JP2021139920A - Voice processing device and voice processing method - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、音声処理装置および音声処理方法に関する。 The present disclosure relates to a voice processing device and a voice processing method.
近年、音声エージェント機能を備える音声処理装置の普及が進んでいる。音声エージェント機能は、ユーザが発話した音声の意味を解析し、解析により得られた意味に従った処理を実行する機能である。例えば、音声エージェント機能を備える音声処理装置は、ユーザからの質問への回答、予定の追加およびタイマーの設定などを実行し得る。 In recent years, a voice processing device having a voice agent function has become widespread. The voice agent function is a function that analyzes the meaning of the voice spoken by the user and executes processing according to the meaning obtained by the analysis. For example, a voice processing device having a voice agent function can answer a question from a user, add an appointment, set a timer, and the like.
音声エージェント機能に関し、特許文献1には、ユーザが事前に省略語を音声処理装置に登録し、省略語を用いて複雑な語を呼び出す方法が開示されている。また、特許文献2には、ユーザが音声を発話した際のコンテキスト情報を用いてユーザの発話の意味を理解する技術が開示されている。
Regarding the voice agent function,
しかし、特許文献1に記載の方法に関し、事前に登録されていた語と同じ語がユーザにより発話されても、その語に込められた意味は状況に応じて異なり得る。また、特許文献2に記載の技術では、事前にコンテキスト情報が登録されておらず、コンテキスト情報としてユーザが発話した際のコンテキスト情報のみが用いられるので、精度向上の余地があった。
However, regarding the method described in
そこで、本開示では、ユーザへの応答の精度を向上することが可能な、新規かつ改良された音声処理装置および音声処理方法を提案する。 Therefore, the present disclosure proposes a new and improved voice processing device and a voice processing method capable of improving the accuracy of the response to the user.
本開示によれば、音入力部に入力された音声の認識に基づき得られた入力情報を記憶している記憶部を参照し、前記入力情報に関連付けられた状況が認識されたことに基づき、前記入力情報を用いて応答を制御する応答制御部、を備える、音声処理装置が提供される。 According to the present disclosure, the storage unit that stores the input information obtained based on the recognition of the voice input to the sound input unit is referred to, and the situation associated with the input information is recognized. A voice processing device including a response control unit that controls a response using the input information is provided.
また、本開示によれば、音入力部に入力された音声の認識に基づき得られた入力情報を記憶している記憶部を参照し、プロセッサにより、前記入力情報に関連付けられた状況が認識されたことに基づき、前記入力情報を用いて応答を制御すること、を含む、音声処理方法が提供される。 Further, according to the present disclosure, the processor recognizes the situation associated with the input information by referring to the storage unit that stores the input information obtained based on the recognition of the voice input to the sound input unit. Based on the above, a voice processing method including controlling a response using the input information is provided.
以上説明したように本開示によれば、ユーザへの応答の精度を向上することが可能である。なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。 As described above, according to the present disclosure, it is possible to improve the accuracy of the response to the user. It should be noted that the above effects are not necessarily limited, and together with or in place of the above effects, any of the effects shown herein, or any other effect that can be grasped from this specification. May be played.
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 Preferred embodiments of the present disclosure will be described in detail below with reference to the accompanying drawings. In the present specification and the drawings, components having substantially the same functional configuration are designated by the same reference numerals, so that duplicate description will be omitted.
また、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、複数の構成要素の各々に同一符号のみを付する。 Further, in the present specification and the drawings, a plurality of components having substantially the same functional configuration may be distinguished by adding different alphabets after the same reference numerals. However, when it is not necessary to particularly distinguish each of the plurality of components having substantially the same functional configuration, only the same reference numerals are given to each of the plurality of components.
また、以下に示す項目順序に従って本開示を説明する。
0.音声処理装置の概要
1.第1の実施形態
1−1.第1の実施形態による音声処理装置の構成
1−2.第1の実施形態による音声処理装置の動作
1−3.作用効果
1−4.第1の実施形態の応用例
2.第2の実施形態
2−1.第2の実施形態による音声処理装置の構成
2−2.第2の実施形態による音声処理装置の動作
2−3.作用効果
2−4.第2の実施形態の応用例
3.ハードウェア構成
4.むすび
In addition, the present disclosure will be described according to the order of items shown below.
0. Outline of
<0.音声処理装置の概要>
まず、図1を参照して、本開示の実施形態による音声処理装置の概要を説明する。
<0. Overview of voice processing equipment>
First, the outline of the voice processing apparatus according to the embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIG.
図1は、本開示の実施形態による音声処理装置20の概要を示す説明図である。図1に示したように、音声処理装置20は、一例として家屋に配置される。音声処理装置20は、音声処理装置20のユーザが発話した音声の意味を解析し、解析により得られた意味に従った処理を実行する、音声エージェント機能を有する。
FIG. 1 is an explanatory diagram showing an outline of the
例えば、音声処理装置20は、キーワードと応答情報を関連付けて記憶しており、ユーザの音声が情報の応答を要求する意味を有し、記憶しているキーワードが音声から認識されたことに基づき、当該キーワードに関連付けて記憶されている応答情報を用いてユーザへの応答を実行する。図1に示した例では、音声処理装置20がキーワード「A社のパスタ」および応答情報「茹で時間は5分」を関連付けて記憶しており、ユーザが「A社のパスタは?」という音声を発話すると、音声処理装置20は、応答情報「茹で時間は5分」を用いて、「A社のパスタの茹で時間は5分であると記憶しています。」という音声でユーザに応答する。
For example, the
なお、図1においては、音声処理装置20として据置型の装置を示しているが、音声処理装置20は据置型の装置に限定されない。例えば、音声処理装置20は、スマートフォン、携帯電話、PHS(Personal Handyphone System)、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置、携帯用ゲーム機器などの携帯型の情報処理装置であってもよいし、自律移動式のロボットであってもよい。
Although FIG. 1 shows a stationary device as the
ここで、多義性を有するキーワードが存在し得る。このため、同一のキーワードに異なる応答情報が関連付けられることが想定される。例えば、「A社のパスタ」というキーワードには、上述したレシピを示す応答情報が関連付けられ得るし、収納場所を示す応答情報が関連付けられ得る。このため、音声に含まれるキーワードからユーザの意図に沿う応答情報を抽出するための工夫が望まれた。 Here, there may be keywords having ambiguity. Therefore, it is assumed that different response information is associated with the same keyword. For example, the keyword "pasta of company A" may be associated with the response information indicating the recipe described above, or may be associated with the response information indicating the storage location. For this reason, it has been desired to devise a method for extracting response information according to the user's intention from the keywords included in the voice.
