JP6413263B2 - 報知装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両で用いられる報知装置に関する。

特許文献１に開示されるナビゲーション装置のように、音声出力装置や表示装置を介してドライバに種々の情報を報知する装置（すなわち、報知装置）がある。

特許文献１に開示の報知装置は音声認識装置を備えてあって、ドライバは走行中のある地点において、登録しておきたい情報が生じた場合に、その登録しておきたい情報を音声入力する。登録しておきたい情報とは、コンビニや喫茶店といった施設の存在や、子供の飛び出し、落石に対する注意喚起などである。音声入力を受け付けた報知装置は、その音声入力された情報（音声入力情報とする）を、その音声入力が為された時点における位置情報及び進行方向と対応付けて保存しておく。

そして、その後、音声入力情報と対応付けて記憶されている位置情報と進行方向と、現在の位置情報及び進行方向とがそれぞれ一致した場合に、その音声入力情報を音声出力装置などを介してドライバに報知する。

特開２００１−１４１４９８号公報

特許文献１に開示の報知装置では、自車両の位置情報及び進行方向と、登録されている音声入力情報の位置情報及び進行方向とが一致する毎に、その音声入力情報を報知する。すなわち、自車両が、その道路をその方向に走行する度に、その音声入力情報をドライバに報知する。

しかしながら、同じ地点、同じ進行方向であっても、時間帯や天候、乗員人数などの状況が変われば、その音声入力情報がドライバに与える有用性が変化する場合もある。例えば、音声入力情報の内容が、小学校付近の道路において子供の飛び出しに対する注意を促す内容である場合、朝や夕方などの子供が登下校する時間帯においては有用性が高いが、昼間や夜間などの子供が出歩かない時間帯においては有用性が低い。すなわち、この例においては時間帯によって、音声入力情報がドライバに与える有用性が変化する。このように状況に応じて音声入力情報の有用性は変化するため、その音声入力情報に対応付けられている地点を、その音声入力情報に対応付けられている進行方向で走行する度に再生すると、かえってドライバが煩わしく感じてしまう恐れがある。

本発明は、この事情に基づいて成されたものであり、その目的とするところは、音声入力情報を報知すべきか否かをより適切に判定する報知装置を提供することにある。

その目的を達成するための本発明は、車両で用いられ、車両の位置情報を、状況を判定するための１つの要素として取得する位置情報取得部（Ｆ１）と、車両外部の状況を示す外部情報、及び車両内において走行毎に変化する要素の情報である走行条件情報の少なくとも何れか一方を、状況判定用情報として取得する状況判定用情報取得部（Ｆ３）と、ユーザが発話した音声を音声データとして取得する音声データ取得部（Ｆ４）と、音声データ取得部が音声データを取得した時の位置情報及び状況判定用情報を、音声データと対応付けてメモリ（９）に保存する保存処理部（Ｆ５）と、メモリに保存されている音声データ毎に、音声データに対応付けられて保存されている位置情報及び状況判定用情報が示す当該音声データ取得時の状況と、新たに位置情報取得部が取得した位置情報及び状況判定用情報取得部が取得した状況判定用情報が示す現在の状況とが、類似しているか否かを判定する類似判定部（Ｆ７）と、類似判定部が現在の状況と音声データ取得時の状況が類似していると判定した音声データに基づいた情報をドライバに報知する報知処理部（Ｆ８）と、を備え、類似判定部は、音声データ毎に、音声データに対応付けられて保存されている状況判定用情報に含まれる各要素のうち、当該音声データを取得した時の状況を特徴付ける要素を少なくとも１つ必須要素として設定しておき、新たに状況判定用情報取得部が取得した状況判定用情報に含まれる各要素のうち、その必須要素に相当する要素が、音声データを取得した時のものと一致している場合に、現在の状況と音声データ取得時の状況とが類似していると判定することを特徴とする。

以上の構成では、類似判定部が、メモリに保存されている音声データのそれぞれに対して、その音声データ取得時の状況と、現在の状況とが類似しているか否かを判定する。そして、報知処理部は、類似判定部がその音声データ取得時の状況が現在の状況と類似していると判定した音声データに基づいた情報をドライバに報知する。

ここで、その音声データ取得時の状況と、現在の状況とが類似しているか否かを判定するために用いられる状況判定用情報は、車両外部の状況を示す外部情報及び車両内において走行毎に変化する要素の情報である走行条件情報の少なくとも何れか一方を含んでいる。なお、ここでの走行とは、イグニションオンからオフまでの走行を指す。したがって、進行方向は、外部情報及び走行条件情報の何れにも含まれない。

このため、仮に同じ地点を同じ進行方向に走行していても、状況判定用情報が示す状況が異なっている場合には、類似判定部は、その地点に対応付けられている音声データを取得した時の状況と、現在の状況とが類似しているとは判定しない。また、これに伴って報知処理部は、その音声データに基づいた情報をドライバに報知しない。したがって、音声データに基づいた情報、すなわち音声入力情報を報知すべきか否かをより適切に判定することができる。

実施形態１に係る報知システム１００の概略的な構成の一例を示すブロック図である。 実施形態１に係る制御部１の概略的な構成の一例を示すブロック図である。 状況判定用情報取得部Ｆ３が実施する状況判定用情報取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。 メモリ９が記憶する音声データリストのデータ構成の一例を示す図である。 制御部１が実施する保存関連処理の流れの一例を示すフローチャートである。 制御部１が実施する報知関連処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態２における制御部１の概略的な構成の一例を示すブロック図である。 制御部１が実施する情報種別分類関連処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態２におけるメモリ９が記憶する音声データリストのデータ構成の一例を示す図である。

（実施形態１）
以下、本発明の実施形態の一例（実施形態１とする）について図を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る報知システム１００の概略的な構成の一例を示す図である。図１に示すように報知システム１００は、制御部１、トークスイッチ（以降、トークＳＷ）２、マイクロフォン（以降、マイク）３、車載センサ群４、通信装置５、表示装置６、音声出力装置７、地図ＤＢ８、メモリ９、及び音声認識ＤＢ１０を備える。なお、地図ＤＢ８、及び音声認識ＤＢ１０の名称中のＤＢは、データベースの略である。

制御部１と、トークＳＷ２、マイク３、車載センサ群４、通信装置５、表示装置６、音声出力装置７、地図ＤＢ８、メモリ９、及び音声認識ＤＢ１０とは、それぞれ周知の車両内ネットワークを介して相互通信を実施する。以下では、この報知システム１００が搭載されている車両を自車両と称する。

トークＳＷ２は、ユーザ（運転者）が音声入力を開始する旨を指示するためのもので、例えばステアリングコラムカバーの側面部やシフトレバーの近傍などユーザが操作しやすい位置に設けられている。なお、トークＳＷ２は一例として、いわゆるクリック方式のスイッチとし、トークＳＷ２がユーザの操作によってクリックされると、オン信号を制御部１に出力する。制御部１は、トークＳＷ２からオン信号が入力されると、ユーザが発話した音声のデータ（すなわち音声データ）を取得するための処理を開始する。

