JP6519413B2 - 迷惑電話検出装置、迷惑電話検出方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、迷惑電話検出装置、迷惑電話検出方法、及びプログラムに関する。

商品のセールスや勧誘を目的とした不特定多数の電話機への電話（いわゆる迷惑電話）が急増しており、効果的な対策が望まれている。

迷惑電話対策に関する技術の１つとして、迷惑電話の発呼に用いられた電話機の電話番号をデータベース化（ブラックリスト化）し、当該電話番号からの電話の着信を拒否することが知られている（例えば、特許文献１を参照）。ところが、データベースを用いて迷惑電話の着信を拒否する場合、データベースに登録されていない電話番号からの電話は着信する。そのため、近年、通話音声を分析して早期に迷惑電話を判定する技術が提案されている。

上記の迷惑電話対策に関する技術として、通話中に音声認識を行い特定のキーワードを検出した場合に、予め指定したアドレスへの電子メール等で迷惑電話を受けていることを通報することが知られている（例えば、特許文献２を参照）。

また、迷惑電話対策に関する別の技術として、通話音声のピッチ及びパワーの統計量に基づいて話者のストレスの度合い等を表す評価値を算出し、当該評価値に基づいて話者の異常状態を検出することが知られている（例えば、特許文献３を参照）。

特開２０１３−２１４９６３号公報 特開２０１２−０７０２１８号公報 特開２０１３−０１１８３０号公報

しかしながら、迷惑電話においては、電話を受けた人が迷惑電話と気づいた時点ですぐに電話を切る（コネクションを切断する）ことがあり、通話時間が短い。また、通話時間が長くても、電話を受けた人が黙っている時間が多いと分析に使える音声情報が不足することがある。そのため、通話時間が短い場合や、通話時間における音声区間の割合（のべ音声区間長）が少ない場合には、迷惑電話であるか否かの判定に用いる情報が不足し、誤判定が増える。

１つの側面において、本発明は、通話時間が短い場合や、通話時間における音声区間の割合が少ない場合にも迷惑電話を精度良く検出することを目的とする。

１つの態様の迷惑電話検出装置は、第１の電話機からの要求に応じて前記第１の電話機と第２の電話機とのコネクションを確立して行われる通話が迷惑電話であるか否かを判定して迷惑電話を検出する迷惑電話検出装置である。前記迷惑電話検出装置は、判定情報算出部と、会話量算出部と、重み算出部と、迷惑電話評価値算出部と、判定部と、を備える。判定情報算出部は、一通話分の音声信号を分析して前記迷惑電話であるか否かの判定に用いる複数の判定情報を算出する。会話量算出部は、前記一通話分の会話の長さに関する情報を算出する。重み算出部は、前記会話の長さに応じて、前記複数の判定情報のそれぞれの重み係数を算出する。迷惑電話評価値算出部は、前記複数の判定情報のそれぞれに前記重み係数を乗じて得た値に基づいて迷惑電話評価値を算出する。判定部は、前記迷惑電話評価値に基づいて前記通話が迷惑電話であるか否かを判定する。

上述の態様によれば、通話時間が短い場合や、通話時間における音声区間の割合が少ない場合にも迷惑電話を精度良く検出することができる

第１の実施形態に係る迷惑電話検出装置の機能的構成を示す図である。 第１の実施形態に係る迷惑電話検出処理を説明するフローチャートである。 重み係数の算出方法の例を説明するグラフである。 重み係数の算出方法の別の例を説明するグラフである。 迷惑電話検出装置の設置例を示す図である。 第２の実施形態に係る迷惑電話検出装置の機能的構成を示す図である。 第２の実施形態に係る迷惑電話検出装置の迷惑電話評価値算出部の構成を示す図である。 第２の実施形態に係る迷惑電話検出処理を説明するフローチャート（その１）である。 第２の実施形態に係る迷惑電話検出処理を説明するフローチャート（その２）である。 第３の実施形態に係る迷惑電話検出装置における重み算出部及び迷惑電話評価値算出部の構成を示す図である。 キーワードリストの例を示す図である。 第２の重み係数の算出方法を説明するグラフである。 第３の実施形態に係る迷惑電話検出処理における主要な処理を説明するフローチャートである。 第４の実施形態に係る迷惑電話検出装置の機能的構成を示す図である。 ニューラルネットワークの例を説明する図である。 第４の実施形態に係る迷惑電話検出処理における主要な処理を説明するフローチャートである。 第５の実施形態に係る迷惑電話検出システムの機能的構成を示す図である。 第５の実施形態に係る迷惑電話検出システムが行う処理を説明するシーケンス図である。 第６の実施形態に係る迷惑電話検出システムの機能的構成を示す図である。 第６の実施形態に係る迷惑電話検出システムが行う処理を説明するシーケンス図である。 第１の重み関数の学習方法の例を説明するグラフである。 第２の重み関数の学習方法の例を説明するグラフである。 第７の実施形態に係る迷惑電話検出システムの機能的構成を示す図である。 第７の実施形態に係る迷惑電話検出システムにおけるキーワード重み設定部の構成を示す図である。 重み付キーワードリストの例を示す図である。 第７の実施形態に係る迷惑電話検出システムが行う処理を説明するシーケンス図である。 コンピュータのハードウェア構成を示す図である。

［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態に係る迷惑電話検出装置の機能的構成を示す図である。

図１に示すように、本実施形態の迷惑電話検出装置１は、フレーム処理部１００と、判定情報算出部１１０と、会話量算出部１２０と、重み算出部１３０と、迷惑電話評価値算出部１４０と、迷惑電話判定部１５０と、を備える。

フレーム処理部１００は、入力音声（通話音声）を音声信号の処理単位であるフレームに分割し、各フレームを時間領域の信号から周波数領域の信号に変換する。

判定情報算出部１１０は、フレーム化した音声信号を分析し、迷惑電話であるか否かの判定に使用する複数種類の判定情報を算出する。判定情報には、例えば、通話中の話者のストレス評価値、所定のキーワードの検出数、あいづちの頻度、発話比率等を利用可能である。ここで、ストレス評価値は、話者がどの程度のストレスを感じているかを表す値である。

会話量算出部１２０は、入力音声における会話の長さに関する情報（会話量）を算出する。

重み算出部１３０は、会話量算出部１２０で算出した会話量に基づいて、迷惑電話であるか否かの判定に用いる複数種類の判定情報の重み（重要度）を算出する。

迷惑電話評価値算出部１４０は、判定情報算出部１１０で算出した複数種類の判定情報と、重み算出部１３０で算出した重みとを用いて迷惑電話らしさを表す迷惑電話評価値を算出する。

迷惑電話判定部１５０は、迷惑電話評価値に基づいて、迷惑電話であるか否かを判定する。迷惑電話であると判定した場合、迷惑電話判定部１５０は、迷惑電話であることを示す情報を出力する。

この迷惑電話検出装置１は、例えば、携帯電話機に内蔵される。迷惑電話検出装置１を内蔵した携帯電話機は、他の電話機からのコネクションの確立要求に応答してコネクションが確立され通話が開始されると、通話音声に基づいて、当該他の電話機からの電話が迷惑電話であるか否かを判定する。

以下、図２を参照して、本実施形態の迷惑電話検出装置１が行う迷惑電話検出処理を説明する。なお、以下の説明では、迷惑電話を受ける側の電話機を第１の電話機といい、第１の電話機に対してコネクションの確立要求を送信する電話機を第２の電話機という。

図２は、第１の実施形態に係る迷惑電話検出処理を説明するフローチャートである。
第２の電話機からの要求に応答して通話が開始されると、図２に示すように、迷惑電話検出装置１は、まず、通話音声の入力の受付を開始する（ステップＳ１００）。ステップＳ１００の処理は、フレーム処理部１００が行う。

通話音声の入力の受付を開始した後、フレーム処理部１００は、入力された通話音声（入力音声）のフレーム処理を行う（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１において、フレーム処理部１００は、例えば、入力音声信号を所定時間毎の複数のフレーム信号に分割し、各フレーム信号を時間領域の信号から周波数領域の信号に変換する。フレーム処理部１００は、フレーム処理後のフレーム信号を判定情報算出部１１０に出力する。

フレーム処理後のフレーム信号が入力されると、判定情報算出部１１０が、入力されたフレーム信号を用い、第１の判定情報及び第２の判定情報を算出して蓄積する（ステップＳ１０２）。判定情報算出部１１０は、第１の判定情報として、例えば、第１の電話機の利用者がストレスを感じているか否かを表すストレス評価値を算出する。また、判定情報算出部１１０は、第２の判定情報として、例えば、所定のキーワードの検出数を算出する。

次に、迷惑電話検出装置１は、通話が終了したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３の判定は、例えば、フレーム処理部１００が行う。フレーム処理部１００は、例えば、一通話における入力音声信号の最後までフレーム処理を行った場合、通話が終了したと判定する。一通話における入力音声信号の最後までフレーム処理を行っていない場合（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、フレーム処理部１００は、通話中と判定してステップＳ１０１，Ｓ１０２の処理を続ける。

一方、一通話における入力音声信号の最後までフレーム処理を行った場合（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、フレーム処理部１００は、通話が終了したことを示す信号を判定情報算出部１１０に出力する。

通話が終了すると、迷惑電話検出装置１は、次に、対象の通話における会話量を算出する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４の処理は、会話量算出部１２０が行う。会話量算出部１２０は、例えば、判定情報算出部１１０から一通話の通話時間や音声区間等の情報を取得し、会話の長さに関する情報（会話量）を算出する。会話量算出部１２０は、算出した会話量を重み算出部１３０に出力する。

会話量が入力されると、重み算出部１３０は、入力された会話量から判定情報に対する重み係数を算出する（ステップＳ１０５）。重み算出部１３０は、例えば、通話時間の長さをパラメータとする重み関数に基づいて、判定情報に対する重み係数を算出する。重み算出部１３０は、算出した重み係数を迷惑電話評価値算出部１４０に出力する。

重み係数が入力されると、迷惑電話評価値算出部１４０は、第１の判定情報、第２の判定情報、及び重み係数を用いて迷惑電話評価値を算出する（ステップＳ１０６）。迷惑電話評価値算出部１４０は、重み係数ｗを用い、例えば、下記式（１）から迷惑電話評価値ＥＶＮを算出する。
ＥＶＮ＝ｗ・（第１の判定情報）＋（１−ｗ）・（第２の判定情報） ・・・（１）

迷惑電話評価値算出部１４０は、算出した迷惑電話評価値を迷惑電話判定部１５０に出力する。

迷惑電話評価値が入力されると、迷惑電話判定部１５０は、迷惑電話評価値が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。迷惑電話評価値が閾値よりも小さい場合場合（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、迷惑電話判定部１５０は、対象の通話が迷惑電話ではないと判定する。これにより、迷惑電話検出装置１は、迷惑電話への対応を行うことなく、迷惑電話検出処理を終了する。

一方、迷惑電話評価値が閾値以上である場合（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、迷惑電話判定部１５０は、対象の通話が迷惑電話であると判定し、迷惑電話情報を出力する（ステップＳ１０８）。迷惑電話判定部１５０は、例えば、第２の電話機の電話番号を含む情報を出力する。第２の電話機からの電話（迷惑電話）を受ける第１の電話機に迷惑電話検出装置１が内蔵されている場合、迷惑電話検出装置１から出力された迷惑電話情報は、例えば、第１の電話機のディスプレイに表示される。

図３Ａは、重み係数の算出方法の例を説明するグラフである。図３Ｂは、重み係数の算出方法の別の例を説明するグラフである。

重み係数ｗを算出する際に用いる重み関数には、例えば、図３Ａに示すように、通話時間Ｔ１に応じて重み係数ｗ１が代わる関数ｗ１＝ｗ（Ｔ１）を用いることができる。図３Ａに示したｗ１＝ｗ（Ｔ１）は、通話時間が２分以下の場合ｗ１＝１となり、通話時間がＴｘ分以上（Ｔｘ＞２）の場合ｗ１＝０．５となる。そのため、式（１）の重み係数ｗをｗ＝ｗ１とする場合、通話時間が短いほど第１の判定情報の迷惑電話評価値への寄与度が大きくなる。そのため、重み関数ｗ（Ｔ１）基づいて重み係数ｗ１を算出する場合、第１の判定情報は迷惑電話に対する通話時間Ｔ１が短い場合の通話傾向に基づいて定め、第２の判定情報は迷惑電話に対する通話時間Ｔ１が長い場合の通話傾向に基づいて定める。これにより、迷惑電話検出装置１では、通話時間Ｔ１に応じた適切な迷惑電話評価値を算出することが可能になる。よって、迷惑電話検出装置１は、通話時間Ｔ１が短い場合でも迷惑電話であるか否かを精度良く判定することが可能となる。