本件発明者は、上記事情を一着眼点にして本開示の実施形態による音声処理装置20を創作するに至った。本開示の実施形態による音声処理装置20は、音声に含まれるキーワードからユーザの意図に沿う応答情報を抽出することにより、音声の入力に対する応答の精度を向上することが可能である。以下、幾つかの本開示の実施形態を順次詳細に説明する。
The inventor of the present invention has come to create the
<1.第1の実施形態>
第1の実施形態による音声処理装置20は、キーワード、音源方向および応答情報を関連付けて記憶しており、記憶している音源方向に対応する音源方向からキーワードを含む音声が到来したことに基づき、応答情報を用いて応答を実行する。キーワードおよび応答情報は、入力音声の認識に基づき得られた入力情報の一例であり、音源方向は、音または音声の発生に関する状況を示す状況情報の一例である。このような第1の実施形態による音声処理装置20によれば、同一のキーワードに異なる応答情報が関連付けられている場合でも、キーワードを含む音声の音源方向に基づき、ユーザの意図に沿う応答情報を抽出することが可能である。
<1. First Embodiment>
The
なお、以下では、各実施形態による音声処理装置20を区別するために、第1の実施形態による音声処理装置を音声処理装置21と称し、第2の実施形態による音声処理装置を音声処理装置22と称する場合がある。各実施形態による音声処理装置21および音声処理装置22を単に音声処理装置20と総称する場合もある。
In the following, in order to distinguish the
<<1−1.第1の実施形態による音声処理装置の構成>>
図2は、第1の実施形態による音声処理装置21の構成を示す説明図である。図2に示したように、第1の実施形態による音声処理装置21は、集音部232、音声認識部234、音源方向推定部236、意味解析部238、記憶部240、応答制御部250および音声出力部260を有する。
<< 1-1. Configuration of voice processing device according to the first embodiment >>
FIG. 2 is an explanatory diagram showing the configuration of the
(集音部)
集音部232は、環境音および音声を含む空気的な振動から電気的な音信号を取得する音入力部の機能を有する。集音部232は、取得した音信号を音声認識部234および音源方向推定部236に出力する。
(Sound collection section)
The
(音声認識部)
音声認識部234は、集音部232から入力される音信号から音声信号を検出し、当該音声信号を認識し、ユーザが発話した音声を表す文字列を得る。
(Voice recognition unit)
The
(音源方向推定部)
音源方向推定部236は、状況認識部の一例であり、集音部232に到達した音の音源方向を推定する。集音部232が複数の集音素子から構成される場合、音源方向推定部236は、各集音素子により得られた音信号の位相差に基づき、音源方向を推定する。音信号が音声信号である場合、音声処理装置21から見たユーザの方向が音源方向として推定される。
(Sound source direction estimation unit)
The sound source
(意味解析部、記憶部)
意味解析部238は、音声認識部234から入力される文字列の意味を解析する。意味解析の方法は、発話コーパスを作成した上で機械学習を用いて意味解析を実現する方法、ルールで意味解析を実現する方法、またはこれらの組み合わせのいずれであってもよい。また、意味解析の処理の一部である形態素解析では、単語単位で属性を付与する仕組みをもっており、内部には辞書を保持している。意味解析部238は、この属性を付与する仕組みと辞書により、発話に含まれる単語がどのような単語であるか、例えば人名であるのか、地名であるのか、一般名詞であるのか等の属性を付与することが可能である。
(Semantic analysis department, memory department)
The
そして、意味解析部238は、解析により得られた意味に応じて異なる処理を行う。例えば、解析により得られた意味が情報の記憶を要求する意味を有する場合、意味解析部238は、音声認識部234から入力される文字列から、第1の部分としてキーワードを抽出し、第2の部分としてキーワードに対応する応答情報を抽出する。そして、意味解析部238は、抽出したキーワード、応答情報、および音源方向推定部236から入力される音源方向を関連付けて記憶部240に記憶させる。以下、図3および図4を参照して、このような情報の記憶の具体例を説明する。
Then, the
図3は、音声処理装置21の利用形態を示す説明図である。図3に示した例では、キッチンエリアA1に含まれる位置P1で、ユーザが「A社のパスタの茹で時間は5分と記憶しておいて。」という音声を発話している。この場合、意味解析部238は、音声認識部234から入力される「A社のパスタの茹で時間は5分と記憶しておいて。」という文字列から、キーワードとして「A社のパスタ」を抽出し、応答情報として「茹で時間は5分」を抽出する。一方、音源方向推定部236は、音声処理装置21から見た位置P1の方向と音声処理装置21の基準方向dとが成す角度である30°を、音源方向として推定する。このため、意味解析部238は、図4に示したように、キーワード「A社のパスタ」、音源方向「30°」、応答情報「茹で時間は5分」を関連付けて記憶部240に記憶させる。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing a usage pattern of the
図3には、さらに、収納周辺エリアA2に含まれる位置P2で、ユーザが「A社のパスタを収納の一番上の棚に置いたと記憶しておいて。」という音声を発話した例を示している。この場合、意味解析部238は、音声認識部234から入力される「A社のパスタを収納の一番上の棚に置いたと記憶しておいて。」という文字列から、キーワードとして「A社のパスタ」を抽出し、応答情報として「収納の一番上の棚に置いた」を抽出する。
FIG. 3 further shows an example in which the user utters a voice saying "Remember that the pasta of company A was placed on the top shelf of the storage" at the position P2 included in the storage peripheral area A2. Shown. In this case, the
一方、音源方向推定部236は、音声処理装置21から見た位置P2の方向と音声処理装置21の基準方向dとが成す角度である−20°を、音源方向として推定する。このため、意味解析部238は、図4に示したように、キーワード「A社のパスタ」、音源方向「−20°」、応答情報「収納の一番上の棚に置いた」を関連付けて記憶部240に記憶させる。
