JP2016170248A - 音声データ管理システム、音声データ管理方法および音声データ管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】音声データに含まれるクレームの重要度を求める。【解決手段】クレームキーワードテーブル１１０は、クレームで頻出する表現の文字列であるクレームキーワードと、クレームキーワードの重要度を示す重要度係数とを含むクレームキーワード情報を格納する。音声テキスト化部１０２は、音声データを音声テキスト化して文字列で構成された音声テキストに変換し、その音声テキストを句読点で分割して複数の文章に分割する。クレーム検出部１０３は、音声テキスト化部１０２によって分割された複数の文章の中から、クレームキーワードテーブル１１０に格納されているクレームキーワード情報に含まれるクレームキーワードを含む文章を抽出し、クレームキーワード情報に含まれる重要度係数と抽出された文章に相当する音声の音程とに基づいて、抽出された文章の表すクレームの重要度を求める。【選択図】図１

Description

本発明は、録音された音声データを管理する音声データ管理システム、音声データ管理方法および音声データ管理プログラムに関する。

一般に音声データは文字で構成されるテキストデータ等に比べてコンピューター上での検索が難しいことから、過去の音声データの活用頻度は低い傾向がある。これは、文字が一文字単位でコード化されて、標準的な管理体系が確立されているのに対し、音声に関しては、広く認知された管理体系がないためである。
また、電話などの音声データは、録音して保存されることは多いが、その内容を確認するとき、その音声を聞く必要がある。このため、保存された音声データが多い場合は、内容の確認に多くの時間と労力を要する。

そこで、コールセンタにおいてオペレータと顧客の通話が録音された音声データに対し、音程の変化からクレーム部分を含むか否かを識別してクレーム部分にタグ付けする通話データ管理システムが知られている（例えば、特許文献１参照。）。この通話データ管理システムでは、クレーム部分にタグを付された音声データを検索することにより、音声データのクレーム部分を取得することができる。

特開２０１３−５１５２９公報

ところで、実際に電話などの音声データを確認したいときには、選ばれた少数の音声データがあるわけではなく、多数の音声データを必要なものから順番に効率よく確認することが求められることが多い。
しかし、上述した特許文献１は、音声データに含まれるクレーム部分に付されたタグによりクレームを含む音声データを判別することができるが、そのクレームが他の音声データのクレームに比べて優先的に確認すべきものか否かを判別することはできない。このため、一覧上に表示された音声データを順に確認していくこととなり、真に重要な音声データの確認が遅れることになる。

本発明は、音声データに含まれるクレームの重要度を求めることができ、これにより多数の音声データがある場合に音声の確認者が重要なクレームを含む音声データを迅速に確認することができる音声データ管理システム、音声データ管理方法および音声データ管理プログラム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、本発明の音声データ管理システムは、
クレームで頻出する表現の文字列であるクレームキーワードと、当該クレームキーワードの重要度を示す重要度係数とを含むクレームキーワード情報を格納するクレームキーワードテーブルと、
音声データを音声テキスト化して文字列で構成された音声テキストに変換し、当該音声テキストを句読点で分割して複数の文章に分割する音声テキスト化手段と、
前記音声テキスト化手段によって分割された複数の文章の中から、前記クレームキーワードテーブルに格納されているクレームキーワード情報に含まれるクレームキーワードを含む文章を抽出し、前記クレームキーワード情報に含まれる重要度係数と前記抽出された文章に相当する音声の音程とに基づいて前記抽出された文章の表すクレームの重要度を求めるクレーム検出手段と、
を備えることを特徴とする。

好ましくは、本発明の音声データ管理システムは、
前記クレーム検出手段によって求められた抽出された文章の表すクレームの重要度に基づいて前記抽出された文章を含む音声データの重要度を求め、当該音声データの重要度に応じて前記音声データを提示する提示手段を備えることを特徴とする。

好ましくは、本発明の音声データ管理システムは、
前記クレーム検出手段が、前記音声データを音声波形に変換し、前記音声テキスト化部によって分割された各文章に相当する音声波形部分の話し始めと話し終わりの音程に基づいて前記音声データ全体の音程の基準値を求め、当該基準値と前記クレームキーワード情報に含まれる重要度係数と前記抽出された文章に相当する音声波形部分の話し始めと話し終わりの音程とに基づいて前記抽出された文章に含まれるクレームの重要度を求めることを特徴とする。