マイク３は、例えば無指向性の小型マイクであり、ユーザが発話した音声や雑音などの周囲の音を集音し、電気的な音声信号に変換して、制御部１に出力する。マイク３は、例えばステアリングコラムカバーの上面部や運転席側のサンバイザー等のユーザの音声を拾いやすい位置に設けられる。

車載センサ群４は、自車両の状態を検出する種々のセンサであって、例えば、車速センサや、加速度センサ、ジャイロセンサ、ＧＮＳＳ受信機、操舵角センサ、ブレーキストロークセンサ、アクセルペダルセンサ、方向指示レバー位置センサなどが含まれる。

車速センサは自車両の走行速度を検出し、加速度センサは自車両に作用する加速度を検出する。ＧＮＳＳ受信機は、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）で用いられる衛星からの電波を受信することで、ＧＮＳＳ受信機の現在位置を示すデータを取得する。ＧＮＳＳ受信機としては、例えばＧＰＳ受信機を用いることができる。

ジャイロセンサは自車両の鉛直軸周りの回転角速度を検出し、操舵角センサはステアリングの切れ角に基づいて操舵角を検出する。ブレーキストロークセンサはブレーキペダルの踏込量を検出し、アクセルペダルセンサはアクセルペダルの踏込量を検出する。方向指示レバー位置センサは、方向指示レバーが左折位置又は右折位置になっているかを検出する。

車載センサ群４としては、上述したセンサの他、車両の各シートに加わる圧力を計測するシートセンサなどを備えている。車載センサ群４が備える種々のセンサが検出したデータは、逐次制御部１に出力される。

通信装置５は、送受信アンテナを備え、例えば電話回線やインターネットなどの通信ネットワークを介して、外部に設けられた交通情報センタ（図示略）などと通信を行う。交通情報センタは、渋滞箇所や渋滞の度合い（渋滞度とする）を示す渋滞情報や、自車両が走行している地域の天気情報などを配信する。渋滞度は、例えば順調、混雑、渋滞の三段階で表されているものとする。天気情報は、晴れや雨、曇り、雪といった天気の状態（以降、天気状態）と、外気温を含む。

ここでは一例として、通信装置５は、公知の第３世代移動体通信システムで用いられる通信モジュールによって実現されるものとする。もちろん、通信装置５として、この他、ＤＣＭ（Ｄａｔａ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｍｏｄｕｌｅ）といった車載通信モジュールなどの様々なものを採用することができる。また、通信装置５は、交差点などに設置される路側機を介して、交通情報センタが配信する上述した種々の情報を取得してもよい。

表示装置６は、制御部１からの指示に基づいてテキストや画像を表示し、種々の情報をユーザに報知する。表示装置６は、例えばフルカラー表示が可能なものであり、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、プラズマディスプレイ等を用いて構成することができる。本実施形態において表示装置６は、インストゥルメントパネルの車幅方向中央付近に配置されるセンターディスプレイとする。他の態様として、表示装置６はインストゥルメントパネルの運転席側の上部に配置されたマルチインフォメーションディスプレイであってもよい。

音声出力装置７は、スピーカ等から構成され、制御部１から入力される音声データを音声（単なる音も含む）に変換して出力する。

地図ＤＢ８は、地図データを格納しているデータベースであって、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの、書き換え可能な不揮発性の記憶媒体を用いて実現される。もちろん、地図ＤＢ８において地図データを格納する記憶媒体は、ＨＤＤなどの磁気記憶媒体に限らず、ＤＶＤなどの光学記憶媒体等であってもよい。また、書き換え不可能な記憶媒体であってもよい。地図データは、道路の接続関係（すなわち道路網）を示す道路データなどを備えている。

道路データは、複数の道路が交差、合流、分岐する地点（ノードとする）に関するノードデータと、その地点間を結ぶ道路（すなわちリンク）に関するリンクデータを有する。ノードデータは、ノード毎に固有の番号を付したノードＩＤ、ノードの座標（緯度・経度）、ノード名称、ノードに接続する全てのリンクのリンクＩＤが記述される接続リンクＩＤ、及び信号機が設置されているか否か、などの各データを備える。

リンクデータは、道路毎に固有の番号を付したリンクＩＤ、リンク長、リンクの始端及び終端ノード、リンク上の各地点の座標データ、高速道路や一般道路などの道路種別、道路幅員、リンク方位、道路名称、車線数、制限速度などの各データを備える。

メモリ９は、書き換え可能な不揮発性の記憶媒体と、その記憶媒体に対してデータの読み出し及び書き出しを行う装置と、を備えている。メモリ９が備える記憶媒体としては、磁気ディスクや光学ディスク、及びフラッシュメモリなど周知の記憶媒体を用いることができる。本実施形態においてはメモリ９が備える記憶媒体として、一例としてＳＤカード等の取り外し可能な記憶媒体を用いる構成とする。もちろん、記憶媒体として、ＤＶＤ、ＣＤ、ＨＤＤなどを採用してもよい。

音声認識ＤＢ１０は、周知の音声認識処理に必要なデータを格納しているデータベースである。音声認識ＤＢ１０は、音声認識処理に必要なデータとして、例えば、人間の発声の小さな単位（音素）の音響特徴が記述されている音響モデル、音素の音響特徴と単語とを対応付ける認識辞書、及び、単語間の連接関係を表現する言語モデルを格納している。

制御部１は、通常のコンピュータとして構成されており、周知のＣＰＵ、ＲＯＭやＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリ、ＲＡＭなどの揮発性メモリ、Ｉ／Ｏ、及びこれらの構成を接続するバスライン（何れも図示略）などを備えている。不揮発性メモリには、種々の処理を実行するためのプログラムモジュールやデータが格納されている。

ここで、図２を用いて、制御部１が不揮発性メモリに格納されている種々のプログラムモジュールを実行することによって実現される機能について説明する。制御部１は、図２に示すように機能ブロックとして、位置検出部Ｆ１、進行方向取得部Ｆ２、状況判定用情報取得部Ｆ３、音声データ取得部Ｆ４、保存処理部Ｆ５、音声認識処理部Ｆ６、報知判定部Ｆ７、及び報知処理部Ｆ８を備える。この制御部１が請求項に記載の報知装置に相当する。

位置検出部Ｆ１は、ＧＮＳＳ受信機や、車速センサ、ジャイロスコープなどの車載センサ群４が備えるセンサから入力される信号に基づいて、自車両の現在位置を検出する。現在位置を示す位置情報は、例えば緯度、経度で表される構成とすればよい。位置検出部Ｆ１は、逐次（例えば１００ミリ秒毎）に位置情報を取得する。

なお、現在位置を検出するために用いられるセンサ群は、各々が性質の異なる誤差を持っているため、複数のセンサにより各々補完しながら使用するように構成されている。もちろん、各センサの精度によっては、上述したセンサの一部の出力値を用いても良い。この位置検出部Ｆ１が請求項に記載の位置情報取得部に相当する。

進行方向取得部Ｆ２は、ジャイロスコープなどの車載センサ群４が備えるセンサから入力される信号に基づいて、自車両の進行方向を検出する。進行方向は、例えば北を０度として時計回りに３５９度までの値で表されればよい。