On the other hand, the sound source
(応答制御部)
応答制御部250は、意味解析部238の解析により得られた意味が情報の応答を要求する意味を有する場合、記憶部240を参照し、応答情報に関連付けられている音源方向からの音声の到来、および当該音声が当該応答情報に関連付けられているキーワードを含むことが認識されたことに基づき、当該応答情報を用いて応答を制御する。ここで、応答制御部250は、応答情報に関連付けられている音源方向との差分が所定の基準未満である音源方向が認識されたことを、応答情報に関連付けられている音源方向からの音声の到来として扱ってもよい。所定の基準は、例えば10°〜20°の間の値であってもよい。
(Response control unit)
When the meaning obtained by the analysis of the
(音声出力部)
音声出力部260は、応答制御部250からの制御に従い、ユーザへの応答音声を出力する。ただし、音声出力部260は応答を出力する出力部の一例に過ぎず、音声処理装置21は、応答の出力は表示により行う表示部を有してもよい。ここで、図5を参照し、音声出力部260により出力される応答音声の具体例を説明する。
(Audio output section)
The
図5は、音声処理装置21の利用形態を示す説明図である。図5に示した例では、キッチンエリアA1に含まれる位置P1で、ユーザが「A社のパスタは?」という音声を発話している。また、当該音声の音源方向は「30°」である。このため、応答制御部250は、記憶部240を参照し、キーワード「A社のパスタ」および音源方向「30°」に関連付けられている「茹で時間は5分」という応答情報を抽出する。そして、応答制御部250は、抽出した応答情報「茹で時間は5分」を用いて、図5に示したように音声出力部260に「A社のパスタの茹で時間は5分と記憶しています。」という応答音声を出力させる。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a usage pattern of the
一方、収納周辺エリアA2に含まれる位置P2で、ユーザが「A社のパスタは?」という音声を発話した場合、応答制御部250は、記憶部240を参照し、キーワード「A社のパスタ」および音源方向「―20°」に関連付けられている「収納の一番上の棚に置いた」という応答情報を抽出する。そして、応答制御部250は、抽出した応答情報「収納の一番上の棚に置いた」を用いて、図5に示したように音声出力部260に「A社のパスタは収納の一番上の棚に置いたと記憶しています。」という応答音声を出力させる。
On the other hand, when the user utters the voice "What is the pasta of company A?" At the position P2 included in the storage peripheral area A2, the
<<1−2.第1の実施形態による音声処理装置の動作>>
以上、第1の実施形態による音声処理装置21の構成を説明した。続いて、図6を参照し、第1の実施形態による音声処理装置21の動作を整理する。
<< 1-2. Operation of voice processing device according to the first embodiment >>
The configuration of the
図6は、第1の実施形態による音声処理装置21の動作を示すフローチャートである。まず、集音部232にユーザが発話した音声が入力されると(S304)、音声認識部234が当該音声を認識し、意味解析部238が音声認識部234から入力される文字列の意味を解析する(S308)。
FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the
そして、意味解析部238は、ユーザの要求が情報の応答であると理解すると(S312/Yes)、音声認識部234から入力される文字列からキーワードを抽出する(S316)。さらに、音源方向推定部236が音声の音源方向を推定し(S340)、応答制御部250が、キーワードおよび当該音声の音源方向に基づき記憶部240から応答情報を抽出する(S344)。そして、応答制御部250は、抽出した応答情報を用いて応答音声を生成し、音声出力部260が当該応答音声を出力する(S348)。
Then, when the
一方、意味解析部238は、ユーザの要求が情報の記憶であると理解すると(S312/No、S352/Yes)、音声認識部234から入力される文字列からキーワードおよび応答情報を抽出する(S356)。さらに、音源方向推定部236が音声の音源方向を推定し(S360)、意味解析部238が、キーワード、応答情報、および音源方向推定部236から入力される音源方向を関連付けて記憶部240に記憶させる(S364)。その後、例えば音声出力部260が、情報の記憶が完了した旨を示す登録完了通知を出力する(S368)。
On the other hand, when the
<<1−3.作用効果>>
以上説明した第1の実施形態によれば、多様な作用効果が得られる。例えば、第1の実施形態によれば、同一のキーワードを含む音声に対して、状況の認識(上記の例では、音源方向の推定)に基づき異なる応答音声を出力することが可能である。従って、「A社のパスタは?」のような、茹で時間を問い合わせる意味、置き場所を問い合わせる意味、などの複数の意味を有し得る多義性のある音声に対しても、適切な応答音声を出力することが可能である。
<< 1-3. Action effect >>
According to the first embodiment described above, various effects can be obtained. For example, according to the first embodiment, it is possible to output different response voices based on the recognition of the situation (in the above example, the estimation of the sound source direction) for the voices containing the same keyword. Therefore, even for ambiguous voices that can have multiple meanings such as "What is the pasta of company A?", The meaning of inquiring about the boiling time, the meaning of inquiring about the location, etc. It is possible to output.