また、本発明の音声データ管理方法は、
クレームで頻出する表現の文字列であるクレームキーワードと、当該クレームキーワードの重要度を示す重要度係数とを含むクレームキーワード情報を格納するクレームキーワードテーブルを備える音声データ管理システムにおける音声データ管理方法であって、
音声データを音声テキスト化して文字列で構成された音声テキストに変換し、当該音声テキストを句読点で分割して複数の文章に分割する音声テキスト化ステップと、
前記音声テキスト化ステップにおいて分割された複数の文章の中から、前記クレームキーワードテーブルに格納されているクレームキーワード情報に含まれるクレームキーワードを含む文章を抽出し、前記クレームキーワード情報に含まれる重要度係数と前記抽出された文章に相当する音声の音程とに基づいて前記抽出された文章の表すクレームの重要度を求めるクレーム検出ステップと、
を備えることを特徴とする。

また、本発明の音声データ管理プログラムは、
クレームで頻出する表現の文字列であるクレームキーワードと、当該クレームキーワードの重要度を示す重要度係数とを含むクレームキーワード情報を格納するクレームキーワードテーブルを記憶装置に記憶するコンピュータを、
音声データを音声テキスト化して文字列で構成された音声テキストに変換し、当該音声テキストを句読点で分割して複数の文章に分割する音声テキスト化手段、
前記音声テキスト化手段によって分割された複数の文章の中から、前記クレームキーワードテーブルに格納されているクレームキーワード情報に含まれるクレームキーワードを含む文章を抽出し、前記クレームキーワード情報に含まれる重要度係数と前記抽出された文章に相当する音声の音程とに基づいて前記抽出された文章の表すクレームの重要度を求めるクレーム検出手段、
として機能させる。

本発明によれば、音声データに含まれるクレームの重要度を求めることができ、これにより多数の音声データがある場合に音声の確認者は重要なクレームを含む音声データを迅速に確認することができる。

本発明の実施形態に係る音声データ管理システムの構成の一例を示す図である。 音声データ管理システムにおける音声データ管理処理の流れの一例を示すフローチャートである。 句読点で複数の文書に分割された音声テキストの一例を示す図である。 基準値計算処理（Ｓ１０３）の詳細な流れの一例を示すフローチャートである。 フーリエ変換によって得られる音声波形の一例を示す図である。 音声波形の話し始めと話し終わりの傾きを表す一例の図である。 クレームキーワードテーブルの構成の一例を示す図である。 クレームキーワード情報によって抽出された文章の例を示す図である。 クレーム検出結果テーブルの構成の一例を示す図である。 音声データを提示する画面の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態に係る音声データ管理システム、音声データ管理方法および音声データ管理プログラムについて、図面を参照しながら説明する。なお、実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。

図１は、本発明の実施形態に係る音声データ管理システム１００の構成の一例を示す。
音声データ管理システム１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される主メモリと、ハードディスク等で構成される記憶部と、ディスプレイ等で構成される表示部と、マウスやキーボード等で構成される入力部とを備える。
音声データ管理システム１００の記憶装置には、音声データ管理プログラムと、クレームキーワードテーブル１１０と、クレーム検出結果テーブル１２０とが格納されている。
音声データ管理システム１００のＣＰＵが記憶装置から主メモリに音声データ管理プログラムを読み出して実行することにより、音声ファイル取得部１０１と、音声テキスト化部１０２と、クレーム検出部１０３と、提示部１０４との各部の機能が実現される。
また、音声録音装置２００は、音声格納装置２１０を備える。音声格納装置２１０には、音声録音装置２００によって録音された音声ファイル２１１が格納される。音声録音装置２００は、電話網やネットワークに接続されている。

