JP2016071068A - 通話解析装置、通話解析方法および通話解析プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】通話解析装置10は、第1のグループに属する者の音声である第1の音声データを記憶する。第1のグループに属さず、第2のグループに属する者の音声である第2の音声データを記憶する。そして、電話端末から通話中の音声データを取得する。その後、取得された通話中の音声データと第1の音声データとを照合し、通話中の音声データと第2の音声データとを照合して、通話中の相手が第1のグループに属するか否かを判定する。
【選択図】図2
Description
図1は、実施例1に係るシステムの全体構成例を示す図である。図1に示すように、このシステムは、家庭1と通話解析システムを有する。家庭1は、ユーザの家庭内ネットワークであり、電話端末2、SDカード3、モジュラー4、ブロードバンドルータ5、無線LAN(Local Area Network)ルータ6、サービスアダプタ7、端末8を有する。
図2は、実施例1に係る通話解析装置の機能構成を示す機能ブロック図である。図2に示すように、通話解析装置10は、通信制御部11、記憶部12、制御部13を有する。
次に、実施例1に係るシステムで実行される各種処理について説明する。ここでは、電話端末2で実行される処理と通話解析装置で実行される処理とについて説明する。
図4は、電話端末側で実行される処理の流れを示すフローチャートである。図4に示すように、電話端末2は、通話を開始すると(S101:Yes)、通話解析サービスを開始する(S102)。
図5は、通話中処理の流れを示すフローチャートである。図5に示すように、通話解析装置10の音声取得部15が、通話中の音声データを取得すると(S201:Yes)、音声照合部17aが、ブラックリストDB12bに記憶されるブラックリストの音声と声紋認証を実行する(S202)。
図6と図7は、通話後処理の流れを示すフローチャートである。なお、この処理は図4のS111で実行される処理である。また、ここでは、蓄積された音声データを対象に説明するが、これに限定されるものではなく、通話中の音声データを取得して随時実行することもでき、通話解析装置10で音声データを蓄積してから実行することもできる。
次に、上述した各種処理の具体例について説明する。ここでは、音声認識からテキストデータとの比較処理と、学習処理とについて説明する。
図8は、音声認識と比較処理の具体例を説明する図である。図8に示すように、通話解析装置10は、電話端末2から取得した音声データとブラックリストおよびホワイトリストとマッチングし、ブラックリストと一致かつホワイトリストと不一致の音声であることを特定する。この結果、通話解析装置10は、信頼度を「−100=(−50)+(−50)」と算出する。また、音声データがブラックリストに登録されていることから、通話解析装置10は、この音声データにラベル「他人」を付加する。
図9は、比較処理と学習の具体例を説明する図である。図9に示すように、通話解析装置10は、電話端末2から取得した音声データとブラックリストおよびホワイトリストとマッチングし、ブラックリストと不一致かつホワイトリストと一致の音声であることを特定する。この結果、通話解析装置10は、信頼度を「0」と算出する。また、音声データがホワイトリストに登録されていることから、通話解析装置10は、この音声データにラベル「家族」を付加する。
上述したように、通話解析システムは、音声データをサーバ側で様々なデータと照合し、文字ベースでの内容も分析を行うことができるので、高い確度で詐欺電話であることを検知できる。また、通話解析システムは、詐欺と判定された音声データは集合値として蓄積され、他の利用者に対するフィルターとして利用するので、検出精度の低下を抑制し、高い検出精度を維持することができる。
図10は、実施例2に係る通話解析装置の機能構成を示す機能ブロック図である。図10に示すように、通話解析装置10は、実施例1と同様、通信制御部11、記憶部12、制御部13を有する。ここでは、実施例1とは異なるストーリー辞書DB12eとストーリー照合部17cとについて説明するが、その他の処理部等は、実施例1と同様の処理を実行するので、詳細な説明は省略する。
次に、ストーリー辞書DB12eを用いた判定処理の流れを説明するが、音声データの取得、文字認識、他の判定方法は、実施例1と同様なので、詳細な説明は省略する。なお、ここで説明する処理は、実施例1で説明した判定処理の前でも後でも任意の順番で実行することができる。