状況判定用情報取得部Ｆ３は、現在の自車両及び自車両周辺の状況を表す複数種類の情報のうちの、上述した位置情報や進行方向以外の情報（以降、状況判定用情報）を取得する。ここでの状況判定用情報とは、外部情報と、走行条件情報と、を含む。

外部情報とは、車両外部の状況を示す情報であって、例えば、時間情報や、天気情報、及び現在走行している道路（より具体的にはリンク）の渋滞情報などを含む。時間情報は、現在の時刻、曜日を表す。時間情報は、その他、年月日を含んでいても良い。天気情報は、晴れや雨、曇り、雪といった天気状態と、外気温を含む。なお、外部情報は、位置情報を含まない。

走行条件情報とは、車両内において走行毎に変化する可能性がある要素の情報である。ここで、走行条件情報を定義する際に用いる走行とは、イグニッション電源オンからオフまで、すなわち、車両に乗員がエントリして出発してから、車両を駐車して乗員が降りるまでの走行を示す。したがって、走行条件情報とは、走行中において変化しない要素の情報を意味し、走行中において変化する進行方向は走行条件情報には含まれない。

例えば、走行条件情報は、イグニッション電源がオンとなった地点（出発地）や、ユーザによって設定されている目的地、乗員人数などの情報を含んでいる。その他、出発地点から走行している経路や、目的地までの走行予定経路といった経路情報、及びユーザによって設定されている立ち寄り地点などを含んでいても良い。

ここで、図３に示すフローチャートを用いて、状況判定用情報取得部Ｆ３が実施する、状況判定用情報を取得する処理（以降、状況判定用情報取得処理）について説明する。図３に示すフローチャートは、一例として自車両のイグニッション電源がオンとなって、制御部１に電力が供給されている状態において、逐次（例えば１００ミリ秒毎に）実施する構成とする。なお、図３に示す状況判定用情報取得処理の流れは一例であって、処理の順番及び内容は適宜設計されればよい。

まず、ステップＳ１では、現在の時刻及び曜日を時間情報として取得してステップＳ２に移る。なお、時間情報は、自車両に搭載された時計から取得してもよいし、通信装置５を介して外部（交通情報センタなど）から取得してもよい。また、それらを相補的に用いてもよい。

なお、時刻情報については、一日を複数に分割して設定される時間帯で管理されていても良い。例えば、０時から６時までの第１時間帯、６時から１０時までの第２時間帯、１０時から１３時までの第３時間帯、１３時から１６時までの第４時間帯、１６時から２０時までの第５時間帯、２０時から２４時までの第６時間帯、などと設定すればよい。そして、音声データを取得した時間帯がどの時間帯に属するかを判定し、該当する時間帯を、時刻情報として保存しておいても良い。

ステップＳ２では、現在の気温及び天気状態を天気情報として取得してステップＳ３に移る。現在の気温や天気状態は、通信装置５を介して外部から取得すればよい。また、車載センサ群４が車両外部の気温を検出する外気温センサを備えている場合、当該外気温センサが検出した温度を、天気情報の外気温として採用してもよい。現在の天気状態は、ユーザによって入力されてもよい。

ステップＳ３では、現在走行しているリンクの渋滞情報を取得してステップＳ４に移る。渋滞情報は、前述の通り、通信装置５を介して交通情報センタから取得する。なお、その他の態様として、車載センサ群４が備えるセンサの出力値から現在走行している道路の渋滞度を判定して取得してもよい。

例えば、車速センサの出力値の時系列データから現在時刻から一定時間（５分）の平均走行速度を算出し、その平均走行速度に基づいて渋滞度を判定してもよい。この場合、例えばその平均走行速度が、所定の第１閾値（例えば１５ｋｍ／ｈ）以下である場合には渋滞していると判定し、所定の第１閾値以上であって、かつ、所定の第２閾値（例えば２５ｋｍ／ｈ）以下である場合には混雑していると判定する。また、第２閾値以上である場合には順調であると判定する。もちろん、これらの判定に用いる閾値は、自車両が走行している道路の種別が、高速道路（自動車専用道を含む）であるか、国道や県道などの一般道であるかによって適宜異なる値に設定してもよい。

渋滞度は、現在時刻から一定時間内においてブレーキペダルが踏まれた頻度や、踏まれている時間の割合、踏み込み量などから判定してもよい。これらの指標が大きいほど、渋滞度が大きいと判定すれば良い。

ステップＳ４では、自車両の乗員人数を取得してステップＳ５に移る。乗員人数は、シートセンサが計測した車両の各シートに加わる圧力から、車両の各シートに着席している乗員の人数を計測することで決定される。なお、その他、車室内に設けられたＩＲセンサにより検出してもよい。

ステップＳ５では、出発地を示す情報を取得してステップＳ６に移る。出発地の情報は、ここでは一例として、イグニッション電源がオンになった時点での位置情報が示す地点の名称で表す。出発地の地点名称は、その位置情報に基づいて、ユーザによって登録されている登録地点データや地図データから取得する。例えば、イグニッション電源がオンになった時点での位置情報が、自宅として登録されている地点から一定距離（例えば１００ｍ）以内であれば、出発地は自宅と判定する。もちろん、出発地を示す情報は、座標で表されてもよい。

ステップＳ６では、ユーザによって設定された目的地を示す情報を取得して本フローを終了する。目的地を示す情報は、ユーザ操作などによって目的地として設定されている地点の名称で表される。もちろん、目的地を示す情報は、目的地として設定されている地点の座標で表されてもよい。なお、ユーザによって目的地が設定されていない場合には、目的地情報として、未設定を表すＮＵＬＬを設定する。

図２に戻り、制御部１が備える機能ブロックの説明を続ける。音声データ取得部Ｆ４は、トークＳＷ２からのオン信号に基づいて、マイク３から入力される音声信号から音声データを取得する。

より具体的には、音声データ取得部Ｆ４は、トークＳＷ２からオン信号が入力されると、マイク３から入力される音声信号を音声データに変換可能な待機状態に移行する。そして、音声データ取得部Ｆ４は、待機状態になっている間にマイク３から入力される音声信号を音声データに変換する。なお、待機状態になってから、音声が入力されない状態が一定時間（例えば、１．５秒）以上継続すると、音声入力が終了したと判定し、待機状態を終了する構成とする。ユーザは、このトークＳＷ２をオン操作した後、一定時間内に発話し始めることで、その発話した音声を制御部１に入力することができる。

音声が入力されているか否かは、公知技術を用いればよく、例えばマイク３から入力される音声信号の信号レベルが所定の閾値以上となったか否かによって判定すればよい。すなわち、所定の閾値以上の信号レベルとなっている音声信号が入力された場合に、音声が入力されたと判定する。