<<1−4.応用例>>
上述した第1の実施形態の応用例として、応答制御部250は、ユーザが発話した音声に対して応答音声を出力するか否かを、ユーザがターゲットユーザであるか否かに応じて制御してもよい。例えば、記憶部240は、あるユーザが発話した音声に基づいて情報の記憶が行われた場合に、ターゲットユーザとして当該ユーザを示すターゲット情報を併せて記憶しておく。ターゲット情報は、ターゲットユーザの識別情報であってもよいし、ターゲットユーザの音声の特徴量であってもよい。そして、応答制御部250は、情報の応答を要求する音声を発話したユーザがターゲットユーザであり、かつ、他の条件(音源方向など)が満たされる場合に、応答情報を出力してもよい。
<< 1-4. Application example >>
As an application example of the first embodiment described above, the
なお、ターゲットユーザと情報の記憶を要求したユーザは異なってもよい。例えば、情報の記憶に際し、音声処理装置21は、情報の記憶を要求したユーザに、ターゲットユーザとして設定すべきユーザの入力を指示し、入力されたユーザをターゲットユーザとして設定してもよい。例えば、図7に示すように、ターゲットユーザとして全ユーザを設定することも、ターゲットユーザとして特定のユーザ(図7の例ではユーザA)を設定することも可能である。
The target user and the user who requested the storage of information may be different. For example, when storing information, the
ターゲットユーザとして全ユーザのように複数のユーザを設定することにより、各ユーザが個別に情報の記憶のための発話をしなくてよくなるので、ユーザの手間を削減することが可能である。汎用性が高い情報には、このようにターゲットユーザとして全ユーザのように複数のユーザを設定することが有用である。一方、あるユーザに特化した情報は、ターゲットユーザとして特定のユーザを設定することが有用である。 By setting a plurality of users such as all users as the target users, it is not necessary for each user to individually speak for storing information, so that it is possible to reduce the time and effort of the users. For highly versatile information, it is useful to set a plurality of users such as all users as target users in this way. On the other hand, for information specific to a certain user, it is useful to set a specific user as a target user.
<2.第2の実施形態>
次に、本開示の第2の実施形態による音声処理装置22を説明する。第2の実施形態による音声処理装置22は、ユーザによる明示的な要求が無くても、ユーザに適切な応答音声を出力することが可能である。以下、このような第2の実施形態による音声処理装置22の構成および動作を順次詳細に説明する。
<2. Second embodiment>
Next, the
<<2−1.第2の実施形態による音声処理装置の構成>>
図8は、第2の実施形態による音声処理装置22の構成を示す説明図である。図8に示したように、第2の実施形態による音声処理装置22は、集音部232、音声認識部234、音源方向推定部236、意味解析部238、記憶部242、学習部246、応答制御部252および音声出力部260を有する。集音部232、音声認識部234、音源方向推定部236、意味解析部238および音声出力部260の構成は第1の実施形態で説明した通りであるので、ここでの詳細な説明を省略する。
<< 2-1. Configuration of voice processing device according to the second embodiment >>
FIG. 8 is an explanatory diagram showing the configuration of the
記憶部242は、第1の実施形態と同様に、意味解析部238により抽出したキーワード、応答情報、および音源方向推定部236から入力される音源方向を関連付けて記憶する。例えば、ユーザが「お風呂をでたときには歯を磨くと記憶しておいて」という音声を脱衣所で発話した場合、記憶部242は、図9に示すように、キーワード「お風呂をでた」、音源方向「50°」(音声処理装置22から見た脱衣所の方向)、および応答情報「歯を磨く」を関連付けて記憶する。これにより、「50°」の方向からの音声の到来、および当該音声がキーワード「お風呂をでた」を含むことが認識されたことに基づき、第1の実施形態と同様に、「お風呂をでたときには歯を磨くと記憶しています。」という応答音声を出力することが可能である。
Similar to the first embodiment, the
さらに、学習部246が、あるキーワードが示す状況において発生する音を認識するための認識モデルを機械学習により生成し、記憶部242は、学習部246による機械学習の学習結果である上記認識モデルを記憶する。当該認識モデルによれば、例えば、お風呂のドアを閉めた時に生じる音が入力されると、キーワード「お風呂をでた」を出力し得る。他の例として、ランニングシューズを履く際にランニングシューズが玄関の床を叩く音が入力されると、キーワード「ランニングに行く」を出力し得る。図10を参照し、このような認識モデルの利用形態の具体例を説明する。
Further, the
図10は、認識モデルの利用形態の具体例を示す説明図である。図10に示したように、脱衣所P3においてお風呂場のドアを閉める音(バタン)が生じると、応答制御部252は、当該音に対応するキーワード「お風呂をでた」を認識モデルに基づいて特定する。そして、応答制御部252は、記憶部242に記憶されている情報(図9参照)に基づき、キーワード「お風呂をでた」に関連付けられている応答情報「歯を磨く」を抽出し、「お風呂をでたときには歯を磨くと記憶しています。」という応答音声を音声出力部260に出力させる。
FIG. 10 is an explanatory diagram showing a specific example of the usage pattern of the recognition model. As shown in FIG. 10, when a sound (bang) of closing the bathroom door is generated at the dressing room P3, the
また、図10に示したように、玄関P4においてランニングシューズが玄関の床を叩く音(トントン)が生じると、応答制御部252は、当該音に対応するキーワード「ランニングに行く」を認識モデルに基づいて特定する。そして、応答制御部252は、記憶部242に記憶されている情報(図9参照)に基づき、キーワード「ランニングに行く」に関連付けられている応答情報「天気の確認をする」を抽出し、「ランニングに行くときには天気の確認をすると記憶しています。」という応答音声を音声出力部260に出力させる。
Further, as shown in FIG. 10, when a sound (tonton) of the running shoes hitting the floor of the entrance is generated at the entrance P4, the
ここで、応答制御部252は、ネットワークを介して天気情報を得ることにより、「天気の確認をする」という処理または行動の実行結果として、「このあとの天気は雨です。」のような応答音声を音声出力部260に出力させてもよい。かかる構成によれば、ユーザの手間が削減されるので、ユーザの利便性を向上することが可能である。
Here, the