次に、ストーリーの学習例を説明する。図13は、ストーリーの学習例を説明する図である。図13に示すように、通話解析装置10は、電話端末2から取得した音声データとブラックリストおよびホワイトリストとマッチングし、ブラックリストと一致かつホワイトリストと不一致の音声であることを特定する。
次に、複数の音声データからストーリーを学習する例を説明する。つまり、1回の電話において通話相手が複数人であった場合の学習例を説明する。図14は、複数人の音声データからストーリーを学習する例を説明する図である。
このように、実施例2に係る通話解析装置10は、詐欺用語が含まれる、だけでなく詐欺に使われるストーリー(展開)に近い場合、警告レベルを上げることができるので、詐欺犯罪の見落としを強固に抑制できる。
通話解析装置10が実行する判定処理の順序は、実施例1や実施例2で説明したものに限定されず、任意に設定変更することができる。例えば、通話解析装置10は、ブラックリストとの照合よりもホワイトリストの照合を先に実行してもよく、各種照合においてもどの照合を最初に判定してもよく、一番初めにストーリー照合を実行してもよい。
上記実施例では、家庭1と通話解析装置10がL2VPN9で接続される例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、一般的なインターネット、専用線、他のセキュアな回線など任意のネットワークで接続されていてもよい。
通話解析装置10は、電話端末2において通話中の両方の音声データについて、上記解析処理を実行することもできる。また、通話解析装置10は、ネットワークを介して電話端末2に入力される音声データ、いわゆる通話相手の音声データに対して、上記解析処理を実行することもできる。
上記実施例では、通話解析装置10が1回の電話の音声データから学習例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、通話解析装置10は、過去の電話の音声データを履歴として保持し、現在通話中の音声データと声紋が類似する複数の過去の音声データを用いて、上記特徴やストーリーを学習することもできる。この結果、通話解析装置10は、頻繁に電話をかけてくる怪しい通話中の特徴を過去に遡って抽出して学習できるので、学習効率が高く、検出精度が向上する。
また、図示した装置の各構成は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、任意の単位で分散または統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPU(Central Processing Unit)および当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
図15は、ハードウェア構成例を説明する図である。図15に示すように、通話解析装置10は、通信インタフェース10a、HDD(Hard Disk Drive)10b、メモリ10c、CPU10dを有する。また、図15に示した各部は、バス等で相互に接続される。なお、ここで示したハードウェアは一例であり、例えばグラフィックインタフェースやマウスなどの他のハードウェアを有していてもよい。
11 通信制御部
12 記憶部
12a ホワイトリストDB
12b ブラックリストDB
12c テキストDB
12d 電話番号DB
12e ストーリー辞書DB
13 制御部
14 VPN接続部
15 音声取得部
16 音声認識部
17 照合部
17a 音声照合部
17b テキスト照合部
17c ストーリー照合部
18 警告部
19 学習部
Claims (11)
- 第1のグループに属する者の音声である第1の音声データを記憶する第1記憶部と、
前記第1のグループに属さず、第2のグループに属する者の音声である第2の音声データを記憶する第2記憶部と、
電話端末から通話中の音声データを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記通話中の音声データと前記第1の音声データとを照合し、前記通話中の音声データと前記第2の音声データとを照合して、前記通話中の相手が前記第1のグループに属するか否かを判定する判定部と