保存処理部Ｆ５は、音声データ取得部Ｆ４が取得した音声データと、その音声データを取得した時点における状況情報を対応付けてメモリ９に保存する。状況情報とは、現在の自車両及び自車両周辺の状況を表す情報であって、位置検出部Ｆ１が取得した位置情報、進行方向取得部Ｆ２が取得した進行方向、及び状況判定用情報取得部Ｆ３が取得した状況判定用情報を指す。状況情報として採用する情報の種類は、ユーザや設計者によって適宜設定されればよい。また、音声データを取得した時点とは、例えば、音声信号の入力が開始された時点とすればよい。

保存処理部Ｆ５は、音声データ取得部Ｆ４が取得した音声データを、リスト化して保存する。このリストが備える各音声データは、その音声データを取得した時点における状況情報を対応付けられている。以降では、この音声データ及びその音声データを取得した時点での状況情報を１つのセットとするデータのリストを音声データリストと称する。

図４に、メモリ９に保存されている音声データリストのデータ構成の一例を示す。図４に示すように、各音声データは、その音声データを取得した時点における地点の位置情報、進行方向、並びに状況判定用情報として、時刻、曜日、気温、天気状態、渋滞度合い、出発地、目的地、及び乗員人数と対応付けられて保存されている。

例えば、音声データの欄においてＮｏ．１で示す１番目の音声データは、地点Ｐ１と対応付けられている。また、この音声データが保存された時点の自車両の進行方向は、北から時計回りに５度回転した方向であることを示している。時間情報からは、月曜日の８時５分に取得されたデータであることを示す。尚、図４では、時刻を２４時間表記で表している。

さらに、１番目の音声データを取得した時点の天気状態は雨であり、外気温は１８℃であったことを示す。渋滞度合いは順調であり、出発地は自宅、目的地は会社、乗員人数は１人である。平日の朝の会社に向かう途中において入力されていることから、１番目の音声データが入力された状況としては、通勤途中であると考えられる。

また、音声データの欄においてＮｏ．２で示す２番目の音声データは、土曜日の午前中において、自宅から施設Ａに向かう途中において入力された音声データである。なお、このときの乗員人数は４人である。２番目の音声データが入力された状況としては、家族で出かけていると想定される。なお、３番目の音声データのように、３番目の音声データが入力された時点の状況を示す要素のうち、渋滞度合いや目的地のように、取得できなかったものについては、未取得であることを示すｎｕｌｌなどを挿入しておくこととする。

以上、音声データリストのデータ構成の一例を示したが、もちろん音声データリストのデータ構成は、他の態様であってもよく、また、リスト以外のデータ構成によって、状況情報と対応付けて保存してもよい。

再び図２に戻り、音声認識処理部Ｆ６は、メモリ９に保存されている音声データに対して、音声認識ＤＢ１０に保存されている種々のデータを用いて、周知の音声認識処理を実施し、当該音声データに対応するテキストデータを生成する。生成されたテキストデータは、報知処理部Ｆ８に渡される。

報知判定部Ｆ７は、メモリ９にアクセスし、新たに各部Ｆ１〜３が取得した位置情報、進行方向、及び状況判定用情報（すなわち現在の状況情報）をもとに、音声データリストから、報知すべき音声データを検索する。そして、報知すべき音声データが存在する場合には、メモリ９においてその音声データが保存されている場所（アドレス）を報知処理部Ｆ８に渡し、その音声データに含まれる情報をユーザに報知させる。

保存されている音声データが報知すべき音声データであるか否かの判定は、現在の状況情報が示す状況と、音声データに対応付けられている状況情報とを比較することによって行う。報知すべき音声データとは、現在の状況と類似すると判定される状況において取得した音声データを指す。この報知判定部Ｆ７が請求項に記載の類似判定部に相当する。

本実施形態では一例として、報知判定部Ｆ７は、音声データに対応付けられている状況情報が示す状況と、現在の状況情報が示す状況とが類似している度合い（類似度とする）を、それぞれの状況情報を比較して算出する。そして、類似度が一定の閾値以上である場合に、その音声データを取得した時点における状況と、現在の状況が類似していると判定し、その音声データを報知すべきであると判定する。なお、以降において、音声データに対応付けられている状況情報が示す状況と、現在の状況情報が示す状況とが類似していると判定するための条件を、類似判定条件と称する。また、音声データに対応付けられている状況情報が示す状況のことを、音声データを取得した状況とも称する。

類似度は、音声データに対応付けられている状況情報が含む要素のうち、現在の状況情報におけるその要素の値又は状態と、一致している要素が多いほど大きくなるように算出する。なお、ここでの要素とは、時刻や曜日、気温など、状況情報に含まれる種々の情報のうち、最も細かい単位の情報の種類を指す。各要素が一致していると判定するための判定条件は、適宜設計されればよく、本実施形態では一例として次のように設定する。

まず、位置情報の要素については、音声データを取得した時点の地点と、現在位置との距離が一定距離（例えば２００ｍ）以内となっている場合に一致していると判定する。また、進行方向の要素は、その差が一定角度（例えば２０度）以内となっている場合に、一致していると判定する。時刻の要素は、その差が一定時間（例えば３０分）以内となっている場合に一致していると判定する。なお、時刻が時間帯で表されている場合には、時間帯が一致しているか否かで判定すればよい。

曜日の要素については、月曜日から金曜日までの平日と、土曜日及び日曜日からなる休日とで、曜日を分類し、その分類が一致している場合に、曜日の要素が一致していると判定する。例えば、現在が木曜日（すなわち、平日）である場合には、音声データを取得した時の曜日が月曜日から金曜日までいずれかとなっている音声データに対して、曜日の要素が一致していると判定する。

気温の要素については、その差が一定温度（例えば４℃）以内となっている場合に一致していると判定し、天気状態や渋滞度合い、出発地、乗員人数の要素については、現在の値又は状態と一致しているか否かを判定する。また、目的地の要素は、現在の目的地と距離が一定距離（例えば５００ｍ）以内となっている場合に一致していると判定する。

そして、報知判定部Ｆ７は、状況情報が含む要素のうち、一致している要素の数又は割合などに応じて類似度を算出する。本実施形態では、状況情報が含む要素のうち一致している要素の割合に応じて類似度を算出する構成とする。例えば、地点や乗員人数などの１０個の要素中、５個一致している場合、類似度は５０％とする。

そして、報知判定部Ｆ７は、類似度が所定の閾値（例えば９０％）以上となっている場合に、その音声データを取得した時の状況と現在の状況とが類似していると判定し、その音声データを報知すべきであると判定する。なお、ｎｕｌｌとなっている要素については、一致しているとみなせばよい。もちろん、他の態様として、ｎｕｌｌとなっている要素については、一致していないとみなしてもよい。

なお、本実施形態では、各要素が類似度に寄与する重みは均等であるとして類似度を算出する構成とするが、これに限らない。状況情報が示す要素毎に、その要素が類似度に寄与する重みが異なるように重み付けをしていてもよい。例えば、位置情報の要素の重みを他の要素の重みよりも大きくなるように重み付けしてもよい。位置情報の要素が一致しているか否かが類似度に与える影響が大きくなり、その音声データを取得した地点以外で、当該音声データを報知すべきであると判定する可能性を低減することができる。また、その他の要素についても同様に重みを適宜設定すればよく、例えば、曜日の要素は時刻要素よりもその重みを小さくしたり、気温の要素を、天気状態よりもその重みを小さくしたりしてもよい。