<<2−2.第2の実施形態による音声処理装置の動作>>
続いて、図11〜図13を参照し、第2の実施形態による音声処理装置22の動作を整理する。
<< 2-2. Operation of voice processing device according to the second embodiment >>
Subsequently, with reference to FIGS. 11 to 13, the operation of the
図11は、第2の実施形態による音声処理装置22の概略動作を示すフローチャートである。図11に示したように、学習部246が、キーワードが示す状況で発生する音を認識する認識モデルを機械学習により生成する(S410)。
FIG. 11 is a flowchart showing a schematic operation of the
そして、意味解析部238が、ユーザにより発話された音声の意味を解析し、ユーザの要求が情報の記憶である場合、記憶部242が、音声から抽出されたキーワードおよび応答情報に、音源方向推定部236により推定された音声の音源方向を関連付けて記憶する(S430)。当該S430の処理は、図6を参照して説明したS352〜S368の処理に対応する。
Then, the
その後、応答制御部252が、学習部246により生成された認識モデルを用いて音認識を行い、音認識に基づいて特定されたキーワードに関連付けられている応答情報を用いて応答音声の出力を制御する(S450)。
After that, the
以下、図12を参照してS410の処理をより具体的に説明し、図13を参照してS450の処理をより具体的に説明する。 Hereinafter, the process of S410 will be described more specifically with reference to FIG. 12, and the process of S450 will be described more specifically with reference to FIG.
図12は、認識モデルの生成方法を示すフローチャートである。まず、ユーザがあるキーワードを発話すると、音声処理装置22は、当該キーワードが示す状況で発生する音を一定回数発生させることをユーザに指示する(S411)。例えば、キーワードが「お風呂をでた」である場合、ユーザは、お風呂場のドアの開け閉めを一定回数に亘って繰り返す。そして、学習部246は、発生した音を機械学習のための正例データとして保存する(S412)。
FIG. 12 is a flowchart showing a method of generating a recognition model. First, when the user utters a certain keyword, the
続いて、音声処理装置22は、上記キーワードが示す状況で発生する音を一定時間発生させないことをユーザに指示する(S413)。そして、学習部246は、周囲の音を機械学習のための負例データとして保存する(S414)。
Subsequently, the
その後、学習部246は、保存済みの正例データおよび負例データを用いて機械学習を行い、キーワードが示す状況を認識する認識モデルを生成する(S415)。そして、記憶部242が、学習部246により生成された認識モデルを記憶する(S416)。
After that, the
図13は、認識モデルを用いた応答制御を示すフローチャートである。まず、集音部232に音が入力されると(S451)、応答制御部252は、入力された音が、記憶部242に記憶されている認識モデルを用いて認識される音であるか否かを判断する(S452)。入力された音が認識モデルを用いて認識される音である場合(S452/Yes)、応答制御部252は、当該音に対応するキーワードを認識モデルに基づいて特定する(S453)。また、音源方向推定部236が音の音源方向を推定する(S454)。
FIG. 13 is a flowchart showing response control using the recognition model. First, when a sound is input to the sound collecting unit 232 (S451), the
そして、応答制御部252が、認識モデルに基づいて特定されたキーワードに関連付けられ、かつ、音源方向推定部236により推定された音源方向との差分が所定の基準未満である音源方向と関連付けられている応答情報を抽出する(S455)。さらに、応答制御部252が、抽出した応答情報を用いて応答音声を生成し、音声出力部260に応答音声を出力させる(S456)。
Then, the
<<2−3.作用効果>>
以上説明した第2の実施形態によれば、多様な作用効果が得られる。例えば、第2の実施形態によれば、ユーザが明示的に音声を発話しなくても、状況の認識(上記の例では、音の認識、および音源方向の推定)に基づき、ユーザに適切な応答音声を出力することが可能である。
<< 2-3. Action effect >>
According to the second embodiment described above, various effects can be obtained. For example, according to the second embodiment, it is appropriate for the user based on the recognition of the situation (in the above example, the recognition of the sound and the estimation of the sound source direction) without the user explicitly speaking the voice. It is possible to output a response voice.
また、ある状況で発生する音は、その状況がいずれのユーザに関連するかにより異なり得る。例えば、お風呂場のドアの開け閉めの音であっても、父親がお風呂場のドアの開け閉めする際に生じる音と、子供がお風呂場のドアの開け閉めする際に生じる音とは異なり得る。このため、図12を参照して説明したS411においてあるユーザが音を一定回数発生させることにより認識モデルが生成された場合、他のユーザが発生させた音は当該認識モデルによって認識されないことも起こり得る。従って、第2の実施形態によれば、音の入力に基づく応答音声の出力対象を特定のユーザに制限することが可能である。 Also, the sounds produced in a given situation may differ depending on which user the situation is associated with. For example, even if it is the sound of opening and closing the bathroom door, the sound that the father makes when opening and closing the bathroom door and the sound that the child makes when opening and closing the bathroom door Can be different. Therefore, when a recognition model is generated by a user generating a sound a certain number of times in S411 described with reference to FIG. 12, the sound generated by another user may not be recognized by the recognition model. obtain. Therefore, according to the second embodiment, it is possible to limit the output target of the response voice based on the sound input to a specific user.