を有することを特徴とする通話解析装置。 - 前記第2のグループに属する者の会話の特徴に基づいて生成された第1のテキストデータを記憶する第3記憶部をさらに有し、
前記判定部は、前記取得部によって取得された前記通話中の音声データを音声認識した第2のテキストデータと前記第1のテキストデータとを照合した照合結果をさらに用いて、前記通話中の相手が前記第1のグループに属するか否かを判定することを特徴とする請求項1に記載の通話解析装置。 - 前記第3記憶部は、前記第2のグループに属する者の会話の特徴から抽出された名乗り方、呼称、会話の語尾、会話の癖を含む前記第1のテキストデータを記憶し、
前記判定部は、前記第1の音声データ、前記第2の音声データ、前記名乗り方、前記呼称、前記会話の語尾、前記会話の癖それぞれに設定された信頼度を用いて、前記通話中の相手が前記第1のグループに属するか否かを判定することを特徴とする請求項2に記載の通話解析装置。 - 前記通話中の音声データが前記第1の音声データと一致せず、前記通話中の音声データから生成された前記第2のテキストデータと前記第1のテキストデータとを比較した結果によって、前記通話中の相手が前記第1のグループに属すると判定された場合、前記通話中の音声データを新たな第1の音声データとして前記第1記憶部に追加する学習部をさらに有することを特徴とする請求項3に記載の通話解析装置。
- 前記通話中の音声データが前記第1の音声データおよび前記第2の音声データと一致せず、前記通話中の音声データから生成された前記第2のテキストデータと前記第1のテキストデータとを比較した結果によって、前記通話中の相手が前記第2のグループに属すると判定された場合、前記通話中の音声データを新たな第2の音声データとして前記第2記憶部に追加する学習部をさらに有することを特徴とする請求項3に記載の通話解析装置。
- 前記第1のグループに属する者が使用する言葉を、使用する順番で組み合わせたストーリー辞書を記憶する第4記憶部をさらに有し、
前記判定部は、前記第2のテキストデータに含まれる言葉を出現順に抽出して前記ストーリー辞書と照合し、前記第2のテキストデータに含まれる言葉の出現順が前記ストーリー辞書と一致する場合、前記通話中の相手が前記第1のグループに属すると判定することを特徴とする請求項2に記載の通話解析装置。 - 前記通話中の音声データと前記第1の音声データと照合結果、前記通話中の音声データと前記第2の音声データとの照合結果、前記通話中の音声データを音声認識した前記第2のテキストデータと前記第1のテキストデータと照合結果に基づいて、前記第1のグループに属すると判定された場合、前記第2のテキストデータに含まれる言葉を出現順に抽出して、新たなストーリー辞書として前記第4記憶部に追加する学習部をさらに有することを特徴とする請求項6に記載の通話解析装置。
- 前記通話中の音声データまたは前記第2のテキストデータから通話相手が特定できた場合、当該通話相手に発信する発信部をさらに有し、
前記判定部は、前記通話相手への発信によって、前記通話中の相手が正当な利用者である確認がとれなかった場合、前記通話中の相手が前記第1のグループに属すると判定することを特徴とする請求項2に記載の通話解析装置。 - 前記判定部によって前記通話中の相手が前記第1のグループに属すると判定された場合、通話終了後に、前記電話端末に発信して詐欺被害の注意メッセージを警告する警告部をさらに有することを特徴とする請求項1から8のいずれか一つに記載の通話解析装置。
- コンピュータが、
電話端末から通話中の音声データを取得し、
前記取得部によって取得された前記通話中の音声データと、第1のグループに属する者の音声である第1の音声データとを照合し、前記通話中の音声データと前記第1のグループに属さず、第2のグループに属する者の音声である第2の音声データとを照合して、前記通話中の相手が前記第1のグループに属するか否かを判定する
処理を含むことを特徴とする通話解析方法。 - コンピュータに、
電話端末から通話中の音声データを取得し、
前記取得部によって取得された前記通話中の音声データと、第1のグループに属する者の音声である第1の音声データとを照合し、前記通話中の音声データと前記第1のグループに属さず、第2のグループに属する者の音声である第2の音声データとを照合して、前記通話中の相手が前記第1のグループに属するか否かを判定する
処理を実行させることを特徴とする通話解析プログラム。
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