これらの重み付けは、音声データの内容に応じてユーザによって設定されても良いし、音声認識処理部Ｆ６が音声データの内容を解析し、そのテキストデータに含まれる単語に基づいて自動的に設定してもよい。

また、その要素が取りうる値や状態のうち、それまでに設定された回数や頻度を評価し、その頻度に応じて重み付けを設定してもよい。例えばある要素が、それまでの履歴において頻度が少ない値や状態となっている場合ほど、その要素の重みを大きくする。より具体的には、乗員人数として記憶されている値のうち、最も頻度が大きい値が１人であって、現在の乗員人数が４人となっている場合には、類似度を算出する際に用いる乗員人数の要素の重みを、他の要素よりも大きくする。それまでに設定された回数や頻度を評価し、普段設定されない値や状態となっている要素の重みを大きく設定することは、普段とは違う状況であることを示す要素、すなわち、現在の状況を特徴付ける要素の重みを大きくすることを意味する。したがってこのような構成とすれば、より適切に状況を区別することができる。

報知処理部Ｆ８は、報知判定部Ｆ７で報知すべきであると判定された音声データ（以降、報知音声データと称する）を取得し、その報知音声データに基づいた情報を、音声出力装置７及び表示装置６を介してユーザに報知する。より具体的には、報知処理部Ｆ８は、報知音声データを音声出力装置７から音声として出力させる。

また、報知処理部Ｆ８は、報知音声データを音声認識処理部Ｆ６に出力し、当該報知音声データに対応するテキストデータを取得する。そして、当該テキストデータに基づいて、音声データに対応するテキストを、表示装置６に表示（例えばポップアップ表示）する。なお、報知処理部Ｆ８は、報知音声データに含まれる情報をユーザに報知できればよく、音声出力装置７及び表示装置６のいずれか一方のみを用いて報知しても良い。

ここで、図５に示すフローチャートを用いて、制御部１が実施する、音声データを保存する一連の処理（以降、保存関連処理）について説明する。図５に示すフローチャートは、一例として、制御部１にトークＳＷ２からオン信号がされた場合に開始する構成とする。なお、図５に示す保存関連処理の流れは一例であって、処理の順番及び内容は適宜設計されればよい。

また、この音声データ保存関連処理が開始されるタイミングはこれに限らない。音声データ取得部Ｆ４は、イグニション電源がオンになっている状態において常時マイク３を介してユーザが発話した音声データを取得しており、特定の音声コマンド（例えば、「録音」）が入力された場合に開始してもよい。音声データから特定の音声コマンドが含まれているか否かの判定は、音声認識処理部Ｆ６が実施すればよい。

また、他の態様として、車載センサ群４が備える加速度センサや操舵角センサが一定の閾値以上の値を出力した場合に、音声出力装置７から「何かありましたか？」という問いかけを実施する。そして、その音声の出力が完了した時点から一定時間以内にユーザの発話を検出した場合に実施してもよい。加速度センサや操舵角センサが一定の閾値以上のセンサ値を出力した場合とは、ドライバが急な加減速操作や急なハンドル操作を行った場合を意味する。

まず、ステップＳ１１では、音声データ取得部Ｆ４がマイク３から入力される音声信号をデジタル変換して音声データを取得し、ステップＳ１２に移る。なお、音声信号から音声データを生成する際には、周知の方法によってノイズ等を除去しておく。

ステップＳ１２では、位置検出部Ｆ１が位置情報を検出してステップＳ１３に移る。ステップＳ１３では、進行方向取得部Ｆ２が自車両の進行方向を取得してステップＳ１４に移る。ステップＳ１４では、状況判定用情報取得部Ｆ３が状況判定用情報を取得してステップＳ１５に移る。ステップＳ１５では、保存処理部Ｆ５が、ステップＳ１１で取得した音声データを、位置情報、進行方向、及び状況判定用情報と対応づけて、メモリ９に保存されている音声データリストに追加する。

次に、図６に示すフローチャートを用いて、制御部１が実施する、音声データに基づいた情報を報知するための一連の処理（以降、報知関連処理）について説明する。図４に示すフローチャートは、一例として自車両のイグニッション電源がオンとなって、制御部１に電力が供給されている状態において、逐次（例えば１００ミリ秒毎に）実施する構成とする。なお、図６に示す報知関連処理の流れは一例であって、処理の順番及び内容は適宜設計されればよい。

まず、ステップＳ２１では位置検出部Ｆ１が位置情報を検出してステップＳ２２に移る。ステップＳ２２では、進行方向取得部Ｆ２が自車両の進行方向を取得してステップＳ２３に移る。ステップＳ２３では、状況判定用情報取得部Ｆ３が状況判定用情報を取得してステップＳ２４に移る。これらステップＳ２１〜Ｓ２３を実施することで、現在の状況を示す状況情報を取得する。

ステップＳ２４では、報知判定部Ｆ７がメモリ９にアクセスし、現在の状況情報をもとに、音声データリストから、報知すべき音声データを検索する。そして、報知すべき音声データが存在する場合には、ステップＳ２５がＹＥＳとなってステップＳ２６に移る。この場合、メモリ９においてその音声データ（すなわち、報知音声データ）が保存されている場所（アドレス）を報知処理部Ｆ８に渡す。一方、報知すべき音声データが存在しなかった場合には、ステップＳ２５がＮＯとなって本フローを終了する。

ステップＳ２６では、報知処理部Ｆ８が、報知音声データを取得し、その報知音声データを音声出力装置７から音声出力させる。また、当該報知音声データに含まれる音声に対応するテキストを表示装置６にポップアップ表示する。このステップＳ２６が完了すると本フローを終了する。

（実施形態１のまとめ）
以上の構成では、報知判定部Ｆ７が、メモリ９に保存されている音声データのそれぞれに対して、類似度を算出する。そして、その類似度が一定の閾値以上である場合に、その音声データを取得した時点における状況と、現在の状況が類似していると判定する。報知処理部Ｆ８は、報知判定部Ｆ７がその音声データを取得した時点における状況と、現在の状況が類似していると判定した音声データに基づいた情報を、音声出力装置７及び表示装置６を介してドライバに報知する。

ここで、その音声データ取得時の状況と、現在の状況とが類似しているか否かの判定には、位置情報や進行方向の他、状況判定用情報を用いる。ここでは、状況判定用情報として、時間情報や、天気情報、渋滞度、出発地、目的地、乗員人数を含んでいる。このため、仮に、同じ道路を同じ進行方向に走行しても毎回報知されるわけではない。したがって、音声データに基づいた情報、すなわち音声入力情報を報知すべきか否かをより適切に判定することができる。

なお、音声データ取得時の状況と、現在の状況とが類似していると判定するための類似度の閾値は、適宜設計されればよく、８０％や、７０％であってもよい。また、類似度は、百分率以外にも、一致している要素の個数や、各要素に設定されている重みの合算値であって表されていても良い。

以上、実施形態１の構成及び作動について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、以降に述べる変形例や実施形態も本発明の技術的範囲に含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することができる。