音声ファイル取得部１０１は、音声格納装置２１０から音声ファイル２１１を取得する。
音声テキスト化部１０２は、音声ファイル２１１に記録されている音声データを音声テキスト化し、文字列で構成された音声テキストに変換する。そして、音声テキスト化部１０２は、音声テキストを句読点で分割して複数の文章に分割する。
クレーム検出部１０３は、クレームキーワードを含む文章を音声テキストから抽出する。そして、クレームキーワードの重要度と音声の音程に基づいて抽出された文章の表すクレームの重要度を求める。そして、クレーム検出部１０３は、音声ファイル名と、抽出された文章と、その文章に対応する音声の開始時刻および終了時刻と、クレームの重要度とを含むクレーム検出結果情報をクレーム検出結果テーブル１２０に格納する。
提示部１０４は、音声データ管理システム１００の入力部に入力された検索要求を受け付けると、クレーム検出結果テーブル１２０からクレーム検出結果情報を取得し、クレーム検出結果情報に含まれるクレームの重要度に基づいて音声データの重要度を求め、その音声データの重要度に応じて音声データを提示する。すなわち、提示部１０４は、クレームを含む音声を、音声データ管理システム１００の表示部にその重要度が分かるように表示し、再生する。

図２は、音声データ管理システム１００における音声データ管理処理の流れの一例を示す。
まず、音声ファイル取得部１０１は、所定の間隔で音声格納装置２１０が未処理の音声ファイル２１１を有するか否か確認する。音声ファイル取得部１０１は、未処理の音声ファイル２１１を発見した場合、その音声ファイル２１１を取得し、音声テキスト化部１０２に引き渡す（Ｓ１１０）。
音声テキスト化部１０２は、引き渡された音声ファイル２１１を音声テキスト化し、文字列で構成された音声テキストに変換する。そして、音声テキスト化部１０２は、図３に示すように、音声テキストを句読点で複数の文章に分割し、各文章を開始時間と終了時間により音声ファイル２１１と紐付ける（Ｓ１２０）。

次に、渡された音声ファイル２１１とそれに対応する音声テキストを使用して、その後に使用する基準値を計算する（Ｓ１３０）。図４は、基準値計算処理（Ｓ１３０）の詳細な流れの一例を示す。
クレーム検出部１０３は、分割された全ての文章に対して、未処理の文章があるか否か判定する(Ｓ１３１)。クレーム検出部１０３は、未処理の文章がある場合(Ｓ１３１：Ｙｅｓ)は、その文章の開始時間と終了時間で音声データを切り、音声データ中におけるその文章に該当する部分の音声をフーリエ変換により、音声波形に変換する。

図５は、フーリエ変換によって得られる音声波形の一例を示す。話し始め３０１は、右肩上がりになっており、音程が上がっていることが分かる。また、話し終わり３０２は、右肩下がりになっており、音程が下がっていることが分かる。この話し始め３０１と話し終わり３０２の傾きを線形グラフとし、１つのグラフに表したものが、図６である。クレーム検出部１０３は、この傾きの差分３０３を、話者の話し方の高低差となる癖と判定する（Ｓ１３２）。
例えば、話し始め３０１の線形関数がｙ＝＋３ｘ、話し終わり３０２の線形関数がｙ＝−０．５ｘのとき、クレーム検出部１０３は、
３−（−０．５）＝３．５
をこの文章での音声における音程の高低差と判定する。
クレーム検出部１０３は、同じように全ての文章について、上記の処理を行い、話し始め３０１と話し終わり３０２の音程の差分の平均値を取得する。そして、クレーム検出部１０３は、この平均値を、会話全体を通しての話者の話し方の癖を現していると判定し、この値を基準値として、次ステップ以降の処理を実行する（Ｓ１３３）。この数値は、プラスが大きいほど話し始め３０１に比べ、話し終わり３０２で声が低くなっており、マイナスが大きいほど話し終わり３０２の声が高くなる話し方の癖があることを示す。この例では、この平均値が２．８であったと仮定して次のステップに進む。

次に、クレーム検出部１０３は、クレームキーワードテーブル１１０から予め定義されたクレームキーワード情報を全て取得する（Ｓ１４０）。図７は、クレームキーワードテーブル１１０の構成の一例を示す。クレームキーワードテーブル１１０に格納されているクレームキーワード情報は、ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）と、クレームキーワードと、重要度係数とを含む。クレームキーワードはクレームで頻出する表現の文字列である。重要度係数は、クレームキーワードの重要度を示す。
クレーム検出部１０３は、音声テキストが句読点で分割された各文章の中からここで取得したクレームキーワードのいずれかを含む文章を抽出する（Ｓ１５０）。図８は、クレームキーワード情報によって抽出された文章の例を示す。この例では２つの文章４０１と文章４０２が抽出されている。