<<2−4.応用例>>
上述した第2の実施形態の応用例として、音声処理装置22の使用の中で認識モデルの精度を向上する方法を説明する。
<< 2-4. Application example >>
As an application example of the second embodiment described above, a method of improving the accuracy of the recognition model in the use of the
図14は、第2の実施形態の応用例を示すフローチャートであり、図11に示したS430に適用される処理のフローチャートである。図14におけるS304〜S316、S340〜S368の処理は図6を参照して説明した通りであるので、ここでの詳細な説明を省略する。 FIG. 14 is a flowchart showing an application example of the second embodiment, and is a flowchart of the process applied to S430 shown in FIG. Since the processes of S304 to S316 and S340 to S368 in FIG. 14 are as described with reference to FIG. 6, detailed description here will be omitted.
ユーザの音声による要求が情報の応答であり(S312/Yes)、当該音声からキーワードが抽出されると(S316)、学習部246は、当該キーワードに対応する認識モデルが記憶部242に記憶されているか否かを判定する(S320/Yes)。そして、学習部246は、集音部232に入力された音から、認識モデルで認識される音に一致または類似する音を抽出する(S324)。
When the user's voice request is a response to information (S312 / Yes) and a keyword is extracted from the voice (S316), the
さらに、学習部246は、S324で抽出した音を正例データとして追加し(S328)、追加された正例データを含む正例データ群を用いて機械学習を再度行い、認識モデルを再生成する(S332)。
Further, the
当該応用例によれば、ユーザが機械学習のために音声を発話しなくても機械学習のための正例データが追加されるので、ユーザが手間を感じることなく認識モデルの精度を向上することが可能である。 According to the application example, the correct example data for machine learning is added even if the user does not speak a voice for machine learning, so that the accuracy of the recognition model can be improved without the user having to feel the trouble. Is possible.
なお、上記では、キーワードに対応する状況の認識として音の認識を行う例を説明したが、他の方法によってもキーワードに対応する状況を認識することが可能である。例えば、音声処理装置22が撮像部を備える場合、学習部246は、撮像部により得られる撮像画像を用いた機械学習により、キーワードに対応する状況を認識する認識モデルを生成してもよい。ここで、キーワードには「ランニングに行く」が対応し得て、キーワードに対応する状況としては「ランニングに行く」時のユーザの服装が挙げられる。応答制御部252は、当該認識モデルに基づき「ランニングに行く」時のユーザの服装が認識された場合に、キーワード「ランニングに行く」を特定し、キーワード「ランニングに行く」に関連付けられている応答情報「天気の確認をする。」を用いて応答出力を制御してもよい。
In the above, the example of recognizing the sound as the recognition of the situation corresponding to the keyword has been described, but the situation corresponding to the keyword can also be recognized by other methods. For example, when the
<3.ハードウェア構成>
以上、本開示の各実施形態を説明した。上述した音声認識および応答制御などの情報処理は、ソフトウェアと、以下に説明する音声処理装置20のハードウェアとの協働により実現される。
<3. Hardware configuration>
Each embodiment of the present disclosure has been described above. Information processing such as voice recognition and response control described above is realized by the cooperation between the software and the hardware of the
図15は、音声処理装置20のハードウェア構成を示した説明図である。図15に示したように、音声処理装置20は、CPU(Central Processing Unit)201と、ROM(Read Only Memory)202と、RAM(Random Access Memory)203と、入力装置208と、出力装置210と、ストレージ装置211と、ドライブ212と、撮像装置213と、通信装置215とを備える。
FIG. 15 is an explanatory diagram showing a hardware configuration of the
CPU201は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って音声処理装置20内の動作全般を制御する。また、CPU201は、マイクロプロセッサであってもよい。ROM202は、CPU201が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。RAM203は、CPU201の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはCPUバスなどから構成されるホストバスにより相互に接続されている。これらCPU201、ROM202およびRAM203とソフトウェアとの協働により、音声認識部234、音源方向推定部236、意味解析部238、学習部246および応答制御部252などの機能が実現され得る。
The
入力装置208は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチおよびレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、CPU201に出力する入力制御回路などから構成されている。音声処理装置20のユーザは、該入力装置208を操作することにより、音声処理装置20に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
The
出力装置210は、例えば、液晶ディスプレイ(LCD)装置、OLED(Organic Light Emitting Diode)装置およびランプなどの表示装置を含む。さらに、出力装置210は、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置を含む。例えば、表示装置は、撮像された画像や生成された画像などを表示する。一方、音声出力装置は、音声データ等を音声に変換して出力する。
The
ストレージ装置211は、本実施形態にかかる音声処理装置20の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置211は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。このストレージ装置211は、CPU201が実行するプログラムや各種データを格納する。
The
ドライブ212は、記憶媒体用リーダライタであり、音声処理装置20に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ212は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体24に記録されている情報を読み出して、RAM203に出力する。また、ドライブ212は、リムーバブル記憶媒体24に情報を書き込むこともできる。
The
撮像装置213は、光を集光する撮影レンズおよびズームレンズなどの撮像光学系、およびCCD(Charge Coupled Device)またはCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)などの信号変換素子を備える。撮像光学系は、被写体から発せられる光を集光して信号変換部に被写体像を形成し、信号変換素子は、形成された被写体像を電気的な画像信号に変換する。
The
通信装置215は、例えば、ネットワーク12に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、通信装置215は、無線LAN(Local Area Network)対応通信装置であっても、LTE(Long Term Evolution)対応通信装置であっても、有線による通信を行うワイヤー通信装置であってもよい。
The
なお、ネットワーク12は、ネットワーク12に接続されている装置から送信される情報の有線、または無線の伝送路である。例えば、ネットワーク12は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ethernet(登録商標)を含む各種のLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)などを含んでもよい。また、ネットワーク12は、IP−VPN(Internet Protocol−Virtual Private Network)などの専用回線網を含んでもよい。
The
<4.補足>
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
<4. Supplement>
Although the preferred embodiments of the present disclosure have been described in detail with reference to the accompanying drawings, the technical scope of the present disclosure is not limited to such examples. It is clear that a person having ordinary knowledge in the technical field of the present disclosure can come up with various modifications or modifications within the scope of the technical ideas described in the claims. Of course, it is understood that the above also belongs to the technical scope of the present disclosure.