（変形例１）
前述の実施形態１では、メモリ９に保存されている音声データ毎に類似度を算出し、その類似度が一定の閾値以上であるか否かを、類似判定条件として用いる構成としたがこれに限らない。

変形例１では、音声データ毎に、類似判定条件として、状況情報に含まれる種々の要素のうち、その音声データを取得した時点における状況情報と、現在の状況情報とで一致していることを必須とする要素（必須要素とする）を設定しておく。そして、前述の類似度が高い場合であっても、当該必須要素が一致していない場合には、それぞれの状況が一致していないと判定する。

必須要素は、音声データを取得した時点の状況情報に含まれる要素のうち、音声データの内容を特徴付ける要素とすればよい。例えば、音声データの内容が、見通しが悪い交差点での飛び出しを注意する内容である場合、音声データの内容は、その交差点の位置と密接に関係するため、状況情報に含まれる要素のうち、音声データの内容を特徴付ける要素は位置情報である。すなわち、この場合の音声データに設定する必須要素は、位置情報とする。そして、位置情報を必須要素として設定しておく場合の類似判定条件は、位置情報が一致してあって、かつ、類似度が所定の閾値以上（例えば８０％）以上であることとなる。

以上では、位置情報を必須要素とする例を示したが、音声データの内容が通学路付近における子供の飛び出しを注意する内容であれば、時刻情報や、曜日（平日か否か）の要素を必須要素としてもよい。必須要素は、ユーザによって設定されても良いし、音声認識処理部Ｆ６が音声データの内容を解析して自動的に設定してもよい。

このような構成によれば、実施形態１と同様の効果を奏するとともに、音声データを取得した時点の状況を特徴付ける要素を必須要素として設定しておくことで、より適切に報知すべきか否かを判定することができる。

なお、音声データを取得した時点における状況情報に含まれる要素と、現在の状況情報に含まれる要素との一致とは、実施形態１と同様に完全な一致に限らず、一致していると判定するための所定の条件を満たしている状態を指す。各要素が一致していると判定するための条件は、ユーザや設計者によって適宜設定されればよい。また、必須要素を設ける場合の類似度を算出するための要素は、状況情報に含まれる要素のうち、必須要素以外の要素としてもよい。

（変形例２）
また、実施形態１及び変形例１では、類似判定条件として類似度を用いる構成としたがこれに限らない。すなわち、類似判定条件として類似度を用いなくてもよい。

変形例２の構成では、音声データ毎に、その音声データの内容に応じて必須要素を複数設定しておく。そして、報知判定部Ｆ７は、音声データに設定されている必須要素とする情報が示す値又は状態と、現在の状況情報においてそれらの必須要素に対応する情報が示す値又は状態とが、全て一致している場合に、その音声データを取得した時点における状況と、現在の状況が類似していると判定し、その音声データを報知すべきであると判定する。

ここでの必須要素は、変形例１で述べたように、音声データの内容に応じてユーザによって設定されても良いし、音声認識処理部Ｆ６が音声データの内容を解析して自動的に設定してもよい。ただし、必須要素としては、状況判定用情報に含まれる要素を少なくとも１つ用いることとする。

このような構成とすれば、実施形態１と同様の効果を奏するとともに、更に次に述べる効果を奏する。すなわち、変形例２の構成によれば、音声データを取得した状況と、現在の状況とが類似しているか否かを、必須要素となっている要素の比較によって行うことができ、類似度を算出するために全ての要素を比較する場合に比べて処理を簡略化することができる。また、必須要素を適切に設定することで、より適切にその音声データを報知すべきか否かを判定することができる。

（実施形態２）
次に、本発明の第２の実施形態（実施形態２とする）について、図を用いて説明する。なお、便宜上、前述の実施形態１の説明に用いた図に示した部材と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付し、その説明を省略する。また、構成の一部のみを説明している場合、構成の他の部分については先に説明した実施形態１を適用することができる。

実施形態２における制御部１ａは、実施形態１の制御部１が備える機能部Ｆ１〜８に加えて、図７に示すように音声データ分類部Ｆ９を備える。

音声データ分類部Ｆ９は、音声データ取得部Ｆ４が取得した音声データを、その内容に応じて分類分けを実施する。ここでは一例として音声データ分類部Ｆ９は、音声データをその内容に応じて、警告系分類、渋滞系分類、提案系分類、メモ系分類の４つの分類に分けることとする。警告系分類が請求項に記載の注意喚起分類に、提案系分類が請求項に記載の行き先提案分類のそれぞれに相当する。

警告系分類に分類される音声データとは、歩行者や自転車の飛び出しや、見通しが悪い地点、路面に設けられている段差などに対する注意をドライバに報知する内容となっている音声データである。また、渋滞系分類に分類される音声データとは、時間帯によって渋滞する道路や、スムーズに走行することができる道路などをドライバに報知する内容となっている音声データである。

提案系分類に分類される音声データとは、ドライバが以前の走行時に行こうとした、或いは、興味をもった施設をドライバに提案する内容の音声データである。また、メモ系分類に分類される音声データとは、上述した警告系分類、渋滞系分類、及び提案系分類の何れにも属さない音声データである。

また、メモリ９は、以上のように音声データをその内容に応じて分類するためのキーワードのリストを記憶しており、音声データ分類部Ｆ９は、このキーワードリストを用いて音声データの分類分けを実施する。

ここで、図８に示すフローチャートを用いて、制御部１が実施する、音声データをその内容に応じて分類分けするための一連の処理（以降、分類分け関連処理）について説明する。図８に示すフローチャートは、一例として、トークＳＷ２からオン信号が制御部１に入力された場合に開始する構成とする。なお、図８に示す分類分け関連処理の流れは一例であって、処理の順番及び内容は適宜設計されればよい。

まずステップＳ３１では、音声データ取得部Ｆ４がマイク３から入力される音声信号をデジタル変換して音声データを取得し、その音声データを音声認識処理部Ｆ６に渡してステップＳ３２に移る。ステップＳ３２では、音声認識処理部Ｆ６が、音声データ取得部Ｆ４が取得した音声データに対して音声認識処理を実施して当該音声データに対応するテキストデータを生成する。そして、その生成したテキストデータを音声データ分類部Ｆ９に渡してステップＳ３３に移る。

ステップＳ３３では音声データ分類部Ｆ９が、ステップＳ３２で生成したテキストデータに含まれる単語の群に、キーワードリストが備えるキーワードが含まれているか否かを検索する。まず、ステップＳ３４では、ステップＳ３２で生成したテキストデータが警告系キーワードを含んでいるか否かを判定する。そして、このテキストデータが警告系キーワードを含んでいる場合には、ステップＳ３４がＹＥＳとなってステップＳ３５に移る。一方、テキストデータが警告系キーワードを含んでいない場合には、ステップＳ３４がＮＯとなってステップＳ３６に移る。