また、重み係数ｗを算出する際に用いる重み関数には、例えば、図３Ｂに示すように、のべ音声区間長Ｔ２に応じて重み係数ｗ２が変わる関数ｗ２＝ｗ（Ｔ２）を用いることができる。ここで、のべ音声区間長Ｔ２は、一通話の入力音声信号における音声区間の時間長の和である。図３Ｂに示したｗ２＝ｗ（Ｔ２）は、通話時間が１分以下の場合ｗ２＝１となり、通話時間が２分以上の場合ｗ２＝０．５となる。そのため、式（１）の重み係数ｗをｗ＝ｗ２とした場合も、のべ音声区間長Ｔ２が短いほど第１の判定情報の迷惑電話評価値への寄与度が大きくなる。そのため、重み関数ｗ（Ｔ２）基づいて重み係数ｗ２を算出する場合、第１の判定情報は迷惑電話に対するのべ音声区間長Ｔ２が短い場合の通話傾向に基づいて定め、第２の判定情報は迷惑電話に対するのべ音声区間長Ｔ２が長い場合の通話傾向に基づいて定める。これにより、迷惑電話検出装置１では、のべ音声区間長Ｔ２に応じた適切な迷惑電話評価値を算出することが可能になる。よって、迷惑電話検出装置１は、のべ音声区間長Ｔ２が短い場合でも迷惑電話であるか否かを精度良く判定することが可能となる。

更に、本実施形態の迷惑電話検出装置１においては、重み係数ｗを算出する際に、通話時間Ｔ１から求めた重み係数ｗ１と、のべ音声区間長Ｔ２から求めた重み係数ｗ２とのうち大きいほうの重み係数を選択するようにしてもよい。

なお、本実施形態の迷惑電話検出装置１は、上記のように携帯電話機に内蔵させたものに限らず、例えば、図４に示すように、電話機とは別体のものであってもよい。図４は、迷惑電話検出装置の設置例を示す図である。

図４において、第１の電話機２は、電話網３を介して第２の電話機４とコネクションを確立し、第１の電話機２の利用者と第２の電話機４の利用者との通話を可能にする。なお、第１の電話機２は、例えば、電話網３の代わりにＩＰ網を介して第２の電話機４とのコネクションを確立し、２台の電話機２，４を用いた通話を可能にするものであってもよい。

第１の電話機２の利用者が迷惑電話検出装置１を使用する場合、例えば、第１の電話機２の近傍に迷惑電話検出装置１を設置する。この際、例えば、第１の電話機２と電話網３とを接続する電話ケーブルに図示しない分岐器等のモニター用の部品を取り付け、当該部品と迷惑電話検出装置１の入力部（フレーム処理部１００）とを接続する。これにより、第１の電話機２の利用者と第２の電話機４の利用者との通話を迷惑電話検出装置１で取得し、第２の電話機４からの電話が迷惑電話であるか否かを判定することができる。

また、迷惑電話検出装置１の出力部（迷惑電話判定部１５０）には、表示器５を接続する。これにより、第２の電話機４からの電話が迷惑電話である場合、表示器５に迷惑電話であることを表示し、第１の電話機２の利用者に通知することができる。

なお、図２のフローチャートは、本実施形態に係る迷惑電話検出処理の一例である。本実施形態に係る迷惑電話検出処理では、例えば、通話音声を録音しておき、通話終了後に入力音声のフレーム処理（ステップＳ１０１）や、第１の判定情報及び第２の判定情報を算出する処理（ステップＳ１０２）を行ってもよい。また、本実施形態に係る迷惑電話検出処理では、通話中に迷惑電話評価値を算出し、迷惑電話であるか否かの判定を行ってもよい。

［第２の実施形態］
図５Ａは、第２の実施形態に係る迷惑電話検出装置の機能的構成を示す図である。図５Ｂは、第２の実施形態に係る迷惑電話検出装置の迷惑電話評価値算出部の構成を示す図である。

図５Ａに示すように、本実施形態の迷惑電話検出装置１は、フレーム処理部１００と、判定情報算出部１１０と、会話量算出部１２０と、重み算出部１３０と、迷惑電話評価値算出部１４０と、迷惑電話判定部１５０と、を備える。

フレーム処理部１００は、入力音声（通話音声）を音声信号の処理単位であるフレームに分割し、各フレームを時間領域の信号から周波数領域の信号に変換する。

判定情報算出部１１０は、フレーム化した音声信号を分析し、迷惑電話であるか否かの判定に使用する複数種類の判定情報を算出する。本実施形態の判定情報算出部１１０は、ピッチ抽出部１１１と、パワー算出部１１２と、ピッチ／パワー蓄積部１１３と、ストレス評価値算出部１１４と、音声認識部１１５と、認識結果蓄積部１１６と、を含む。

ピッチ抽出部１１１は、フレーム信号のピッチを抽出する。パワー算出部１１２は、フレーム信号のパワーを算出する。ピッチ／パワー蓄積部１１３は、抽出したピッチ及び算出したパワーを蓄積する。ストレス評価値算出部１１４は、蓄積したフレーム信号のピッチ及びパワーに基づいて、話者がどの程度のストレスを感じているかを表すストレス評価値を算出する。音声認識部１１５は、既知の音声認識により音声信号に含まれる所定のキーワードを検出する。認識結果蓄積部１１６は、音声認識部１１５において検出したキーワード毎の検出数を蓄積する。

会話量算出部１２０は、入力音声における会話の長さに関する情報（会話量）を算出する。本実施形態の会話量算出部１２０は、通話時間算出部１２１と、のべ音声区間長算出部１２２と、を含む。通話時間算出部１２１は、例えば、迷惑電話検出装置１の外部から通話開始時と終了時にブロードキャストされるそれぞれのシステムメッセージを受け取った時刻情報に基づいて、通話時間Ｔ１を算出する。のべ音声区間長算出部１２２は、音声認識部１１５の認識結果に基づいて、一通話内から検出された音声区間の時間長の総和を算出する。

重み算出部１３０は、会話量算出部１２０で算出した会話量に基づいて、迷惑電話であるか否かの判定に用いる複数種類の判定情報に対する重みを算出する。本実施形態の重み算出部１３０は、通話時間Ｔ１に基づいて算出した重みｗ１と、のべ音声区間長Ｔ２に基づいて算出した重みｗ２とのうち値の大きいほうの重みを採用する。

迷惑電話評価値算出部１４０は、判定情報算出部１１０で算出した複数種類の判定情報と、重み算出部１３０で算出した重みとを用いて迷惑電話らしさを表す迷惑電話評価値を算出する。本実施形態の迷惑電話評価値算出部１４０は、図５Ｂに示すように、キーワード評価値算出部１４１と、評価値統合部１４２と、を含む。

キーワード評価値算出部１４１は、判定情報算出部１１０の認識結果蓄積部１１６から読み出した認識結果（キーワードの検出数）に基づいて、キーワード評価値を算出する。キーワード評価値は、例えば、キーワードの検出数に所定の定数を乗じた値とする。評価値統合部１４２は、重み算出部１３０で算出した重みｗを用いてストレス評価値算出部１１４で算出したストレス評価値と、キーワード評価値とを合算し、迷惑電話評価値を算出する。

迷惑電話判定部１５０は、迷惑電話評価値に基づいて、迷惑電話であるか否かを判定する。迷惑電話であると判定した場合、迷惑電話判定部１５０は、迷惑電話であることを示す情報を出力する。

本実施形態の迷惑電話検出装置１は、第１の実施形態のものと同様、電話機に内蔵されていてもよいし、電話機とは別体のものでもよい。

以下、図６Ａ及び図６Ｂを参照して、本実施形態の迷惑電話検出装置１が行う迷惑電話検出処理を説明する。なお、以下の説明では、迷惑電話を受ける側の電話機を第１の電話機といい、第１の電話機に対してコネクションの確立要求を送信する電話機を第２の電話機という。

図６Ａは、第２の実施形態に係る迷惑電話検出処理を説明するフローチャート（その１）である。図６Ｂは、第２の実施形態に係る迷惑電話検出処理を説明するフローチャート（その２）である。

第２の電話機からの要求に応答して通話が開始されると、図６Ａに示すように、迷惑電話検出装置１は、まず、通話音声の入力の受付を開始する（ステップＳ２００）。ステップＳ２００の処理は、フレーム処理部１００が行う。

通話音声の入力の受付を開始した後、フレーム処理部１００は、入力された通話音声（入力音声）のフレーム処理を行う（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１において、フレーム処理部１００は、例えば、入力音声信号を所定時間毎の複数のフレーム信号に分割し、各フレーム信号を時間領域の信号から周波数領域の信号に変換する。フレーム処理部１００は、フレーム処理後のフレーム信号を判定情報算出部１１０に出力する。

フレーム処理後のフレーム信号が入力されると、判定情報算出部１１０が、入力されたフレーム信号を用い、ステップＳ２０２〜２０６の処理を行う。判定情報算出部１１０は、まず、入力されたフレーム信号からピッチを抽出して蓄積する処理（ステップＳ２０２）と、入力されたフレーム信号からパワーを算出して蓄積する処理（ステップＳ２０３）とを行う。ステップＳ２０２はピッチ抽出部１１１が行い、ステップＳ２０３はパワー算出部１１２が行う。ピッチ抽出部１１１は、既知の抽出方法によりピッチを抽出し、抽出したピッチをピッチ／パワー蓄積部１１３に蓄積する。パワー算出部１１２は、既知の算出方法によりパワーを算出し、算出したパワーをピッチ／パワー蓄積部１１３に蓄積する。ステップＳ２０２，Ｓ２０３は、処理の順番が逆であってもよいし、並列に行ってもよい。

また、判定情報算出部１１０は、ステップＳ２０２，Ｓ２０３の処理と並行して、音声認識処理（ステップＳ２０４）、キーワードを蓄積する処理（ステップＳ２０５）、及び音声区間の検出結果を蓄積する処理（ステップＳ２０６）を行う。ステップＳ２０４〜Ｓ２０６は、音声認識部１１５が行う。音声認識部１１５は、まず、既知の音声認識処理により、入力されたフレーム信号（音声信号）から所定のキーワードを検出する。次に、音声認識部１１５は、検出したキーワード毎の検出数を認識結果蓄積部１１６に蓄積する。更に、音声認識部１１５は、音声信号から検出した音声区間の時間に関する情報を認識結果蓄積部１１６に蓄積するとともに、会話量算出部１２０ののべ音声区間長算出部１２２に出力する。ステップＳ２０４〜Ｓ２０６の処理は、図６Ａに示したようにステップＳ２０２，Ｓ２０３と並列に行ってもよいし、ステップＳ２０２，Ｓ２０３の前又は後に行ってもよい。

ステップＳ２０２〜Ｓ２０６の処理の後、迷惑電話検出装置１は、通話が終了したか否かを判定する（ステップＳ２０７）。ステップＳ２０７の判定は、例えば、フレーム処理部１００が行う。フレーム処理部１００は、例えば、一通話における入力音声信号の最後までフレーム処理を行った場合、通話が終了したと判定する。一通話における入力音声信号の最後までフレーム処理を行っていない場合（ステップＳ２０７；Ｎｏ）、フレーム処理部１００は、通話中と判定してステップＳ２０１，Ｓ２０２〜２０６の処理を続ける。

一方、一通話における入力音声信号の最後までフレーム処理を行った場合（ステップＳ２０７；Ｙｅｓ）、フレーム処理部１００は、通話が終了したことを示す信号を判定情報算出部１１０に出力する。

通話が終了すると、図６Ｂに示すように、迷惑電話検出装置１は、次に、ステップＳ２０８，Ｓ２０９〜Ｓ２１１の処理を行う。ステップＳ２０８は判定情報算出部１１０が行い、ステップＳ２０９〜Ｓ２１１は会話量算出部１２０及び重み算出部１３０が行う。

判定情報算出部１１０は、通話が終了したことを示す信号が入力されると、ストレス評価値算出部１１４においてストレス評価値ＥＶＳを算出する（ステップＳ２０８）。ストレス評価値算出部１１４は、ピッチ／パワー蓄積部１１３に蓄積されたピッチ及びパワーを用い、既知の算出方法によりストレス評価値を算出する。

また、迷惑電話検出装置１では、ステップＳ２０８の処理と並行して、通話時間Ｔ１を取得する処理（ステップＳ２０９）、のべ音声区間長Ｔ２を算出する処理（ステップＳ２１０）、及び重みｗを算出する処理（ステップＳ２１１）が行われる。ステップＳ２０９は会話量算出部１２０の通話時間算出部１２１が行い、ステップＳ２１０は会話量算出部１２０ののべ音声区間長算出部１２２が行う。また、ステップＳ２１１は重み算出部１３０が行う。通話時間算出部１２１は、例えば、電話機の制御部からのシステムメッセージに基づいて通話時間Ｔ１を取得（算出）する。のべ音声区間長算出部１２２は、音声認識部１１５から入力された音声認識の結果、又は認識結果蓄積部１１６に蓄積された音声認識の結果に基づいて、一通話内における音声区間の総和であるのべ音声区間長Ｔ２を算出する。重み算出部１３０は、通話時間Ｔ１に基づいて設定される重み係数ｗ１と、のべ音声区間長Ｔ２に基づいて設定される重み係数ｗ２のうち、値の大きいほうの重み係数を迷惑電話評価値の算出に用いる重み係数ｗに決定する。すなわち、重み算出部１３０は、下記式（２）により迷惑電話評価値の算出に用いる重み係数ｗを算出する。
ｗ＝ｍａｘ｛ｗ１，ｗ２｝ ・・・（２）

