前記キーワード評価点記憶手段の評価点の書き換えを行わないことを特徴とする請求項５記載のテキスト読み上げ装置。
8. 前記評価値算出手段は、
   前記キーワード抽出手段により抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードの後に第１の所定の語句又は「、」がある場合、前記抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードを主語と判断し、
   前記キーワード抽出手段により抽出された第２のキーワードグループに属するキーワードの前に第２の所定の語句がある場合又は体言止めで終了している場合、前記抽出された第２のキーワードグループに属するキーワードを述語と判断し、
   前記主語と判断した第１のキーワードグループに属するキーワードと、前記述語と判断した第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせの評価点を読み上げ対象のテキストの評価値とすることを特徴とする請求項１記載のテキスト読み上げ装置。
9. 前記第１の所定の語句は「が」、「は」を含むことを特徴とする請求項８記載のテキスト読み上げ装置。
10. 前記第２の所定の語句は「する」、「した」、「許す」を含むことを特徴とする請求項８記載のテキスト読み上げ装置。
11. 前記評価値算出手段は、
    前記キーワード抽出手段により抽出されたキーワードの組み合わせの各評価点の平均値からの分散を示す指数が所定値以上であった場合、
    前記主語と判断した第１のキーワードグループに属するキーワードと、前記述語と判断した第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせの評価点を読み上げ対象のテキストの評価値とすることを特徴とする請求項８記載のテキスト読み上げ装置。
12. 前記評価値算出手段は、
    前記キーワード抽出手段により抽出された第２のキーワードグループに属するキーワードの前に第３の所定の語句がある場合、読み上げ対象のテキストを受動態の文と判断すると共に前記第２のキーワードグループに属するキーワードを述語と判断し、
    前記主語と判断した第１のキーワードグループに属するキーワードと、前記述語と判断した第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせからなる評価点に所定の受動態係数を掛け、読み上げ対象のテキストの評価値とすることを特徴とする請求項８記載のテキスト読み上げ装置。
13. 前記第３の所定の語句は「される」、「された」を含むことを特徴とする請求項１２記載のテキスト読み上げ装置。
14. キーワードを第１のキーワードグループと第２のキーワードグループとに区別して記憶すると共に、第１のキーワードグループに属するキーワードと第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対して評価点を定義し、
    読み上げ対象のテキストデータを記憶し、
    記憶されたテキストデータから、第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせを抽出し、
    前記定義された、抽出された第１のキーワードグループに属するキーワードおよび第２のキーワードグループに属するキーワードの組み合わせに対応した評価点から、読み上げ対象のテキストデータの評価値を算出し、
    前記算出された評価値に基づき効果音データを決定し、
    読み上げ対象のテキストデータの音声データを生成し、
    前記生成された効果音データと前記生成された音声データを出力することを特徴とするテキスト読み上げ方法。

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