クレーム検出部１０３は、この２つの文章に対して、再度、話し始め３０１と話し終わり３０２の高低差を計算する。そして、クレーム検出部１０３は、計算された音程の高低差から、ステップＳ１３４で取得した基準値を引いたものが各文章特有の高低差と判定する。例えば図８の文章４０１において、高低差が−３．５の場合、基準値が２．８であるため、
−３．５−２．８＝−６．３
となる。クレーム検出部１０３は、この値に、ステップＳ１５０における抽出の元となったクレームキーワードの重要度係数を乗算したものを、この文章の重要度と判定する(Ｓ１６０）。クレーム検出部１０３は、同様に文章４０２の重要度を計算する。

この高低差は、話し始め３０１と、話し終わり３０２の音程の高低差を現しており、マイナスが大きいほど、話し終わり３０２の声が高くなっていることを示している。この例の場合、全体平均が２．８であることから、通常は声が低く終わる人が、このクレームキーワードを含む文章では−３．５であることから、音程を上げてクレームキーワードを含む文章を話ししていることが判定できる。話し終わり３０２の音程の上がり方が大きいほど、話者が興奮して話をしていると判定し、クレーム処理が必要な、より重要な音声データであると判定する。
また、より重要なクレームキーワードを含む音声の重要度を上げるために、算出した高低差の値に、クレームキーワードの重要度係数を乗算することで、クレームキーワードを含む文章の表すクレームの重要度を総合的に判定する。これにより、個人の話し方の癖を考慮した上で、クレームキーワードを含む発話の重要度を判定することが可能になる。

そして、クレーム検出部１０３は、図９に示すクレーム検出結果テーブル１２０に、音声ファイル名と、抽出された文章と、文章に相当する音声の開始時間および終了時間と、クレームの重要度とを含むクレーム検出結果情報を格納する（Ｓ１７０）。

次に、提示部１０４は、クレーム検出結果テーブル１２０からクレーム検出結果情報を読み出し、クレーム検出結果情報に含まれるクレームの重要度（ステップＳ１５０で抽出された全ての文章の表すクレームの重要度）から音声データの重要度を求める（Ｓ１８０）。この例の場合、クレーム検出部１０３は、例えば、文章４０１の重要度と文章４０２の重要度のうち重要度の高い方を音声データの重要度と判定する。
そして、提示部１０４は、音声データの重要度に応じて音声データを提示する（Ｓ１９０）。すなわち、提示部１０４は、クレームを含む音声を、音声データ管理システム１００の表示部にその重要度が分かるように表示し、再生する。
提示部１０４によるクレームを含む音声の提示は。例えば、次のように行われる。音声の確認者が音声データ管理システム１００の入力部を操作してクレームを含む音声の提示を要求すると、提示部１０４は、図１０の結果画面を音声データ管理システム１００の表示部に表示する。図１０には、ファイル指定欄５０１で「全て」を選んだ場合が表示されている。
提示部１０４は、音声記録一覧５０２に、音声記録フォルダに格納されている全ての音声データをマイナスの大きい重要度順に一覧表示する。音声の確認者が上から順番に音声データを確認することで、クレームの重要度と顧客等の声の音程とを総合的に判断して、重要な音声データから確認することができる。
例えば、音声の確認者が５０３の「＃４」を選ぶと、提示部１０４は画面下部の選択音声表示欄にその音声データについてクレームの重要度と音声波形と音声テキスト等を表示し、音声を再生する。その際、提示部１０４は、クレームキーワードを含む文章が再生される音声波形部分に強調表示５０４をマークする。これにより、音声の確認者は音声を聞くときに視覚的に注意を促される。

なお、上述した実施形態では音声データ管理システム１００と音声録音装置２００を別々の装置として説明したが、音声データ管理システム１００と音声録音装置２００を１台のコンピュータで実現することもできる。また、その場合、音声ファイル２１１をコンピュータの記憶部に記憶させることもできる。