重み算出部１３０は、算出した重み係数を迷惑電話評価値算出部１４０に出力する。

音声認識の結果、ストレス評価値ＥＶＳ、及び重み係数ｗが入力されると、迷惑電話評価値算出部１４０は、まず、キーワード評価値ＥＶＫを算出する（ステップＳ２１２）。ステップＳ２１２は、キーワード評価値算出部１４１が行う。キーワード評価値算出部１４１は、例えば、音声認識の結果から各キーワードの検出数を算出し、キーワードの検出数に所定の定数を乗じた値をキーワード評価値ＥＶＫとする。

キーワード評価値ＥＶＫを算出すると、次に、迷惑電話評価値算出部１４０は、キーワード評価値ＥＶＫと、ストレス評価値ＥＶＳとを、重みｗを用いて合算して迷惑電話評価値ＥＶＮを算出する（ステップＳ２１３）。ステップＳ２１３は、評価値合算部１４２が行う。評価値合算部１４２は、例えば、下記式（３）により迷惑電話評価値ＥＶＮを算出する。
ＥＶＮ＝ｗ・ＥＶＫ＋（１−ｗ）・ＥＶＳ ・・・（３）

迷惑電話評価値算出部１４０は、算出した迷惑電話評価値を迷惑電話判定部１５０に出力する。

迷惑電話評価値が入力されると、迷惑電話判定部１５０は、迷惑電話評価値ＥＶＮが閾値ＴＨ以上であるか否かを判定する（ステップＳ２１４）。迷惑電話評価値が閾値よりも小さい場合場合（ステップＳ２１４；Ｎｏ）、迷惑電話判定部１５０は、対象の通話が迷惑電話ではないと判定する。これにより、迷惑電話検出装置１は、迷惑電話への対応を行うことなく、迷惑電話検出処理を終了する。

一方、迷惑電話評価値が閾値以上である場合（ステップＳ２１４；Ｙｅｓ）、迷惑電話判定部１５０は、対象の通話が迷惑電話であると判定し、迷惑電話情報を出力する（ステップＳ２１５）。迷惑電話判定部１５０は、例えば、第２の電話機の電話番号を含む情報を出力する。第２の電話機からの電話（迷惑電話）を受ける第１の電話機に迷惑電話検出装置１が内蔵されている場合、迷惑電話検出装置１から出力された迷惑電話情報は、例えば、第１の電話機のディスプレイに表示される。

このように、本実施形態では、迷惑電話であるか否かを判定するための複数種類の判別情報として、キーワード評価値と、ストレス評価値とを用いる。また、本実施形態では、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２が長くなり重みｗが小さくなると、迷惑電話評価値に対するキーワード評価値ＥＶＫの寄与率が低下し、ストレス評価値ＥＶＳの寄与率が増加する。すなわち、本実施形態に係る迷惑電話検出方法では、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２が長くなると、迷惑電話を受けた話者のストレスの程度が増す傾向にあることを利用して迷惑電話評価値を算出する。したがって、本実施形態によれば、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２の長さに応じた適切な迷惑電話評価値を算出することが可能となる。よって、本実施形態によれば、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２が短い場合でも迷惑電話であるか否かを精度良く判定することが可能となる。

なお、図６Ａ及び図６Ｂのフローチャートは、本実施形態に係る迷惑電話検出処理の一例である。本実施形態に係る迷惑電話検出処理では、例えば、通話音声を録音しておき、通話終了後にステップＳ２０１〜Ｓ２０６の処理を行ってもよい。また、本実施形態に係る迷惑電話検出処理では、通話中に迷惑電話評価値を算出し、迷惑電話であるか否かの判定を行ってもよい。

［第３の実施形態］
図７は、第３の実施形態に係る迷惑電話検出装置における重み算出部及び迷惑電話評価値算出部の構成を示す図である。

本実施形態では、第２の実施形態の迷惑電話検出処理においてキーワード評価値を算出する際にも通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２の長さを考慮することで、より適切な迷惑電話評価値の算出を可能にする例を説明する。

本実施形態に係る迷惑電話検出装置１は、図５Ａに示したように、フレーム処理部１００と、判定情報算出部１１０と、会話量算出部１２０と、重み算出部１３０と、迷惑電話評価値算出部１４０と、迷惑電話判定部１５０と、を備える。本実施形態の迷惑電話検出装置１におけるフレーム処理部１００と、判定情報算出部１１０と、会話量算出部１２０と、迷惑電話判定部１５０とは、第２の実施形態で説明した通りでよい。

本実施形態の迷惑電話検出装置１における重み算出部１３０は、図７に示したように、第１の重み算出部１３１と、第２の重み算出部１３２と、を含む。第１の重み算出部１３１は、通話時間Ｔ１とのべ音声区間長Ｔ２とを用いて第１の重みｗを算出する。第２の重み算出部１３２は、通話時間Ｔ１とのべ音声区間長Ｔ２とを用いて第２の重みαを算出する。

また、本実施形態の迷惑電話検出装置１における迷惑電話評価値算出部１４０は、キーワード評価値算出部１４１と、評価値合算部１４２と、キーワードリスト１４３と、を含む。キーワード評価値算出部１４１は、キーワードリスト１４３に登録されたキーワードの検出数と、第２の重みαとを用いてキーワード評価値ＥＶＫを算出する。評価値合算部１４２は、第１の重みｗを用いて、ストレス評価値ＥＶＳと、キーワード評価値ＥＶＫとを合算して迷惑電話評価値ＥＶＮを算出する。

図８は、キーワードリストの例を示す図である。キーワードリスト１４３には、図８に示すように、第１のリスト１４３−１と、第２のリスト１４３−２とが登録されている。第１のリスト１４３−１には、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２が所定の閾値ＴＴＨ以上である場合に頻出する傾向のある複数のキーワードが登録されている。一方、第２のリスト１４３−２には、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２が閾値ＴＴＨよりも短い場合に頻出する傾向のある複数のキーワードが登録されている。

本実施形態のキーワード評価値算出部１４１では、このキーワードリスト１４３を参照し、下記式（４）によりキーワード評価値ＥＶＫを算出する。

式（４）のＮＫ１（ｉ）及びＮＫ２（ｊ）は、それぞれ第１のリストのｉ番目のキーワードの検出数、及び第２のリストのｊ番目のキーワードの検出数である。また、式（４）のＭ１（ｉ）及びＭ２（ｊ）は、それぞれ第１のリストのｉ番目のキーワードに乗じる定数、及び第２のリストのｊ番目のキーワードに乗じる定数である。

式（４）のαは、第２の重み算出部１３２において下記式（５）により算出した第２の重みである。
α＝ｍａｘ｛α（Ｔ１），α（Ｔ２）｝ ・・・（５）

式５のα（Ｔ１）及びα（Ｔ２）は、それぞれ、図９に示した重み関数を用いて算出した通話時間Ｔ１のときの第２の重み係数、及びのべ音声区間長Ｔ２のときの第２の重み係数である。図９は、第２の重み係数の算出方法を説明するグラフである。

なお、図９に示した２つのグラフは、上側のグラフが通話時間Ｔ１と重みα１との関係を示すグラフであり、下側のグラフがのべ音声区間長Ｔ２と重みα２との関係を示すグラフである。

図９の上側に示したα１＝α（Ｔ１）は、通話時間が２分以下の場合α１＝１となり、通話時間がＴｙ分以上（Ｔｘ＞２）の場合α１＝０となる。そのため、式（４）の重み係数αをα＝α１とする場合、通話時間が短いほど第２のリストに載っているキーワードのキーワード評価値への寄与度が大きくなる。同様に、図９の下側に示したα２＝α（Ｔ２）は、通話時間が１分以下の場合α２＝１となり、通話時間が２分以上の場合α２＝０となる。そのため、式（４）によりキーワード評価値ＥＶＫを算出する場合、通話時間が短いほど、第２のリスト１４３−２に載っているキーワードのキーワード評価値への寄与度が大きくなる。したがって、本実施形態によれば、キーワード評価値を算出する際に、通話時間Ｔ１又はのべ音声区間長Ｔ２の長さに応じた評価値を算出することができる。これにより、本実施形態の迷惑電話検出装置１では、キーワード評価値とストレス評価値とを合算して得られる迷惑電話評価値をより適切な値にすることが可能になる。よって、迷惑電話検出装置１は、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２が短い場合でも迷惑電話であるか否かを精度良く判定することが可能となる。

図１０は、第３の実施形態に係る迷惑電話検出処理における主要な処理を説明するフローチャートである。

本実施形態に係る迷惑電話検出処理では、第２の電話機からの要求に応答して通話が開始されると、迷惑電話検出装置１は、通話が終了するまで図６Ａに示したステップＳ２００〜Ｓ２０７の処理を行う。そして、通話が終了すると、図１０に示すように、迷惑電話検出装置１は、次に、ステップＳ２２０〜Ｓ２２４の処理を行う。ステップＳ２２０は判定情報算出部１１０が行い、ステップＳ２２１〜Ｓ２２４は会話量算出部１２０及び重み算出部１３０が行う。

判定情報算出部１１０は、通話が終了したことを示す信号が入力されると、ストレス評価値算出部１１４においてストレス評価値ＥＶＳを算出する（ステップＳ２２０）。ストレス評価値算出部１１４は、ピッチ／パワー蓄積部１１３に蓄積されたピッチ及びパワーを用い、既知の算出方法によりストレス評価値を算出する。

また、迷惑電話検出装置１では、ステップＳ２２０の処理と並行して、通話時間Ｔ１を取得する処理（ステップＳ２２１）、のべ音声区間長Ｔ２を算出する処理（ステップＳ２２２）、第１の重みｗを算出する処理（ステップＳ２２３）、及び第２の重みαを算出する処理（ステップＳ２２４）が行われる。ステップＳ２２１は会話量算出部１２０の通話時間算出部１２１が行い、ステップＳ２２２は会話量算出部１２０ののべ音声区間長算出部１２２が行う。また、ステップＳ２２３は図７に示す重み算出部１３０の第１の重み算出部１３１が行い、ステップＳ２２４は重み算出部の第２の重み算出部１３２が行う。通話時間算出部１２１は、例えば、電話機の制御部からのシステムメッセージに基づいて通話時間Ｔ１を取得（算出）する。のべ音声区間長算出部１２２は、音声認識部１１５から入力された音声認識の結果、又は認識結果蓄積部１１６に蓄積された音声認識の結果に基づいて、一通話内における音声区間の総和であるのべ音声区間長Ｔ２を算出する。

第１の重み算出部１３１は、通話時間Ｔ１に基づいて設定される重み係数ｗ１と、のべ音声区間長Ｔ２に基づいて設定される重み係数ｗ２のうち、値の大きいほうの重み係数を迷惑電話評価値の算出に用いる重み係数ｗに決定する。重みｗ１は図３Ａに示した重み関数により算出し、重みｗ２は図３Ｂに示した重み関数により算出する。

同様に、第２の重み算出部１３２は、通話時間Ｔ１に基づいて設定される重み係数α１と、のべ音声区間長Ｔ２に基づいて設定される重み係数α２のうち、値の大きいほうの重み係数をキーワード評価値の算出に用いる重み係数αに決定する。重みα１，α２は、図９に示した重み関数により算出する。

重み算出部１３０は、算出した重み係数ｗ，αを迷惑電話評価値算出部１４０に出力する。

音声認識の結果、ストレス評価値ＥＶＳ、及び重み係数ｗ，αが入力されると、迷惑電話評価値算出部１４０は、まず、第２の重みαを用いてキーワード評価値ＥＶＫを算出する（ステップＳ２２５）。ステップＳ２２５は、キーワード評価値算出部１４１が行う。キーワード評価値算出部１４１は、例えば、キーワードリスト１４３を参照し、音声認識の結果から第１のリスト１４３−１及び第２のリスト１４３−２に登録された各キーワードの検出数を算出する。その後、キーワード評価値算出部１４１は、式（４）により、通話時間Ｔ１又はのべ音声区間長Ｔ２に応じた重みでキーワード評価値ＥＶＫを算出し、評価値合算部１４２に出力する。

キーワード評価値ＥＶＫが入力されると、評価値合算部１４２は、キーワード評価値ＥＶＫと、ストレス評価値ＥＶＳとを、第１の重みｗを用いて合算し、迷惑電話評価値ＥＶＮを算出する（ステップＳ２２６）。ステップＳ２２６において、評価値合算部１４２は、例えば、上記式（３）により迷惑電話評価値ＥＶＮを算出する。