警告系キーワードとは、当該音声データを警告系分類に設定するための単語である。警告系キーワードとしては、例えば、「見づらい」「死角」「飛び出し」「危ない」「注意」「段差」などが設定されている。なお、テキストデータからキーワードを検索する方法は、周知の技術を適用すればよい。ステップＳ３５では、ステップＳ３１で取得した音声データを警告系分類に設定して本フローを終了する。

ステップＳ３６では、ステップＳ３２で生成したテキストデータが、渋滞系キーワードを含んでいるか否かを判定する。当該テキストデータが、渋滞系キーワードを含んでいる場合には、ステップＳ３６がＹＥＳとなってステップＳ３７に移る。一方、当該テキストデータが、渋滞系キーワードを含んでいない場合には、ステップＳ３６がＮＯとなってステップＳ３８に移る。

渋滞系キーワードとは、当該音声データを渋滞系分類に設定するための単語であり、例えば、「混んでいる」「進まない」「渋滞」「空いている」などを、渋滞系キーワードとして設定しておけばよい。ステップＳ３７では、当該音声データを渋滞系分類に設定して本フローを終了する。

ステップＳ３８では、ステップＳ３２で生成したテキストデータが、提案系キーワードを含んでいるか否かを判定する。当該テキストデータが、提案系キーワードを含んでいる場合には、ステップＳ３８がＹＥＳとなってステップＳ３９に移る。一方、当該テキストデータが、提案系キーワードを含んでいない場合には、ステップＳ３８がＮＯとなってステップＳ４０に移る。

提案系キーワードとは、当該音声データを渋滞系分類に設定するための単語である。例えば、「（施設名称）に行こう」「（施設名称）がある」「今度」などを、渋滞系キーワードとして設定しておけばよい。

ステップＳ３９では、当該音声データを提案系分類に設定して本フローを終了する。また、ステップＳ４０では、当該音声データをメモ系分類に設定して本フローを終了する。

以上のようにして音声データ分類部Ｆ９は、音声データに対して分類を設定する。もちろん、音声データ分類部Ｆ９が音声データに対して設定する分類は、上述したものに限らない。分類の数や、分け方は適宜設計されればよい。

また、実施形態２における保存処理部Ｆ５は、音声データと、音声データ分類部Ｆ９によって設定された分類とを対応付けて保存する。図９に、実施形態２における音声データリストのデータ構成の一例を示す。図９に示す音声データリストにおける１番目の音声データは渋滞系分類に設定されており、２番目の音声データは警告系分類に設定されている。また、３番目の音声データは提案系分類に分類されていることを示す。

実施形態２と実施形態１との違いは、報知処理部Ｆ８が音声データに基づいた情報を報知するタイミングを、その音声データに設定されている分類に応じて変更する点にある。上述した違いを実現するため、実施形態２の構成を、一例として、次のような構成とする。

まず、実施形態２における報知判定部Ｆ７は、音声データに設定されている分類に応じて、類似判定条件を変更する。本実施形態では一例として、音声データが、警告系分類、渋滞系分類、及び提案系分類の何れかに設定されている場合には、その設定されている分類に応じて、必須要素とする要素を設定する。そして、当該音声データに設定されている必須要素とする情報が示す状態と、現在の状況情報においてそれらの必須要素に対応する情報が示す状態とが、全て一致している場合に、その音声データを取得した時点における状況と現在の状況が類似していると判定する。

例えば、警告系分類に設定されている音声データに対しては、位置情報や、時刻を必須要素に設定し、渋滞系分類に設定されている音声データに対しては、時間帯や曜日、出発地、目的地を必須要素に設定する。また、提案系分類に設定されている音声データに対しては、乗員人数や、曜日、出発地、目的地などを必須要素に設定する。

一方、音声データがメモ系分類の何れかに設定されている場合には、実施形態１と同様に、類似度を算出し、当該類似度が所定の閾値以上である場合に、その音声データを取得した時点における状況と、現在の状況が類似していると判定する。

このような構成とすることで、音声データに設定されている分類に応じて、類似判定条件を満たすタイミングが異なってくる。

より具体的には、警告系分類に設定されている音声データは、その音声データが入力された地点付近を、そのときと同じ時間帯に走行する際に類似判定条件を満たすことになる。なお、音声データが入力された地点付近とは、音声データが入力された地点と現在位置が一致すると判定する距離に応じて定まる範囲であって、ここでは当該地点から２００ｍ以内の範囲を指す。したがって、報知処理部Ｆ８は、警告系分類に設定されている音声データに基づいた情報を、その音声データが入力された地点付近を、そのときと同じ時間に走行する際に報知することになる。

また、渋滞系分類に設定されている音声データは、現在の曜日や時刻、出発地、目的地といった要素が、その音声データに対応付けられているそれらと一致する場合に、類似判定条件を満たすことになる。

すなわち、類似判定条件が満たされるタイミングは、実際にその音声データが入力された地点を走行するタイミングではなく、例えばイグニッション電源がオンとなって、各必須要素とする情報が揃ったタイミングである。ここで、時間帯、曜日、出発地、目的地といった情報は、走行開始時において取得できている可能性が高い。

したがって、報知処理部Ｆ８は、警告系分類に設定されている音声データに基づいた情報を、走行を開始したタイミングで報知することになる。これによって、ドライバは、渋滞する道路を避ける経路を選択するなどの対策を、走行を開始した時点や、走行し始めてから一定距離又は一定時間走行するまでに検討することができるようになる。

さらに、提案系分類に設定されている音声データは、現在の乗員人数や曜日、出発地、目的地といった要素が、その音声データに対応付けられているそれらと一致する場合に、類似判定条件を満たすことになる。すなわち、類似判定条件が満たされるタイミングは、実際にその音声データが入力された地点を走行するタイミングではなく、例えばイグニッション電源がオンとなって、各必須要素とする情報が揃ったタイミングである。また、乗員人数や曜日、出発地、目的地といった情報は、走行開始時において揃っていると想定される。

したがって、報知処理部Ｆ８は、提案系分類に設定されている音声データに基づいた情報を、走行を開始したタイミングで報知することになる。これによって、ドライバは、同じ乗員人数で走行している時に行こうとした施設などの情報を走行開始時に思い出すことができ、今回の走行でその施設に行くか否かの選択をすることができるようになる。

（実施形態２のまとめ）
以上の構成では、音声データ分類部Ｆ９が音声データをその内容に応じて分類分けし、報知処理部Ｆ８は、音声データに設定されている分類に応じたタイミングで、その音声データに基づいた情報を報知する。例えば、警告系分類に属する音声データに基づいた情報は、その音声データを取得した地点の一定距離前に報知する。また、提案系分類や渋滞系分類に属する音声データに基づいた情報は、走行開始時に報知する。

ところで、警告系分類に属する音声データは、その音声データが入力された地点との関連性が相対的に強く、その地点から離れた地点においてドライバに報知しても、ドライバにとっての有用性は低いと考えられる。したがって、警告系分類に属する音声データに基づいた情報は、音声データが入力された地点に接近した時に報知することが好ましい。

一方、仮に、渋滞系分類に属する音声データを、その音声データを取得した地点付近においてドライバに報知する場合、その報知を実施した時にはその音声データを入力した時と同様の渋滞に自車両が巻き込まれている可能性が高い。