例えば、本明細書の音声処理装置20の処理における各ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。例えば、音声処理装置20の処理における各ステップは、フローチャートとして記載した順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
For example, each step in the processing of the
また、上述した音声処理装置20の機能の一部は、ネットワーク12を介して音声処理装置20に接続されるクラウドサーバに実装されてもよい。例えば、クラウドサーバが、音声認識部234、音源方向推定部236、意味解析部238、記憶部240および応答制御部250に相当する機能、すなわち、音声処理装置としての機能を有してもよい。この場合、音声処理装置20は音声信号をクラウドサーバに送信し、クラウドサーバが情報の記憶、または応答音声の音声処理装置20への送信を行い得る。
Further, some of the functions of the
また、音声処理装置20に内蔵されるCPU、ROMおよびRAMなどのハードウェアに、上述した音声処理装置20の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供される。
Further, it is possible to create a computer program for causing the hardware such as the CPU, ROM, and RAM built in the
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。 In addition, the effects described herein are merely explanatory or exemplary and are not limited. That is, the techniques according to the present disclosure may exhibit other effects apparent to those skilled in the art from the description herein, in addition to or in place of the above effects.
また、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
(1)
音入力部に入力された音声の認識に基づき得られた入力情報を記憶している記憶部を参照し、前記入力情報に関連付けられた状況が認識されたことに基づき、前記入力情報を用いて応答を制御する応答制御部、
を備える、音声処理装置。
(2)
前記入力情報は、第1の部分および第2の部分を含み、
前記応答制御部は、前記記憶部に記憶されている入力情報に含まれる第1の部分が音声の認識により得られ、かつ、前記入力情報に関連付けられた状況が認識されたことに基づき、前記入力情報に含まれる第2の部分を用いて応答を制御する、前記(1)に記載の音声処理装置。
(3)
前記記憶部には、前記音声が前記音入力部に入力された際の前記音声の音源方向が状況情報として前記入力情報と関連付けて記憶され、
前記応答制御部は、前記記憶部に前記状況情報として記憶されている音源方向との差分が所定の基準未満である音源方向が認識されたことに基づき、前記記憶部において前記音源方向に関連付けて記憶されている前記入力情報を用いて応答を制御する、前記(1)または(2)に記載の音声処理装置。
(4)
前記記憶部には、ターゲットユーザを示すターゲット情報が前記入力情報と関連付けて記憶され、
前記応答制御部は、前記記憶部に記憶されている前記ターゲット情報が示すターゲットユーザに関して前記入力情報に関連付けられた状況が認識されたことに基づき、前記ターゲット情報に関連付けられている前記入力情報を用いて応答を制御する、前記(1)〜(3)のいずれか一項に記載の音声処理装置。
(5)
前記入力情報は、状況を示す第1の部分、および第2の部分を含み、
前記記憶部には、前記第1の部分が示す状況において得られたデータを用いる機械学習により得られた認識モデルが記憶され、
前記応答制御部は、前記記憶部に記憶されている前記認識モデルを用いて、前記第1の部分に関連する状況として、前記第1の部分が示す状況が認識されたことに基づき、前記第2の部分を用いて応答を制御する、前記(1)に記載の音声処理装置。
(6)
前記音声処理装置は、前記認識モデルにより認識される状況を示す音声が入力された場合、当該音声が入力された際に得られたデータを追加的に用いて機械学習を再度行い、認識モデルを再度生成する学習部をさらに備える、前記(5)に記載の音声処理装置。
(7)
前記記憶部に記憶される複数の入力情報には、前記第1の部分が多義性を有する、または前記第1の部分の意味認識の結果が不明である入力情報が含まれる、前記(2)に記載の音声処理装置。
(8)
前記応答制御部は、前記応答の制御として、前記入力情報の少なくとも一部を出力部に出力させる制御を行う、前記(1)〜(7)のいずれか一項に記載の音声処理装置。
(9)
前記応答制御部は、前記応答の制御として、前記入力情報の少なくとも一部が示す処理または行動の実行結果を出力部に出力させる制御を行う、前記(1)〜(7)のいずれか一項に記載の音声処理装置。
(10)
前記音声処理装置は、
前記音入力部に入力された音声を認識する音声認識部と、
前記状況を認識する状況認識部と、
をさらに備える、前記(1)〜(9)のいずれか一項に記載の音声処理装置。
(11)
音入力部に入力された音声の認識に基づき得られた入力情報を記憶している記憶部を参照し、プロセッサにより、前記入力情報に関連付けられた状況が認識されたことに基づき、前記入力情報を用いて応答を制御すること、
を含む、音声処理方法。
The following configurations also belong to the technical scope of the present disclosure.
(1)
With reference to the storage unit that stores the input information obtained based on the recognition of the voice input to the sound input unit, and based on the recognition of the situation associated with the input information, the input information is used. Response control unit that controls the response,
A voice processing device.
(2)
The input information includes a first part and a second part.
The response control unit is based on the fact that the first portion included in the input information stored in the storage unit is obtained by voice recognition and the situation associated with the input information is recognized. The voice processing device according to (1) above, wherein the response is controlled by using the second portion included in the input information.