迷惑電話評価値算出部１４０は、算出した迷惑電話評価値を迷惑電話判定部１５０に出力する。

迷惑電話評価値が入力されると、迷惑電話判定部１５０は、迷惑電話評価値ＥＶＮが閾値ＴＨ以上であるか否かを判定する（ステップＳ２２７）。迷惑電話評価値が閾値よりも小さい場合（ステップＳ２２７；Ｎｏ）、迷惑電話判定部１５０は、対象の通話が迷惑電話ではないと判定する。これにより、迷惑電話検出装置１は、迷惑電話への対応を行うことなく、迷惑電話検出処理を終了する。

一方、迷惑電話評価値が閾値以上である場合（ステップＳ２２７；Ｙｅｓ）、迷惑電話判定部１５０は、対象の通話が迷惑電話であると判定し、迷惑電話情報を出力する（ステップＳ２２８）。迷惑電話判定部１５０は、例えば、第２の電話機の電話番号を含む情報を出力する。第２の電話機からの電話（迷惑電話）を受ける第１の電話機に迷惑電話検出装置１が内蔵されている場合、迷惑電話検出装置１から出力された迷惑電話情報は、例えば、第１の電話機のディスプレイに表示される。

このように、本実施形態では、迷惑電話であるか否かを判定するための複数種類の判別情報として、キーワード評価値と、ストレス評価値とを用いる。また、本実施形態では、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２が長くなり重みｗが小さくなると、迷惑電話評価値に対するキーワード評価値ＥＶＫの寄与率が低下し、ストレス評価値ＥＶＳの寄与率が増加する。すなわち、本実施形態に係る迷惑電話検出方法では、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２が長くなると、迷惑電話を受けた話者のストレスの程度が増す傾向にあることを利用して迷惑電話評価値を算出する。更に、本実施形態では、キーワード評価値を算出する際のキーワードを通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２により２つにわけ、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２に応じた重みを各キーワードに付与してキーワード評価値を算出する。そのため、本実施形態によれば、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２に応じた適切なキーワード評価値を算出することが可能となる。したがって、本実施形態によれば、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２の長さに応じた適切な迷惑電話評価値を算出することが可能となる。よって、本実施形態によれば、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２が短い場合でも迷惑電話であるか否かをより精度良く判定することが可能となる。

なお、図６Ａ及び図１０に示したフローチャートは、本実施形態に係る迷惑電話検出処理の一例である。本実施形態に係る迷惑電話検出処理では、例えば、通話音声を録音しておき、通話終了後に図６ＡのステップＳ２０１〜Ｓ２０６を行ってもよい。また、本実施形態に係る迷惑電話検出処理では、通話中に迷惑電話評価値を算出し、迷惑電話であるか否かの判定を行ってもよい。

［第４の実施形態］
図１１は、第４の実施形態に係る迷惑電話検出装置の機能的構成を示す図である。

本実施形態では、ニューラルネットワークを使用して迷惑電話評価値を算出する迷惑電話検出装置及び検出方法について説明する。

本実施形態に係る迷惑電話検出装置１は、図１１に示したように、フレーム処理部１００と、判定情報算出部１１０と、会話量算出部１２０と、迷惑電話評価値算出部１４５と、迷惑電話判定部１５０と、を備える。本実施形態の迷惑電話検出装置１におけるフレーム処理部１００と、判定情報算出部１１０と、会話量算出部１２０と、迷惑電話判定部１５０とは、第２の実施形態で説明した通りでよい。

一方、本実施形態の迷惑電話検出装置１における迷惑電話評価値算出部１４５は、図１１に示したように、重み算出部１４６を内包している。

図１２は、ニューラルネットワークの例を説明する図である。
迷惑電話評価値算出部１４５は、迷惑電話評価値を算出するための判別関数として、例えば、図１２に示したようなニューラルネットワークを使用する。ニューラルネットワークは、入力層と、出力層と、隠れ層と、を備える。

入力層は、迷惑電話評価値の算出に用いる値を入力するユニットの層である。本実施形態では、迷惑電話評価値の算出に、通話時間Ｔ１、のべ音声区間長Ｔ２、ストレス評価値ＥＶＳ、及び検出キーワード数を用いる。そのため、入力層にはｘ１〜ｘ４の４個のユニットを設ける。例えば、ユニットｘ１には通話時間Ｔ１、ユニットｘ２にはのべ音声区間長Ｔ２、ユニットｘ３にはストレス評価値、ユニットｘ４には検出キーワード数が、適切な値に正規化（例えば平均値０分散１）された後入力される。

一方、出力層は、迷惑電話らしさの確立を出力するユニットの層である。本実施形態では、簡単のため、迷惑電話であるか否かを出力する。そのため、出力層には、Ｏ１及びＯ２の２個のユニットを設ける。ユニットＯ１は迷惑電話ではない確率Ｐ（ＮＮＣ，ｘ）を出力し、ユニットＯ２は迷惑電話である確率Ｐ（ＮＣ，ｘ）を出力する。

隠れ層は、入力層と出力層との間にあり、図１２に示した例では２層の隠れ層を設けてある。入力層のユニットと第１の隠れ層（下側の隠れ層）のユニットとを接続する枝には、それぞれ異なる重みが設定されており、第１の隠れ層の各ユニットでは、入力層の全ユニットの値の重み付け和にバイアスを加えた後、活性化関数に入力した値が算出される。また、第１の隠れ層のユニットと第２の隠れ層（上側の隠れ層）のユニットとを接続する枝にも重みが設定されており、第２の隠れ層の各ユニットでは、第１の隠れ層の全ユニットの値の重み付け和にバイアスを加えた後、活性化関数に入力した値が算出される。更に、第２の隠れ層のユニットと出力層のユニットとを接続する枝にも重みが設定されており、ユニットＯ１は迷惑電話ではない確率Ｐ（ＮＮＣ，ｘ）を出力し、ユニットＯ２は迷惑電話である確率Ｐ（ＮＣ，ｘ）を出力する。すなわち、迷惑電話評価値算出部１４５が内包する重み算出部１４６は、ニューラルネットワークの重みとバイアスで表現される。

そして、迷惑電話評価値算出部１４５は、出力層のユニットＯ１，Ｏ２から出力される迷惑電話ではない確率Ｐ（ＮＮＣ，ｘ）及び迷惑電話である確率Ｐ（ＮＣ，ｘ）を用い、下記式（６）により迷惑電話らしさの条件付き確率Ｐ（ＮＣ｜ｘ）を算出する。

図１３は、第４の実施形態に係る迷惑電話検出処理における主要な処理を説明するフローチャートである。

本実施形態に係る迷惑電話検出処理では、第２の電話機からの要求に応答して通話が開始されると、迷惑電話検出装置１は、通話が終了するまで図６Ａに示したステップＳ２００〜Ｓ２０７の処理を行う。そして、通話が終了すると、図１３に示すように、迷惑電話検出装置１は、次に、ステップＳ２３０〜Ｓ２３２の処理を行う。ステップＳ２３０は判定情報算出部１１０が行い、ステップＳ２３１，Ｓ２３２は会話量算出部１２０が行う。

判定情報算出部１１０は、通話が終了したことを示す信号が入力されると、ストレス評価値算出部１１４においてストレス評価値ＥＶＳを算出する（ステップＳ２３０）。ストレス評価値算出部１１４は、ピッチ／パワー蓄積部１１３に蓄積されたピッチ及びパワーを用い、既知の算出方法によりストレス評価値を算出する。

また、迷惑電話検出装置１では、ステップＳ２３０の処理と並行して、通話時間Ｔ１を取得する処理（ステップＳ２３１）、及びのべ音声区間長Ｔ２を算出する処理（ステップＳ２３２）が行われる。ステップＳ２３１は会話量算出部１２０の通話時間算出部１２１が行い、ステップＳ２３２は会話量算出部１２０ののべ音声区間長算出部１２２が行う。通話時間算出部１２１は、例えば、電話機の制御部からのシステムメッセージに基づいて通話時間Ｔ１を取得（算出）する。のべ音声区間長算出部１２２は、音声認識部１１５から入力された音声認識の結果、又は認識結果蓄積部１１６に蓄積された音声認識の結果に基づいて、一通話内における音声区間の総和であるのべ音声区間長Ｔ２を算出する。会話量算出部１２０は、通話時間Ｔ１及びのべ音声区間長Ｔ２を迷惑電話評価値算出部１４５に出力する。

通話時間Ｔ１及びのべ音声区間長Ｔ２が入力されると、迷惑電話評価値算出部１４５は、まず、検出キーワード数を算出する（ステップＳ２３３）。迷惑電話評価値算出部１４５は、判定情報算出部１１０の認識結果蓄積部１１６を参照し、検出されたキーワード毎に各キーワードの検出数を算出する。その後、迷惑電話評価値算出部１４５は、判別関数（ニューラルネットワーク）を用いて迷惑電話らしさの確率Ｐ（ＮＣ｜ｘ）を算出する（ステップＳ２３４）。ステップＳ２３４において、迷惑電話評価値算出部１４５は、図１２に示したようなニューラルネットワークから出力される確率Ｐ（ＮＮＣ，ｘ），Ｐ（ＮＣ，ｘ）を用い、式（６）により迷惑電話らしさの確率Ｐ（ＮＣ｜ｘ）を算出する。迷惑電話評価値算出部１４５は、算出した迷惑電話らしさの確率Ｐ（ＮＣ｜ｘ）を迷惑電話評価値として迷惑電話判定部１５０に出力する。

迷惑電話評価値が入力されると、迷惑電話判定部１５０は、迷惑電話評価値（迷惑電話らしさの確率Ｐ（ＮＣ｜ｘ））が閾値ＴＨ２以上であるか否かを判定する（ステップＳ２３５）。迷惑電話評価値が閾値よりも小さい場合（ステップＳ２３５；Ｎｏ）、迷惑電話判定部１５０は、対象の通話が迷惑電話ではないと判定する。これにより、迷惑電話検出装置１は、迷惑電話への対応を行うことなく、迷惑電話検出処理を終了する。

一方、迷惑電話評価値が閾値以上である場合（ステップＳ２３５；Ｙｅｓ）、迷惑電話判定部１５０は、対象の通話が迷惑電話であると判定し、迷惑電話情報を出力する（ステップＳ２３６）。迷惑電話判定部１５０は、例えば、第２の電話機の電話番号を含む情報を出力する。第２の電話機からの電話（迷惑電話）を受ける第１の電話機に迷惑電話検出装置１が内蔵されている場合、迷惑電話検出装置１から出力された迷惑電話情報は、例えば、第１の電話機のディスプレイに表示される。

このように、本実施形態では、迷惑電話評価値として、ニューラルネットワークを用いて算出した迷惑電話らしさの確率Ｐ（ＮＣ｜ｘ）を用いる。そのため、迷惑電話評価値算出部１４５は、重みｗの設定が異なる数通りの算出結果からより最適な迷惑電話評価値を求めることができる。よって、本実施形態によれば、迷惑電話であるか否かをより一層精度良く判定することが可能となる。

なお、図６Ａ及び図１３に示したフローチャートは、本実施形態に係る迷惑電話検出処理の一例である。本実施形態に係る迷惑電話検出処理では、例えば、通話音声を録音しておき、通話終了後に図６ＡのステップＳ２０１〜Ｓ２０６を行ってもよい。また、本実施形態に係る迷惑電話検出処理では、通話中に迷惑電話評価値を算出し、迷惑電話であるか否かの判定を行ってもよい。

［第５の実施形態］
図１４は、第５の実施形態に係る迷惑電話検出システムの機能的構成を示す図である。

本実施形態では、第１〜第４の実施形態で説明した迷惑電話検出装置による検出処理の結果を用い、迷惑電話の着信拒否の設定を随時更新するシステムについて説明する。

本実施形態に係る迷惑電話検出システムは、図１４に示すように、クライアント６と、サーバ７と、を含む。クライアント６とサーバ７とは、Local Area Network（ＬＡＮ）或いはインターネット等の通信ネットワークを介して通信可能に接続される。なお、図１４には、クライアント６を１個だけ示しているが、本実施形態に係る迷惑電話検出システムでは、１個のサーバに対し複数のクライアント６が接続可能になっている。

クライアント６は、電話機として用いることが可能な通信機器である。このクライアント６は、通信管理部６０１と、迷惑電話検出装置６０２と、迷惑電話情報送信部６０３と、着信拒否番号取得部６０４と、着信拒否番号データベース（着信拒否番号ＤＢ）６０５と、を備える。また、クライアント６は、コネクション制御部６０６と、通話制御部６０７と、を備える。

クライアント６の通信管理部６０１は、クライアント６と、電話機を含む他の通信機器との通信及び通話を管理する。

迷惑電話検出装置６０２は、第１〜第４の実施形態で説明した迷惑電話検出装置１に相当する。迷惑電話情報送信部６０３は、迷惑電話検出装置６０２から出力された迷惑電話情報をサーバ７に送信する。