したがって、ドライバにとって、渋滞系分類に属する音声データに基づいた情報は、その音声データを取得した地点に接近する前、より好ましくは経路の変更などを実施できるタイミングで報知されたほうが、その情報の有用性は高い。

また、提案系分類に属する音声データに基づいた情報も、その音声データを取得した地点付近においてドライバに報知するよりも、走行開始時に報知するほうがドライバにとっての有用性は高いと言える。

したがって、以上の構成によれば、音声データに設定されている分類に応じたタイミングでその音声データに基づいた情報を報知することで、音声データが備える情報を、より適切なタイミングで音声データを報知することができる。

なお、以上では、音声データ分類部Ｆ９は、音声認識処理の結果に応じて自動的に分類分けを実施する構成としたが、これに限らない。ユーザ操作に基づいて、分類分けを実施してもよい。

また、報知処理部Ｆ８は、音声データに設定されている分類に応じて、その音声データに基づいた情報の報知方法を変えてもよい。より具体的には、音声データに設定されている分類が警告系分類であれば、その音声データの内容に対応する、予め定められたパターンの音声を音声出力装置７から出力する。また、音声データに設定されている分類が警告系分類であれば、その音声データに基づいた情報を相対的にドライバの視界に入りやすい位置に表示する一方、その他の分類であれば、センターディスプレイなど相対的に目立たない位置に表示するなどとしてもよい。相対的にドライバの視界に入りやすい位置とは、例えば、例えばメータディスプレイやヘッドアップディスプレイとすればよい。

（変形例３）
なお、実施形態２では、音声データが属する分類に応じて、類似判定条件を変えることで、報知処理部Ｆ８がその音声データに基づいた情報を報知するタイミングを変更したが、これに限らない。類似判定条件とは別に、分類毎の報知条件を設定し、類似判定条件を満たしていても報知条件が満たされるまで、報知処理部Ｆ８はその類似判定条件を満たす音声データに基づいた情報を報知しない構成としてもよい。

例えば、警告系分類においては、その音声データが入力された地点を通過する一定距離（例えば１００ｍ）手前に自車両が存在することを報知条件として設定する。また、提案系分類や渋滞系分類であれば、走行開始時点において報知することを報知条件として設定すればよい。なお、メモ系分類であれば、報知条件を設けずに、類似判定条件を満たした場合に、すなわち、その音声データを取得した時点における状況と類似する状況となったときに報知するように制御すればよい。

このような構成においても、実施形態２と同様に、音声データが属する分類に応じて異なるタイミングで、報知処理部Ｆ８はその音声データに基づいた情報を報知することとなる。

１００ 報知システム、１ 制御部、Ｆ１ 位置検出部、Ｆ２ 進行方向取得部、Ｆ３ 状況判定用情報取得部、Ｆ４ 音声データ取得部、Ｆ５ 保存処理部、Ｆ６ 音声認識処理部、Ｆ７ 報知判定部、Ｆ８ 報知処理部、Ｆ９ 音声データ分類部、２ トークＳＷ、３ マイク、４ 車載センサ群、５ 通信装置、６ 表示装置、７ 音声出力装置、８ 地図ＤＢ、９ メモリ、１０ 音声認識ＤＢ

Claims (6)

1. 車両で用いられ、
   前記車両の位置情報を、状況を判定するための１つの要素として取得する位置情報取得部（Ｆ１）と、
   前記車両外部の状況を示す外部情報、及び前記車両内において走行毎に変化する可能性がある要素の情報である走行条件情報の少なくとも何れか一方を、状況判定用情報として取得する状況判定用情報取得部（Ｆ３）と、
   ユーザが発話した音声を音声データとして取得する音声データ取得部（Ｆ４）と、
   前記音声データ取得部が前記音声データを取得した時の前記位置情報及び前記状況判定用情報を、前記音声データと対応付けてメモリ（９）に保存する保存処理部（Ｆ５）と、
   前記メモリに保存されている前記音声データ毎に、前記音声データに対応付けられて保存されている前記位置情報及び前記状況判定用情報が示す当該音声データ取得時の状況と、新たに前記位置情報取得部が取得した位置情報及び前記状況判定用情報取得部が取得した前記状況判定用情報が示す現在の状況とが、類似しているか否かを判定する類似判定部（Ｆ７）と、
   前記類似判定部が現在の状況と前記音声データ取得時の状況が類似していると判定した前記音声データに基づいた情報をドライバに報知する報知処理部（Ｆ８）と、を備え、
   前記類似判定部は、
   前記音声データ毎に、前記音声データに対応付けられて保存されている前記状況判定用情報に含まれる各要素のうち、当該音声データを取得した時の状況を特徴付ける要素を少なくとも１つ必須要素として設定しておき、
   新たに前記状況判定用情報取得部が取得した前記状況判定用情報に含まれる各要素のうち、その必須要素に相当する要素が、前記音声データを取得した時のものと一致している場合に、現在の状況と前記音声データ取得時の状況とが類似していると判定することを特徴とする報知装置。
2. 請求項１において、
   前記状況判定用情報取得部は、前記状況判定用情報として、前記外部情報に属する要素である天気情報、時間情報、及び渋滞情報、並びに前記走行条件情報に属する要素である出発地、目的地、経路情報、及び乗員人数のうちの、少なくとも１つを取得することを特徴とする報知装置。
3. 請求項１又は２において、
   前記音声データ取得部が取得した前記音声データを、当該音声データの内容に応じて分類分けする音声データ分類部（Ｆ９）を備え、
   前記報知処理部は、前記音声データ分類部が前記音声データに対して設定した分類に応じて、前記類似判定部が現在の状況と類似していると判定した音声データに基づいた情報をドライバに報知するタイミングを変更することを特徴とする報知装置。
4. 請求項３において、
   前記音声データ分類部は、前記音声データに対して設定する分類として、ドライバに注意を促す注意喚起分類と、ドライバに行き先を提案する行き先提案分類と、を少なくとも備え、
   前記報知処理部は、
   前記注意喚起分類に分類分けされている前記音声データに対しては、当該音声データに対応付けられている前記位置情報が示す地点から一定距離以内となった時点において前記報知を実施し、
   前記行き先提案分類に分類分けされている前記音声データに対しては、走行を開始してから一定距離又は一定時間走行するまでに前記報知を実施することを特徴とする報知装置。
5. 請求項３又は４において、
   前記類似判定部は、前記音声データ分類部が前記音声データに対して設定した分類に応じて、現在の状況と前記音声データが取得された時点の状況とが類似していると判定する条件を変更することを特徴とする報知装置。
6. 請求項３から５の何れか１項において、
   前記音声データ取得部が取得した前記音声データの内容を解析して、当該音声データに含まれる単語を特定する音声認識処理部（Ｆ６）を備え、
   前記メモリは、前記音声データを分類分けするためのキーワードのリストを記憶してあって、
   前記音声データ分類部は、前記音声認識処理部が特定した前記音声データに含まれる前記単語と前記リストに基づいて、前記音声データを分類分けすることを特徴とする報知装置。

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