(3)
In the storage unit, the sound source direction of the voice when the voice is input to the sound input unit is stored as status information in association with the input information.
The response control unit is associated with the sound source direction in the storage unit based on the recognition of the sound source direction in which the difference from the sound source direction stored as the situation information in the storage unit is less than a predetermined reference. The voice processing device according to (1) or (2), wherein the response is controlled by using the stored input information.
(4)
Target information indicating a target user is stored in the storage unit in association with the input information.
The response control unit receives the input information associated with the target information based on the recognition of the situation associated with the input information with respect to the target user indicated by the target information stored in the storage unit. The voice processing apparatus according to any one of (1) to (3) above, wherein the response is controlled by using the voice processing apparatus.
(5)
The input information includes a first part and a second part indicating the situation.
The storage unit stores a recognition model obtained by machine learning using the data obtained in the situation indicated by the first part.
The response control unit uses the recognition model stored in the storage unit to recognize the situation indicated by the first portion as a situation related to the first portion. The voice processing apparatus according to (1) above, wherein the response is controlled by using the
(6)
When a voice indicating a situation recognized by the recognition model is input, the voice processing device additionally performs machine learning using the data obtained when the voice is input, and performs machine learning again to obtain a recognition model. The voice processing device according to (5) above, further comprising a learning unit to be regenerated.
(7)
The plurality of input information stored in the storage unit includes input information in which the first portion has ambiguity or the result of meaning recognition of the first portion is unknown. The voice processing device described in.
(8)
The voice processing device according to any one of (1) to (7) above, wherein the response control unit controls the output unit to output at least a part of the input information as the control of the response.
(9)
The response control unit controls the output unit to output the execution result of the process or action indicated by at least a part of the input information as the control of the response, any one of the above (1) to (7). The audio processing device described in.
(10)
The voice processing device is
A voice recognition unit that recognizes the voice input to the sound input unit,
A situational awareness unit that recognizes the situation and
The voice processing apparatus according to any one of (1) to (9) above.
(11)
The input information is based on the fact that the processor recognizes the situation associated with the input information by referring to the storage unit that stores the input information obtained based on the recognition of the voice input to the sound input unit. To control the response using
Speech processing methods, including.
20、21、22 音声処理装置
232 集音部
234 音声認識部
236 音源方向推定部
238 意味解析部
240 記憶部
242 記憶部
246 学習部
250 応答制御部
252 応答制御部
260 音声出力部
20, 21, 22
Claims (11)
を備える、音声処理装置。 With reference to the storage unit that stores the input information obtained based on the recognition of the voice input to the sound input unit, and based on the recognition of the situation associated with the input information, the input information is used. Response control unit that controls the response,
A voice processing device.
前記応答制御部は、前記記憶部に記憶されている入力情報に含まれる第1の部分が音声の認識により得られ、かつ、前記入力情報に関連付けられた状況が認識されたことに基づき、前記入力情報に含まれる第2の部分を用いて応答を制御する、請求項1に記載の音声処理装置。 The input information includes a first part and a second part.
The response control unit is based on the fact that the first portion included in the input information stored in the storage unit is obtained by voice recognition and the situation associated with the input information is recognized. The voice processing apparatus according to claim 1, wherein the response is controlled by using the second portion included in the input information.
前記応答制御部は、前記記憶部に前記状況情報として記憶されている音源方向との差分が所定の基準未満である音源方向が認識されたことに基づき、前記記憶部において前記音源方向に関連付けて記憶されている前記入力情報を用いて応答を制御する、請求項1に記載の音声処理装置。 In the storage unit, the sound source direction of the voice when the voice is input to the sound input unit is stored as status information in association with the input information.
The response control unit is associated with the sound source direction in the storage unit based on the recognition of the sound source direction in which the difference from the sound source direction stored as the situation information in the storage unit is less than a predetermined reference. The voice processing device according to claim 1, wherein the response is controlled by using the stored input information.
前記応答制御部は、前記記憶部に記憶されている前記ターゲット情報が示すターゲットユーザに関して前記入力情報に関連付けられた状況が認識されたことに基づき、前記ターゲット情報に関連付けられている前記入力情報を用いて応答を制御する、請求項1に記載の音声処理装置。 Target information indicating a target user is stored in the storage unit in association with the input information.
The response control unit receives the input information associated with the target information based on the recognition of the situation associated with the input information with respect to the target user indicated by the target information stored in the storage unit. The voice processing apparatus according to claim 1, wherein the response is controlled by using the voice processing apparatus.
前記記憶部には、前記第1の部分が示す状況において得られたデータを用いる機械学習により得られた認識モデルが記憶され、
前記応答制御部は、前記記憶部に記憶されている前記認識モデルを用いて、前記第1の部分に関連する状況として、前記第1の部分が示す状況が認識されたことに基づき、前記第2の部分を用いて応答を制御する、請求項1に記載の音声処理装置。 The input information includes a first part and a second part indicating the situation.
The storage unit stores a recognition model obtained by machine learning using the data obtained in the situation indicated by the first part.
The response control unit uses the recognition model stored in the storage unit to recognize the situation indicated by the first portion as a situation related to the first portion. The voice processing apparatus according to claim 1, wherein the response is controlled by using the portion 2.
前記音入力部に入力された音声を認識する音声認識部と、
前記状況を認識する状況認識部と、
をさらに備える、請求項1に記載の音声処理装置。 The voice processing device is
A voice recognition unit that recognizes the voice input to the sound input unit,
A situational awareness unit that recognizes the situation and
The voice processing apparatus according to claim 1.
を含む、音声処理方法。
The input information is based on the fact that the processor recognizes the situation associated with the input information by referring to the storage unit that stores the input information obtained based on the recognition of the voice input to the sound input unit. To control the response using
Speech processing methods, including.
Priority Applications (2)
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