着信拒否番号取得部６０４は、迷惑電話として着信を拒否する電話番号（着信拒否番号）のリストをサーバ７から取得する。着信拒否番号ＤＢ ６０５は、サーバ７から取得した着信拒否番号を蓄積する。

コネクション制御部６０６は、クライアント６と他の電話機とを用いた通話に関するコネクションの確立及び切断を制御する。通話処理部は６０７は、クライアント６と他の電話機とを用いた通話における音声信号の処理等を行う。

サーバ７は、複数のクライアントから収集した迷惑電話情報に基づいて迷惑電話を発呼する電話番号を特定し、当該電話番号を着信拒否番号として蓄積する。また、サーバ７は、蓄積した着信拒否番号をクライアントに送信（提供）する。このサーバ７は、通信管理部７０１と、迷惑電話情報取得部７０２と、着信拒否候補データベース（着信拒否候補ＤＢ）７０３と、着信拒否番号決定部７０４と、を備える。また、サーバ７は、着信拒否番号管理部７０５と、着信拒否番号データベース（着信拒否番号ＤＢ）７０６と、着信拒否番号送信部７０７と、を備える。

サーバ７の通信管理部７０１は、複数のクライアントとの通信を管理する。
迷惑電話情報取得部７０２は、クライアント６から送信された迷惑電話情報を取得する。着信拒否候補ＤＢ ７０３は、クライアント６から取得した迷惑電話情報に含まれる電話番号を、着信拒否の候補として蓄積する。

着信拒否番号決定部７０４は、着信拒否候補ＤＢ ７０３に蓄積された着信拒否の候補（電話番号）を参照し、着信拒否番号に登録するか否かを決定する。着信拒否番号管理部７０５は、着信拒否番号決定部７０４において着信拒否番号に登録すると決定した電話番号を、着信拒否番号ＤＢ ７０６に蓄積して管理する。着信拒否番号送信部７０７は、クライアント６に着信拒否番号ＤＢ ７０６に蓄積された着信拒否番号を送信する。

図１５は、第５の実施形態に係る迷惑電話検出システムが行う処理を説明するシーケンス図である。

本実施形態の迷惑電話検出システムでは、上記のように、クライアント６において迷惑電話が検出された場合に、クライアント６からサーバ７に迷惑電話情報が送信される。

このとき、クライアント６は、図１５に示すように、まず、他の電話機からの通話に関するコネクションの確立要求に応答してコネクションを確立する（ステップＳ３００）。ステップＳ３００は、クライアント６のコネクション制御部６０６が行う。コネクション制御部６０６は、着信拒否番号ＤＢ ６０５を参照し、コネクションの確立要求を発呼した電話機の電話番号が着信拒否番号ではないと判定すると、当該確立要求に応答してコネクションを確立する。

コネクションが確立されると、クライアント６は、通話信号の入力の受付を開始し（ステップＳ３０１）、フレーム処理（Ｓ３０２）及び判定情報の算出処理（ステップＳ３０３）を行う。ステップＳ３０１〜Ｓ３０３は、迷惑電話検出装置６０２が行う。迷惑電話検出装置６０２は、ステップＳ３０１〜Ｓ３０３の処理として、第１の実施形態で説明したステップＳ１００〜Ｓ１０２の処理（図２を参照）、或いは第２の実施形態で説明したステップＳ２００〜Ｓ２０６の処理（図６Ａを参照）を行う。また、クライアント６は、ステップＳ３０２，Ｓ３０３の処理を、通話が終了するまで繰り返す（ステップＳ３０４）。

通話が終了すると（ステップＳ３０４；Ｙｅｓ）、クライアント６は、直前に行っていた通話についての迷惑電話評価値を算出する処理（ステップＳ３０５）を行う。ステップＳ３０５の処理は、クライアント６の迷惑電話検出装置６０２が行う。クライアント６は、ステップＳ３０５の処理として、例えば、第１の実施形態で説明したステップＳ１０４〜Ｓ１０６の処理（図２を参照）、或いは第２の実施形態で説明したステップＳ２０８〜Ｓ２１３の処理（図６Ｂを参照）を行う。なお、クライアント６は、ステップＳ３０５の処理として、第３の実施形態で説明したステップＳ２２０〜Ｓ２２６の処理（図１０を参照）、或いは第４の実施形態で説明したＳ２３０〜Ｓ２３４の処理（図１３を参照）を行ってもよい。

その後、クライアント６は、算出した迷惑電話評価値に基づいて対象の通話が迷惑電話であるか否かを判定し（ステップＳ３０６）、迷惑電話である場合（ステップＳ３０６；Ｙｅｓ）、迷惑電話情報をサーバ７に送信する（ステップＳ３０７）。ステップＳ３０７の処理は、クライアント６の迷惑電話情報送信部６０３が行う。クライアント６は、迷惑電話情報として、対象の通話相手の電話番号と、通話時間、ストレス評価値、キーワード評価値、迷惑電話評価値等の判定情報とをサーバ７に送信する。なお、図１５では省略しているが、クライアント６からサーバ７に迷惑電話を送信する際には、所定の通信プロトコルに従ってクライアント６とサーバ７との間でコネクションを確立する処理が行われる。そして、コネクションが確立されると、クライアント６からサーバ７に迷惑電話情報が送信される。迷惑電話情報の送信が完了すると、クライアント６とサーバ７とのコネクションは切断される。

サーバ７は、クライアント６からの迷惑電話情報を受信すると（ステップＳ４００）、受信した情報を着信拒否候補ＤＢ ７０３に登録する（ステップＳ４０１）。ステップＳ４００，Ｓ４０１は、迷惑電話情報取得部７０２が行う。

次に、サーバ７は、着信拒否候補ＤＢ ７０３に登録された迷惑電話情報に含まれる電話番号と、着信拒否の条件とを比較し（ステップＳ４０２）、条件を満たす番号があるか否かを判定する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０２，Ｓ４０３は、着信拒否番号決定部７０４が行う。着信拒否番号決定部７０４は、例えば、一定期間内（例えば５日以内）における同じ電話番号に対する累積の迷惑電話評価値が第１の閾値（例えば２５０）を超えた場合、条件を満たすと判定する（ステップＳ４０３，Ｙｅｓ）。また、着信拒否番号決定部７０４は、例えば、一定期間内（例えば５日以内）における同じ電話番号に対する検出回数が第２の閾値（例えば５回）を超えた場合、条件を満たすと判定する（ステップＳ４０３，Ｙｅｓ）。着信拒否番号決定部７０４は、条件を満たす電話番号があった場合、当該電話番号を着信拒否番号として着信拒否番号管理部７０５に通知する。

着信拒否番号の通知を受けた着信拒否番号管理部７０５は、当該着信拒否番号を含む迷惑電話情報を着信拒否番号ＤＢ ７０６に登録する（ステップＳ４０４）。

また、サーバ７は、定期的、又は着信拒否番号ＤＢ ７０６の内容が変更されたときに、クライアント６に対して着信拒否番号ＤＢ ７０６を送信する。クライアント６に対して着信拒否番号ＤＢ ７０６を送信するときには、図１５に示したように、サーバ７とクライアント６との間でコネクションを確立する処理（ステップＳ４５０，Ｓ３５０）が行われる。そして、コネクションが確立されると、サーバ７の着信拒否番号送信部７０７が、クライアント６に着信拒否番号ＤＢを送信する（ステップＳ４５１）。クライアント６は、着信拒否番号取得部６０４においてサーバ７からの着信拒否番号ＤＢを受信すると（ステップＳ３５１）、着信拒否番号ＤＢ ６０５のデータを受信した着信拒否番号データに更新する。

以降、クライアント６では、他の電話機からのコネクションの確立要求を受けると、更新された着信拒否番号ＤＢ ６０５を参照して着信を拒否するか否かを判定する。

このように、本実施形態の迷惑電話検出システムでは、クライアント６で検出した迷惑電話に関する情報をサーバ７で収集し、迷惑電話として着信を拒否する電話番号をサーバ７で管理しクライアント６に提供する。そのため、迷惑電話に関する情報を複数のクライアントで共有することができる。よって、クライアント６自身が通話内容から迷惑電話であるか否かを判定していない電話番号の電話機からコネクションの確立要求を受けた場合にも、応答することなく迷惑電話であると判定できる。

なお、サーバ７の着信拒否番号決定部７０４は、例えば、着信拒否候補ＤＢ ７０３に登録された着信拒否の候補が上記の条件とは別の条件を満たす場合に、当該着信拒否の候補を候補から外してもよい。この際、着信拒否の候補から外す条件は、例えば、一定期間内（例えば５日間）に同じ電話番号に対する検出回数が第３の閾値（例えば２回）を下回るという条件にする。

［第６の実施形態］
図１６は、第６の実施形態に係る迷惑電話検出システムの機能的構成を示す図である。

本実施形態では、第１〜第４の実施形態で説明した迷惑電話検出装置による検出処理の結果を用いて重み関数を学習して随時更新する検出システムについて説明する。

本実施形態に係る迷惑電話検出システムは、図１６に示すように、クライアント６と、サーバ７と、を含む。クライアント６とサーバ７とは、ＬＡＮ或いはインターネット等の通信ネットワークを介して通信可能に接続される。なお、図１６には、クライアント６を１個だけ示しているが、本実施形態に係る迷惑電話検出システムでは、１個のサーバに対し複数のクライアント６が接続可能になっている。

クライアント６は、電話機として用いることが可能な通信機器である。このクライアント６は、通信管理部６０１と、迷惑電話検出装置６０２と、迷惑電話情報送信部６０３と、通話処理部６０７と、を備える。また、クライアント６は、重み関数取得部６１０と、重み関数保持部６１１と、を備える。また、図１６には示していないが、クライアント６は、第５の実施形態で説明した着信拒否番号取得部６０４と、着信拒否番号ＤＢ ６０５と、コネクション制御部６０６と、を備える（図１４を参照）。

クライアント６の通信管理部６０１は、クライアント６と、電話機を含む他の通信機器との通信及び通話を管理する。

迷惑電話検出装置６０２は、第１〜第４の実施形態で説明した迷惑電話検出装置１に相当する。迷惑電話情報送信部６０３は、迷惑電話検出装置６０２から出力された迷惑電話情報をサーバ７に送信する。

重み関数取得部６１０は、サーバ７から最新の重み関数ｗ（Ｔ１）等を取得し、重み関数保持部６１１に保持させる。

通話処理部６０７は、クライアント６と他の電話機とを用いた通話における音声信号の処理等を行う。

サーバ７は、複数のクライアントから収集した迷惑電話情報に基づいて迷惑電話を発呼する電話番号を特定し、当該電話番号を着信拒否番号として蓄積する。また、サーバ７は、蓄積した着信拒否番号をクライアントに送信（提供）する。更に、サーバ７は、蓄積した着信拒否番号についての迷惑電話情報に基づいて重み関数ｗ（Ｔ１）等を再学習により最適化し、クライアント６に送信（提供）する。このサーバ７は、通信管理部７０１と、迷惑電話情報取得部７０２と、着信拒否番号ＤＢ ７０６と、迷惑電話情報データベース（迷惑電話情報ＤＢ）７１０と、重み関数学習部７１１と、重み関数送信部７１２と、を備える。また、図１６には示していないが、サーバ７は、第５の実施形態で説明した着信拒否候補ＤＢ ７０３と、着信拒否番号決定部７０４と、着信拒否番号管理部７０５と、着信拒否番号送信部７０７と、を備える。

サーバ７の通信管理部７０１は、複数のクライアントとの通信を管理する。
迷惑電話情報取得部７０２は、クライアント６から送信された迷惑電話情報を取得する。迷惑電話情報取得部７０２は、取得した迷惑電話情報を、迷惑電話情報ＤＢ ７１０及び図示しない着信拒否候補ＤＢ ７０３に蓄積する。

重み関数学習部７１１は、迷惑電話情報ＤＢ ７１０及び着信拒否番号ＤＢ ７０６に蓄積されたデータに基づいて、重み関数ｗ（Ｔ１）等を再学習する。重み関数送信部７１２は、再学習により得られた新たな重み関数ｗ（Ｔ１）等をクライアント６に送信する。

図１７は、第６の実施形態に係る迷惑電話検出システムが行う処理を説明するシーケンス図である。

本実施形態の迷惑電話検出システムでは、上記のように、クライアント６において迷惑電話が検出された場合に、クライアント６からサーバ７に迷惑電話情報が送信される。

このとき、クライアント６は、図１７に示すように、まず、他の電話機からの通話に関するコネクションの確立要求に応答してコネクションを確立する（ステップＳ３１０）。ステップＳ３１０は、クライアント６のコネクション制御部６０６が行う。コネクション制御部６０６は、着信拒否番号ＤＢ ６０５を参照し、コネクションの確立要求を発呼した電話機の電話番号が着信拒否番号ではないと判定すると、当該確立要求に応答してコネクションを確立する。