本発明によれば、音声データに含まれるクレームの重要度を求めることができ、これにより多数の音声データがある場合に音声の確認者は重要なクレームを含む音声データを迅速に確認することができる。
音声の確認者にとっては、限られた時間の中で、真に重要な音声から順番に確認することが可能となり、確認者にかかる負担を軽減することと、確認者の俗人的な判断による音声データの確認順番を排除することとが可能になる。
また、コールセンタのオペレータ等にとっては、重要なクレームを発する顧客を簡易に特定することが可能になり、電話での応対の向上に役立てることができる。

１００…音声データ管理システム、１０１…音声ファイル取得部、１０２…音声テキスト化部、１０３…クレーム検出部、１０４…提示部、１１０…クレームキーワードテーブル、１２０…クレーム検出結果テーブル、２００…音声録音装置、２１０…音声格納装置、２１１…音声ファイル

Claims (5)

1. クレームで頻出する表現の文字列であるクレームキーワードと、当該クレームキーワードの重要度を示す重要度係数とを含むクレームキーワード情報を格納するクレームキーワードテーブルと、
   音声データを音声テキスト化して文字列で構成された音声テキストに変換し、当該音声テキストを句読点で分割して複数の文章に分割する音声テキスト化手段と、
   前記音声テキスト化手段によって分割された複数の文章の中から、前記クレームキーワードテーブルに格納されているクレームキーワード情報に含まれるクレームキーワードを含む文章を抽出し、前記クレームキーワード情報に含まれる重要度係数と前記抽出された文章に相当する音声の音程とに基づいて前記抽出された文章の表すクレームの重要度を求めるクレーム検出手段と、
   を備えることを特徴とする音声データ管理システム。
2. 前記クレーム検出手段によって求められた抽出された文章の表すクレームの重要度に基づいて前記抽出された文章を含む音声データの重要度を求め、当該音声データの重要度に応じて前記音声データを提示する提示手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の音声データ管理システム。
3. 前記クレーム検出手段が、前記音声データを音声波形に変換し、前記音声テキスト化部によって分割された各文章に相当する音声波形部分の話し始めと話し終わりの音程に基づいて前記音声データ全体の音程の基準値を求め、当該基準値と前記クレームキーワード情報に含まれる重要度係数と前記抽出された文章に相当する音声波形部分の話し始めと話し終わりの音程とに基づいて前記抽出された文章に含まれるクレームの重要度を求めることを特徴とする請求項１または２に記載の音声データ管理システム。
4. クレームで頻出する表現の文字列であるクレームキーワードと、当該クレームキーワードの重要度を示す重要度係数とを含むクレームキーワード情報を格納するクレームキーワードテーブルを備える音声データ管理システムにおける音声データ管理方法であって、
   音声データを音声テキスト化して文字列で構成された音声テキストに変換し、当該音声テキストを句読点で分割して複数の文章に分割する音声テキスト化ステップと、
   前記音声テキスト化ステップにおいて分割された複数の文章の中から、前記クレームキーワードテーブルに格納されているクレームキーワード情報に含まれるクレームキーワードを含む文章を抽出し、前記クレームキーワード情報に含まれる重要度係数と前記抽出された文章に相当する音声の音程とに基づいて前記抽出された文章の表すクレームの重要度を求めるクレーム検出ステップと、
   を備えることを特徴とする音声データ管理方法。
5. クレームで頻出する表現の文字列であるクレームキーワードと、当該クレームキーワードの重要度を示す重要度係数とを含むクレームキーワード情報を格納するクレームキーワードテーブルを記憶装置に記憶するコンピュータを、
   音声データを音声テキスト化して文字列で構成された音声テキストに変換し、当該音声テキストを句読点で分割して複数の文章に分割する音声テキスト化手段、
   前記音声テキスト化手段によって分割された複数の文章の中から、前記クレームキーワードテーブルに格納されているクレームキーワード情報に含まれるクレームキーワードを含む文章を抽出し、前記クレームキーワード情報に含まれる重要度係数と前記抽出された文章に相当する音声の音程とに基づいて前記抽出された文章の表すクレームの重要度を求めるクレーム検出手段、
   として機能させるための音声データ管理プログラム。

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