コネクションが確立されると、クライアント６は、通話信号の入力の受付を開始し（ステップＳ３１１）、フレーム処理（Ｓ３１２）及び判定情報の算出処理（ステップＳ３１３）を行う。ステップＳ３１１〜Ｓ３１３は、迷惑電話検出装置６０２が行う。迷惑電話検出装置６０２は、ステップＳ３１１〜Ｓ３１３の処理として、第１の実施形態で説明したステップＳ１００〜Ｓ１０２の処理（図２を参照）、或いは第２の実施形態で説明したステップＳ２００〜Ｓ２０６の処理（図６Ａを参照）を行う。また、クライアント６は、ステップＳ３１２，Ｓ３１３の処理を、通話が終了するまで繰り返す（ステップＳ３１４４）。

通話が終了すると（ステップＳ３１４；Ｙｅｓ）、クライアント６は、直前に行っていた通話についての迷惑電話評価値を算出する処理（ステップＳ３１５）を行う。ステップＳ３１５の処理は、クライアント６の迷惑電話検出装置６０２が行う。クライアント６は、ステップＳ３１５の処理として、例えば、第１の実施形態で説明したステップＳ１０４〜Ｓ１０６の処理（図２を参照）、或いは第２の実施形態で説明したステップＳ２０８〜Ｓ２１３の処理（図６Ｂを参照）を行う。なお、クライアント６は、ステップＳ３１５の処理として、第３の実施形態で説明したステップＳ２２０〜Ｓ２２６の処理（図１０を参照）、或いは第４の実施形態で説明したＳ２３０〜Ｓ２３４の処理（図１３を参照）を行ってもよい。

その後、クライアント６は、算出した迷惑電話評価値に基づいて対象の通話が迷惑電話であるか否かを判定し（ステップＳ３１６）、迷惑電話である場合（ステップＳ３１６；Ｙｅｓ）、迷惑電話情報をサーバ７に送信する（ステップＳ３１７）。ステップＳ３１７の処理は、クライアント６の迷惑電話情報送信部６０３が行う。クライアント６は、迷惑電話情報として、電話番号と、通話時間、ストレス評価値、キーワード評価値、迷惑電話評価値等の判定情報とをサーバ７に送信する。なお、図１７では省略しているが、クライアント６からサーバ７に迷惑電話を送信する際には、所定の通信プロトコルに従ってクライアント６とサーバ７との間でコネクションを確立する処理が行われる。そして、コネクションが確立されると、クライアント６からサーバ７に迷惑電話情報が送信される。迷惑電話情報の送信が完了すると、クライアント６とサーバ７とのコネクションは切断される。

サーバ７は、クライアント６からの迷惑電話情報を受信すると（ステップＳ４１０）、受信した情報を迷惑電話情報ＤＢ ７１０及び着信拒否候補ＤＢ ７０３に登録する（ステップＳ４１１）。ステップＳ４１０，Ｓ４１１は、迷惑電話情報取得部７０２が行う。なお、図１７には示していないが、ステップＳ４１１の後、サーバ７は、第５の実施形態で説明したステップＳ４０２〜Ｓ４０４の処理を行い、着信拒否番号ＤＢ ７０６のデータを更新する。

着信拒否番号ＤＢ ７０６のデータの更新処理と並行して、或いは当該更新処理の後、サーバ７は、着信拒否番号ＤＢ ７０６を教師とする重み関数の再学習を行う（ステップＳ４１２）。ステップＳ４１２は、重み関数学習部７１１が行う。重み関数学習部７１１は、重み関数が収束するまでステップＳ４１２の学習処理を行う。

再学習した重み関数が収束すると（ステップＳ４１３；Ｙｅｓ）、サーバ７は、学習後の重み関数を保持する（ステップＳ４１４）。

また、サーバ７は、定期的、又は重み関数を再学習したときに、クライアント６に対して学習後の重み関数を送信する。クライアント６に対して重み関数を送信するときには、図１７に示したように、サーバ７とクライアント６との間でコネクションを確立する処理（ステップＳ４５０，Ｓ３５０）が行われる。そして、コネクションが確立されると、サーバ７の重み関数送信部７１２が、クライアント６に重み関数を送信する（ステップＳ４６１）。クライアント６は、重み関数取得部６１０においてサーバ７からの重み関数を受信すると（ステップＳ３６１）、重み関数保持部６１１の重み関数を受信した再学習後の重み関数に更新する（Ｓ３６２）。

以降、クライアント６では、判定情報に基づいて迷惑電話評価値を算出する際の重み係数を、再学習後の重み関数を用いて算出する。

なお、図１７には示していないが、サーバ７は、ステップＳ４５０,Ｓ３５０によりサーバ７とクライアント６とのコネクションが確立されたときに、再学習後の重み関数とともに着信拒否番号ＤＢのデータをクライアント６に送信してもよい。

このように、本実施形態の迷惑電話検出システムでは、サーバ７が、クライアント６から収集した迷惑電話情報と、着信拒否番号ＤＢ ７０６のデータとに基づいて重み関数を再学習する。そのため、サーバ７では、クライアント６で迷惑電話として検出した電話（通話）のうちサーバ７で迷惑電話と判定された電話の通話内容に基づいて、重み関数を最適化することができる。よって、本実施形態によれば、再学習後の重み関数をサーバ７からクライアント６に提供することで、クライアント６における迷惑電話の検出精度を向上させることが可能となる。

また、本実施形態の迷惑電話検出システムでは、クライアント６で検出した迷惑電話に関する情報をサーバ７で収集し、迷惑電話として着信を拒否する電話番号をサーバ７で管理しクライアント６に提供する。そのため、迷惑電話に関する情報を複数のクライアントで共有することができる。よって、クライアント６自身が通話内容から迷惑電話であるか否かを判定していない電話番号の電話機からコネクションの確立要求を受けた場合にも、応答することなく迷惑電話であると判定できる。

図１８は、第１の重み関数の学習方法の例を説明するグラフである。
第１の重み関数は、例えば、式（３）により迷惑電話評価値ＥＶＮを算出する際の重み係数ｗの算出に用いる関数である。この重み係数ｗは、迷惑電話評価値へのストレス評価値の寄与率と相関がある。よって、第１の重み関数は、ストレス評価値と相関がある。

図１８の上側のグラフは、通話時間別のストレス評価値のばらつきを表している。ストレス評価値のばらつきは、例えば、評価値の分散等である。例えば、予め用意した複数の音声サンプルを用いて通話時間Ｔ１とストレス評価値のばらつきとの関係を調べた結果が実線の曲線Ｃ１であるとする。この曲線Ｃ１で表されるストレス評価値のばらつきは、通話時間Ｔ１が短い区間では時間が長くなるにつれて減少しているが、通話時間Ｔ１が３分を経過するとほぼ一定の値に収束する。よって、曲線Ｃ１に基づいて重み関数を設定する場合、例えば、図１８の下側のグラフにおける実線の折れ線のように、通話時間Ｔ１が３分以上であるときに重み係数ｗ１が最小値となるような重み関数ｗ１１（Ｔ１）を設定する。

その後、サーバ７において収集した迷惑電話情報に基づいて通話時間Ｔ１とストレス評価値のばらつきを算出したところ、例えば、図１８の上側のグラフにおける点線の曲線Ｃ２のようになったとする。曲線Ｃ２で表されるストレス評価値のばらつきは、通話時間Ｔ１が短い区間では時間が長くなるにつれて減少しているが、通話時間Ｔ１が４分を経過するとほぼ一定の値に収束する。このように、ストレス評価値のばらつきが収束する通話時間Ｔ１が長くなった場合、サーバ７は、図１８の下側のグラフにおける点線の折れ線のように、通話時間Ｔ１が４分以上になると重み係数ｗ１が最小値となるような重み関数ｗ２１（Ｔ１）を設定する。

また、第１の重み関数を再学習する際、サーバ７は、例えば、迷惑電話情報に含まれるデータやストレス評価値のばらつきを示す値に基づいて、通話時間Ｔ１が短いときの重み係数ｗ１の値、及び通話時間Ｔ１が長いときの重み係数ｗ１の値を調整する。

更に、図を参照した説明は省略するが、第２及び第３の実施形態で説明したのべ音声区間長Ｔ２に基づいた重み係数ｗ２の算出に用いる重み関数は、通話時間Ｔ１に基づく重み関数ｗ１と同様の方法で再学習（調整）する。

図１９は、第２の重み関数の学習方法の例を説明するグラフである。
第２の重み関数は、例えば、式（４）によりキーワード評価値ＥＶＫを算出する際の重み係数αの算出に用いる関数である。第３の実施形態で述べたように、キーワードの出現頻度には通話時間との相関がある。

図１９の上側のグラフは、通話時間別の検出キーワード数の度数分布を表している。例えば、予め用意した複数の音声サンプルに基づいて通話時間が短い場合に頻出するキーワードの検出数を調べると、太実線の曲線ＣＳ１のような分布になる。同様に、通話時間が長い場合に頻出するキーワードの検出数を調べると、細実線の曲線ＣＬ１のような分布になる。この曲線ＣＳ１，ＣＬ１で表される検出キーワード数の度数分布では、通話時間Ｔ１が約１分３０秒のところで曲線ＣＳ１が極大となり、通話時間Ｔ１が約３分になると曲線ＣＳ１はほぼ０になる。また、曲線ＣＳ１，ＣＬ１で表される検出キーワード数の度数分布では、通話時間Ｔ１が約１分３０秒を経過すると曲線ＣＬ１の値が大きくなり始める。そのため、曲線ＣＳ１、ＣＬ１に基づいて重み関数を設定する場合、例えば、図１９の下側のグラフにおける実線の折れ線のような重み関数α１１（Ｔ１）を設定する。すなわち、通話時間Ｔ１が約１分３０秒を過ぎると重み係数α１が１よりも小さい値になり、通話時間が３分以上になると重み係数α１が０になるように重み関数α１１（Ｔ１）を設定する。

その後、サーバ７において収集した迷惑電話情報に基づいて検出キーワード数の度数分布を算出したところ、例えば、図１９の上側のグラフにおける点線の曲線ＣＳ２，ＣＬ２のようになったとする。曲線ＣＳ２で表される度数分布は、曲線ＣＳ１よりも極大となる通話時間が長い。また、曲線ＣＬ２で表される度数分布は、曲線ＣＬ１よりも増加を始める通話時間が長い。この場合、サーバ７は、図１９の下側のグラフにおける点線の折れ線のように、重み係数α１が１より小さな値に立ち下がる通話時間Ｔ１を長くした重み関数α２１（Ｔ１）を設定する。

更に、図を参照した説明は省略するが、第２及び第３の実施形態で説明したのべ音声区間長Ｔ２に基づいた重み係数α２の算出に用いる重み関数は、通話時間Ｔ１に基づく重み関数α１と同様の方法で再学習（調整）する。

また、図を参照した説明は省略するが、迷惑電話評価値としてニューラルネットワーク（判別関数）を用いた迷惑電話らしさの確率を算出する場合、例えば、以下のような方法で重み及びバイアスを再学習する。すなわち、次の２つの迷惑電話情報を入力データとし、ネットワークの出力層に教師を与えてバックプロパゲーション法によりネットワークの重みとバイアスを再学習する。
（１）新たに着信拒否番号に登録された電話番号についての迷惑電話情報
（２）着信拒否番号に登録されなかった電話番号についての迷惑電話情報

なお、（１）の迷惑電話情報は迷惑電話である確率を出力するユニットに教師として１を与え、（２）の迷惑電話情報は迷惑電話ではない確率を出力するユニットに教師として１を与えて学習する。

［第７の実施形態］
図２０Ａは、第７の実施形態に係る迷惑電話検出システムの機能的構成を示す図である。図２０Ｂは、第７の実施形態に係る迷惑電話検出システムにおけるキーワード重み設定部の構成を示す図である。

本実施形態では、第２及び第３の実施形態で説明したキーワード評価値を算出する際に、キーワード毎に重み係数を設定し、各キーワードの重み係数を随時更新する検出システムについて説明する。

本実施形態に係る迷惑電話検出システムは、図２０Ａに示すように、クライアント６と、サーバ７と、を含む。クライアント６とサーバ７とは、ＬＡＮ或いはインターネット等の通信ネットワークを介して通信可能に接続される。なお、図２０Ａには、クライアント６を１個だけ示しているが、本実施形態に係る迷惑電話検出システムでは、１個のサーバに対し複数のクライアント６が接続可能になっている。

クライアント６は、電話機として用いることが可能な通信機器である。このクライアント６は、通信管理部６０１と、迷惑電話検出装置６０２と、迷惑電話情報送信部６０３と、通話処理部６０７と、を備える。また、クライアント６は、重み関数取得部６１０と、重み関数保持部６１１と、を備える。また、図２０Ａには示していないが、クライアント６は、第５の実施形態で説明した着信拒否番号取得部６０４と、着信拒否番号ＤＢ ６０５と、コネクション制御部６０６と、を備える（図１４を参照）。

クライアント６の通信管理部６０１は、クライアント６と、電話機を含む他の通信機器との通信及び通話を管理する。

迷惑電話検出装置６０２は、第１〜第４の実施形態で説明した迷惑電話検出装置１に相当する。迷惑電話情報送信部６０３は、迷惑電話検出装置６０２から出力された迷惑電話情報をサーバ７に送信する。

重み関数取得部６１０は、サーバ７から最新の重み関数ｗ（Ｔ１）等やキーワード毎の重み係数を取得し、重み関数保持部６１１に保持させる。

通話処理部６０７は、クライアント６と他の電話機とを用いた通話における音声信号の処理等を行う。

サーバ７は、複数のクライアントから収集した迷惑電話情報に基づいて迷惑電話を発呼する電話番号を特定し、当該電話番号を着信拒否番号として蓄積する。また、サーバ７は、蓄積した着信拒否番号をクライアントに送信（提供）する。更に、サーバ７は、蓄積した着信拒否番号についての迷惑電話情報に基づいて各キーワードの重み等を再学習により最適化し、クライアント６に送信（提供）する。このサーバ７は、通信管理部７０１と、迷惑電話情報取得部７０２と、着信拒否番号ＤＢ ７０６と、迷惑電話情報ＤＢ７１０と、キーワード重み設定部７１５と、重み関数送信部７１２と、備える。また、図２０Ａには示していないが、サーバ７は、第５の実施形態で説明した着信拒否候補ＤＢ ７０３と、着信拒否番号決定部７０４と、着信拒否番号管理部７０５と、着信拒否番号送信部７０７と、を備える。更に、サーバ７は、第６の実施形態で説明した重み関数学習部７１１を備えていてもよい。

サーバ７の通信管理部７０１は、複数のクライアントとの通信を管理する。
迷惑電話情報取得部７０２は、クライアント６から送信された迷惑電話情報を取得する。迷惑電話情報取得部７０２は、取得した迷惑電話情報を、迷惑電話情報ＤＢ ７１０及び図示しない着信拒否候補ＤＢ ７０３に蓄積する。

キーワード重み設定部７１５は、迷惑電話情報ＤＢ ７１０及び着信拒否番号ＤＢ７０６に蓄積されたデータに基づいて、キーワードリストに登録された各キーワードの重みを設定する。キーワード重み設定部７１５は、図２０Ｂに示すように、キーワード統計量算出部７１５ａと、重み設定部７１５ｂとを含む。キーワード統計量算出部７１５ａは、迷惑電話情報と、着信拒否番号のデータとに基づいて、着信拒否番号からの迷惑電話で使用されているキーワードの検出数を算出する。重み設定部７１５ｂは、キーワード統計量算出部７１５ａの算出結果に基づいて、各キーワードに対する重み係数を設定する。

重み関数送信部７１２は、再学習により得られた各キーワードの重みや重み関数等をクライアント６に送信する。

図２１は、重み付キーワードリストの例を示す図である。重み付キーワードリスト１４３には、図２１に示すように、第１のリスト１４３−３と、第２のリスト１４３−４とが登録されている。第１のリスト１４３−３には、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２が所定の閾値ＴＴＨ以上である場合に頻出する傾向のある複数のキーワードが、当該キーワードに対する重みβ（ｉ）とともに登録されている。一方、第２のリスト１４３−４には、通話時間Ｔ１やのべ音声区間長Ｔ２が閾値ＴＴＨよりも短い場合に頻出する傾向のある複数のキーワードが、当該キーワードに対する重みγ（ｊ）とともに登録されている。

図２２は、第７の実施形態に係る迷惑電話検出システムが行う処理を説明するシーケンス図である。

本実施形態の迷惑電話検出システムでは、上記のように、クライアント６において迷惑電話が検出された場合に、クライアント６からサーバ７に迷惑電話情報が送信される。

このとき、クライアント６は、図２２に示すように、まず、他の電話機からの通話に関するコネクションの確立要求に応答してコネクションを確立する（ステップＳ３２０）。ステップＳ３２０は、クライアント６のコネクション制御部６０６が行う。コネクション制御部６０６は、着信拒否番号ＤＢ ６０５を参照し、コネクションの確立要求を発呼した電話機の電話番号が着信拒否番号ではないと判定すると、当該確立要求に応答してコネクションを確立する。

コネクションが確立されると、クライアント６は、通話信号の入力の受付を開始し（ステップＳ３２１）、フレーム処理（Ｓ３２２）及び判定情報の算出処理（ステップＳ３２３）を行う。ステップＳ３２１〜Ｓ３２３は、迷惑電話検出装置６０２が行う。迷惑電話検出装置６０２は、ステップＳ３２１〜Ｓ３２３の処理として、第１の実施形態で説明したステップＳ１００〜Ｓ１０２の処理（図２を参照）、或いは第２の実施形態で説明したステップＳ２００〜Ｓ２０６の処理（図６Ａを参照）を行う。また、クライアント６は、ステップＳ３２２，Ｓ３２３の処理を、通話が終了するまで繰り返す（ステップＳ３２４４）。

通話が終了すると（ステップＳ３２４；Ｙｅｓ）、クライアント６は、直前に行っていた通話についての迷惑電話評価値を算出する処理（ステップＳ３２５）を行う。ステップＳ３２５の処理は、クライアント６の迷惑電話検出装置６０２が行う。クライアント６は、ステップＳ３２５の処理として、例えば、第２の実施形態で説明したステップＳ２０８〜Ｓ２１３の処理（図６Ｂを参照）、或いは第３の実施形態で説明したステップＳ２２０〜Ｓ２２６の処理（図１０を参照）を行う。

ここで、クライアント６がステップＳ３２５の処理として第３の実施形態で説明したステップＳ２２０〜Ｓ２２６の処理を行う場合、ステップＳ２２５では、例えば、下記式（７）によりキーワード評価値ＥＶＫを算出する。

式（７）のＮＫ１（ｉ）及びＮＫ２（ｊ）は、それぞれ第１のリストのｉ番目のキーワードの検出数、及び第２のリストのｊ番目のキーワードの検出数である。

ステップＳ３２５の処理の後、クライアント６は、算出した迷惑電話評価値に基づいて対象の通話が迷惑電話であるか否かを判定する（ステップＳ３２６）そして、対象の通話が迷惑電話である場合（ステップＳ３２６；Ｙｅｓ）、クライアント６は、迷惑電話情報をサーバ７に送信する（ステップＳ３２７）。ステップＳ３２７の処理は、クライアント６の迷惑電話情報送信部６０３が行う。クライアント６は、迷惑電話情報として、電話番号と、通話時間、ストレス評価値、キーワード評価値およびキーワード別の検出数、迷惑電話評価値等の判定情報とをサーバ７に送信する。なお、図２２では省略しているが、クライアント６からサーバ７に迷惑電話を送信する際には、所定の通信プロトコルに従ってクライアント６とサーバ７との間でコネクションを確立する処理が行われる。そして、コネクションが確立されると、クライアント６からサーバ７に迷惑電話情報が送信される。迷惑電話情報の送信が完了すると、クライアント６とサーバ７とのコネクションは切断される。

サーバ７は、クライアント６からの迷惑電話情報を受信すると（ステップＳ４２０）、受信した情報を迷惑電話情報ＤＢ ７１０及び着信拒否候補ＤＢ ７０３に登録する（ステップＳ４２１）。ステップＳ４２０，Ｓ４２１は、迷惑電話情報取得部７０２が行う。なお、図２２には示していないが、ステップＳ４２１の後、サーバ７は、第５の実施形態で説明したステップＳ４０２〜Ｓ４０４の処理を行い、着信拒否番号ＤＢ ７０６のデータを更新する。

着信拒否番号ＤＢ ７０６のデータの更新処理と並行して、或いは当該更新処理の後、サーバ７は、着信拒否番号ＤＢ ７０６に登録されている相手との通話において検出されたキーワードを抽出する（ステップＳ４２２）。ステップＳ４２２の処理は、キーワード重み設定部７１５のキーワード統計量算出部７１５ａが行う。キーワード統計量算出部７１５は、次に、キーワード毎の抽出数を集計し（ステップＳ４２３）、集計結果を重み設定部７１５ｂに出力する。

重み設定部７１５ｂは、入力されたキーワード毎の抽出数に基づいて、各キーワードの重みβ（ｉ），γ（ｊ）を設定する（ステップＳ４２４）。設定したキーワードの重みβ（ｉ），γ（ｊ）は、クライアント６に送信するとともに、図２０Ａ及び図２０Ｂには示していない保持部に格納する。

また、サーバ７は、定期的、又はキーワードの重みβ（ｉ），γ（ｊ）を設定したときに、クライアント６に対して設定後の重みβ（ｉ），γ（ｊ）を送信する。クライアント６に対して重みを送信するときには、図２２に示したように、サーバ７とクライアント６との間でコネクションを確立する処理（ステップＳ４５０，Ｓ３５０）が行われる。そして、コネクションが確立されると、サーバ７の重み関数送信部７１２が、クライアント６に重みβ（ｉ），γ（ｊ）を送信する（ステップＳ４７１）。クライアント６は、重み関数取得部６１０においてサーバ７からの重みβ（ｉ），γ（ｊ）を受信すると（ステップＳ３７１）、重み関数保持部６１１のキーワードの重みを受信した重みβ（ｉ），γ（ｊ）に更新する（ステップＳ３７２）。

以降、クライアント６では、判定情報に基づいて迷惑電話評価値を算出する際の重み係数を、再学習後の重み関数を用いて算出する。

なお、図２２には示していないが、サーバ７は、ステップＳ４５０,Ｓ３５０によりサーバ７とクライアント６とのコネクションが確立されたときに、再学習後の重み関数とともに着信拒否番号ＤＢのデータをクライアント６に送信してもよい。

このように、本実施形態の迷惑電話検出システムでは、キーワード毎に重みβ（ｉ），γ（ｊ）を設定し、迷惑電話情報及び着信拒否番号に基づいて重みβ（ｉ），γ（ｊ）を随時更新する。そのため、クライアント６では、刻々と変化する迷惑電話の内容に応じて適切なキーワード評価値を算出することができる。よって、本実施形態によれば、キーワード評価値を用いた迷惑電話の判定精度をより向上させることが可能となる。

また、本実施形態の迷惑電話検出システムでは、クライアント６で検出した迷惑電話に関する情報をサーバ７で収集し、迷惑電話として着信を拒否する電話番号をサーバ７で管理しクライアント６に提供する。そのため、迷惑電話に関する情報を複数のクライアントで共有することができる。よって、クライアント６自身が通話内容から迷惑電話であるか否かを判定していない電話番号の電話機からコネクションの確立要求を受けた場合にも、応答することなく迷惑電話であると判定できる。

なお、迷惑電話検出装置１の構成及び迷惑電話検出装置１が行う処理は、第１〜第７の実施形態で例示した構成及び処理に限定されない。

また、第１〜第７の実施形態で例示した迷惑電話検出装置１は、例えば、コンピュータと、コンピュータに実行させるプログラムとにより実現可能である。

図２３は、コンピュータのハードウェア構成を示す図である。
図２３に示すように、コンピュータ９は、プロセッサ９０１と、主記憶装置９０２と、補助記憶装置９０３と、入力装置９０４と、表示装置９０５と、を備える。また、コンピュータ９は、通信装置９０６と、インタフェース装置９０７と、記憶媒体駆動装置９０８と、を更に備える。コンピュータ９におけるこれらの要素９０１〜９０８は、バス９１０により相互に接続されており、要素間でのデータの受け渡しが可能になっている。

プロセッサ９０１は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）等の演算処理装置であり、オペレーティングシステムを含む各種のプログラムを実行することによりコンピュータ９の全体の動作を制御する。

主記憶装置９０２は、Read Only Memory（ＲＯＭ）及びRandom Access Memory（ＲＡＭ）を含む。ＲＯＭには、例えばコンピュータ９の起動時にプロセッサ９０１が読み出す所定の基本制御プログラム等が予め記録されている。また、ＲＡＭは、プロセッサ９０１が各種のプログラムを実行する際に、必要に応じて作業用記憶領域として使用する。主記憶装置９０２のＲＡＭは、例えば、重み関数、キーワードリスト１４３、フレーム化した音声信号のピッチやパワー、ストレス評価値等の一時的な記憶（保持）に用いることが可能である。

補助記憶装置９０３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）やSolid State Drive（ＳＳＤ）等の主記憶装置９０２に比べて大容量の記憶装置である。補助記憶装置９０３には、プロセッサ９０１によって実行される各種のプログラムや各種のデータ等を記憶させる。補助記憶装置９０３に記憶させるプログラムとしては、例えば、図６Ａ及び図６Ｂに示した処理をコンピュータ９に実行させるプログラム、或いは図６Ａ及び図１０に示した処理をコンピュータ９に実行させるプログラムが挙げられる。また、補助記憶装置９０３には、例えば、コンピュータ９と他の電話機（又はコンピュータ）との間での音声通話を可能にするプログラム、音声信号から音声ファイルを生成するプログラム等を記憶させることも可能である。また、補助記憶装置９０３に記憶させるデータとしては、例えば、音声通話の電子ファイルや着信拒否番号ＤＢ等が挙げられる。

入力装置９０４は、例えばキーボード装置であり、コンピュータ９のオペレータにより操作されると、その操作内容に対応付けられている入力情報をプロセッサ９０１に送信する。また、入力装置９０４には、例えば、表示装置９０５の表示面に重ねて設けたタッチパネル装置や、マウス装置等であってもよい。

表示装置９０５は、例えば液晶ディスプレイである。液晶ディスプレイは、プロセッサ９０１等から送信される表示データに従って各種のテキスト、画像等を表示する。

通信装置９０６は、電話網或いはインターネット等の通信ネットワークを介してコンピュータ９と他の電話機とを通信可能又は通話可能に接続する装置である。

インタフェース装置９０７は、例えば、コンピュータ９にマイク１０やレシーバ（スピーカ）１１等の通話に用いる電子機器を接続するための入出力装置である。

記憶媒体駆動装置９０８は、図示しない可搬型記憶媒体に記録されているプログラムやデータの読み出し、補助記憶装置９０３に記憶されたデータ等の可搬型記憶媒体への書き込みを行う装置である。可搬型記憶媒体としては、例えば、ＵＳＢ規格のコネクタが備えられているフラッシュメモリが利用可能である。また、可搬型記憶媒体としては、Compact Disk（ＣＤ）、Digital Versatile Disc（ＤＶＤ）、Blu-ray Disc（Blu-rayは登録商標）等の光ディスクも利用可能である。

このコンピュータ９は、例えば、プロセッサ９０１が補助記憶装置９０３から通話を行うためのプログラムを予め読み出して実行し、他の電話機とのコネクションを確立可能な状態で待機している。そして、他の電話機からの要求によりコンピュータ９と他の電話機とのコネクションが確立されると、プロセッサ９０１は、図６Ａ及び図６Ｂに示した処理をさせるプログラムを実行し、音声通話に関する処理とともに、迷惑電話であるか否かを判定する処理を行う。

なお、コンピュータ９は、例えば、迷惑電話であるか否かを判定する際に行うフレーム化した音声信号のピッチの抽出処理、パワーの算出処理、音声認識処理等を、通話中ではなく、通話終了後に行ってもよい。また、コンピュータ９は、例えば、通話中に迷惑電話であるか否かの判定まで行ってもよい。

以上記載した各実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
第１の電話機からの要求に応じて前記第１の電話機と第２の電話機とのコネクションを確立して行われる通話が迷惑電話であるか否かを判定して迷惑電話を検出する迷惑電話検出装置であって、
一通話分の音声信号を分析して前記迷惑電話であるか否かの判定に用いる複数の判定情報を算出する判定情報算出部と、
前記一通話分の会話の長さに関する情報を算出する会話量算出部と、
前記会話の長さに応じて、前記複数の判定情報のそれぞれの重み係数を算出する重み算出部と、
前記複数の判定情報のそれぞれに前記重み係数を乗じて得た値に基づいて迷惑電話評価値を算出する迷惑電話評価値算出部と、
前記迷惑電話評価値に基づいて前記通話が迷惑電話であるか否かを判定する判定部と、
を備えることを特徴とする迷惑電話検出装置。
（付記２）
前記判定情報算出部は、前記一通話分の音声信号に基づいて、前記第２の電話機を用いて通話をする話者についてのストレス評価値を算出するストレス評価値算出部と、前記一通話分の音声信号から予め指定されたキーワードを検出する音声認識部と、前記音声認識部における前記キーワードの検出結果を累積する認識結果蓄積部と、を含み、
前記迷惑電話評価値算出部は、前記ストレス評価値と、前記キーワードの検出数とに基づいて前記迷惑電話評価値を算出する、
ことを特徴とする付記１に記載の迷惑電話検出装置。
（付記３）
当該迷惑電話検出装置は、前記一通話分の音声信号における前記会話の長さが所定の長さ以下の場合に頻出するキーワードを指定した第１のリストと、前記会話の長さが所定の長さよりも長い場合に頻出するキーワードを指定した第２のリストと、を備え、
前記重み算出部は、前記迷惑電話評価値を算出する際の前記ストレス評価値と前記キーワードの検出数との重みを算出する第１の重み算出部、及び前記キーワードの検出数についての前記第１のリストに含まれるキーワードの検出数と、前記第２のリストに含まれるキーワードの検出数との重みを算出する第２の重み算出部、を含む、
ことを特徴とする付記２に記載の迷惑電話検出装置。
（付記４）
当該迷惑電話検出装置は、複数のキーワードと、前記複数のキーワードのそれぞれに設定した重み係数とを含むキーワードリストを備え、
前記迷惑電話評価値算出部は、キーワード毎に検出数と重み係数とを乗じた値を合算した値を前記キーワードを検出数とする、
ことを特徴とする付記２に記載の迷惑電話検出装置。
（付記５）
前記会話量算出部は、前記一通話の通話時間を前記会話の長さとする、
ことを特徴とする付記１に記載の迷惑電話検出装置。
（付記６）
前記判定情報算出部は、音声信号を分析する際に前記一通話分の音声信号における音声区間を検出し、
前記会話量算出部は、前記一通話分の音声信号における前記音声区間の時間長の和を前記会話の長さとする、
ことを特徴とする付記１に記載の迷惑電話検出装置。
（付記７）
前記判定情報算出部は、音声信号を分析する際に前記一通話分の音声信号における音声区間を検出し、
前記会話量算出部は、前記一通話の通話時間を第１の会話の長さとし、前記一通話分の音声信号における前記音声区間の時間長の和を第２の会話の長さとし、
前記重み算出部は、前記複数の判定情報のそれぞれに対し、前記第１の会話の長さに基づいて算出した重み係数と、前記第２の会話の長さに基づいて算出した重み係数とのうち値が大きいほうの重み係数を前記判定情報についての重み係数とする、
ことを特徴とする付記１に記載の迷惑電話検出装置。
（付記８）
付記１〜７のいずれかに記載の迷惑電話検出装置を含む電話機と、複数の前記電話機と通信可能に接続されるサーバと、を備え、
前記サーバは、複数の前記電話機において検出された迷惑電話についての情報を取得する迷惑電話情報取得部と、
取得した前記迷惑電話についての情報に基づいて前記迷惑電話として着信を拒否する電話番号を決定する着信拒否番号決定部と、
決定した前記着信を拒否する電話番号を複数の前記電話機に送信する着信拒否番号送信部と、
を含むことを特徴とする迷惑電話検出システム。
（付記９）
第１の電話機からの要求に応じて前記第１の電話機と第２の電話機とのコネクションを確立して行われる通話が迷惑電話であるか否かを判定して迷惑電話を検出する迷惑電話検出方法であって、コンピュータが、
一通話分の音声信号を分析して前記迷惑電話であるか否かの判定に用いる複数の判定情報を算出し、
前記一通話分の会話の長さに関する情報を算出し、
前記会話の長さに応じて、前記複数の判定情報のそれぞれの重み係数を算出し、
前記複数の判定情報のそれぞれに前記重み係数を乗じて得た値に基づいて迷惑電話評価値を算出し、
前記迷惑電話評価値に基づいて前記通話が迷惑電話であるか否かを判定する、
処理を実行することを特徴とする迷惑電話検出方法。
（付記１０）
前記判定情報を算出する処理では、前記一通話分の音声信号に基づいて、前記第２の電話機を用いて通話をする話者についてのストレス評価値を算出するとともに、前記一通話分の音声信号から予め指定されたキーワードを検出して前記キーワードの検出結果を蓄積し、
前記迷惑電話評価値を算出する処理では、前記ストレス評価値と、前記キーワードの検出数とに基づいて前記迷惑電話評価値を算出する、
ことを特徴とする付記９に記載の迷惑電話検出方法。
（付記１１）
前記重みを算出する処理では、前記一通話分の音声信号における前記会話の長さが所定の長さ以下の場合に頻出するキーワードを指定した第１のリストと、前記会話の長さが所定の長さよりも長い場合に頻出するキーワードを指定した第２のリストと、を参照して前記キーワードの検出数を前記第１のリストに含まれるキーワードの検出数と、前記第２のリストに含まれるキーワードの検出数とに分け、それぞれのキーワードの検出数の重みを算出する、
ことを特徴とする付記１０に記載の迷惑電話検出方法。
（付記１２）
前記迷惑電話評価値を算出する処理では、複数のキーワードと、前記複数のキーワードのそれぞれに設定した重み係数とを含むキーワードリストを参照し、キーワード毎に検出数と重み係数とを乗じた値を合算した値を前記キーワードを検出数とする、
ことを特徴とする付記１０に記載の迷惑電話検出方法。
（付記１３）
前記判定情報を算出する処理では、音声信号を分析する際に前記一通話分の音声信号における音声区間を検出し、
前記会話の長さに関する情報を算出する処理では、前記一通話分の音声信号における前記音声区間の時間長の和を前記会話の長さとする、
ことを特徴とする付記９に記載の迷惑電話検出方法。
（付記１４）
前記判定情報を算出する処理では、音声信号を分析する際に前記一通話分の音声信号における音声区間を検出し、
前記会話の長さに関する情報を算出する処理では、前記一通話の通話時間を第１の会話の長さとし、前記一通話分の音声信号における前記音声区間の時間長の和を第２の会話の長さとし、
前記重みを算出する処理では、前記複数の判定情報のそれぞれに対し、前記第１の会話の長さに基づいて算出した重み係数と、前記第２の会話の長さに基づいて算出した重み係数とのうち値が大きいほうの重み係数を前記判定情報についての重み係数とする、
ことを特徴とする付記９に記載の迷惑電話検出方法。
（付記１５）
第１の電話機からの要求に応じて前記第１の電話機と第２の電話機とのコネクションを確立して行われる通話が迷惑電話であるか否かを判定して迷惑電話を検出する際に、
一通話分の音声信号を分析して前記迷惑電話であるか否かの判定に用いる複数の判定情報を算出し、
前記一通話分の会話の長さに関する情報を算出し、
前記会話の長さに応じて、前記複数の判定情報のそれぞれの重み係数を算出し、
前記複数の判定情報のそれぞれに前記重み係数を乗じて得た値に基づいて迷惑電話評価値を算出し、
前記迷惑電話評価値に基づいて前記通話が迷惑電話であるか否かを判定する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。

１，６０２ 迷惑電話検出装置
１００ フレーム処理部
１１０ 判定情報算出部
１１４ ストレス評価値算出部
１１５ 音声認識部
１１６ 認識結果蓄積部
１２０ 会話量算出部
１２１ 通話時間算出部
１２２ のべ音声区間長算出部
１３０，１４６ 重み算出部
１３１ 第１の重み算出部
１３２ 第２の重み算出部
１４０，１４５ 迷惑電話評価値算出部
１４１ キーワード評価値算出部
１４３ キーワードリスト
１５０ 迷惑電話判定部
６ クライアント（電話機）
６０５ 着信拒否番号ＤＢ
７ サーバ
７０３ 着信拒否候補ＤＢ
７０４ 着信拒否番号決定部
７０６ 着信拒否番号ＤＢ
９ コンピュータ
９０１ プロセッサ
９０２ 主記憶装置
９０３ 補助記憶装置
９０４ 入力装置
９０５ 表示装置
９０６ 通信装置
９０７ インタフェース装置
９０８ 記録媒体駆動装置
１０ マイク
１１ レシーバ（スピーカ）

Claims (8)

1. 第１の電話機からの要求に応じて前記第１の電話機と第２の電話機とのコネクションを確立して行われる通話が迷惑電話であるか否かを判定して迷惑電話を検出する迷惑電話検出装置であって、
   一通話分の音声信号を分析して前記迷惑電話であるか否かの判定に用いる複数の判定情報を算出する判定情報算出部と、
   前記一通話分の会話の長さに関する情報を算出する会話量算出部と、
   前記会話の長さに応じて、前記複数の判定情報のそれぞれの重み係数を算出する重み算出部と、
   前記複数の判定情報のそれぞれに前記重み係数を乗じて得た値に基づいて迷惑電話評価値を算出する迷惑電話評価値算出部と、
   前記迷惑電話評価値に基づいて前記通話が迷惑電話であるか否かを判定する判定部と、
   を備えることを特徴とする迷惑電話検出装置。
2. 前記判定情報算出部は、前記一通話分の音声信号に基づいて、前記第２の電話機を用いて通話をする話者についてのストレス評価値を算出するストレス評価値算出部と、前記一通話分の音声信号から予め指定されたキーワードを検出する音声認識部と、前記音声認識部における前記キーワードの検出結果を累積する認識結果蓄積部と、を含み、
   前記迷惑電話評価値算出部は、前記ストレス評価値と、前記キーワードの検出数とに基づいて前記迷惑電話評価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の迷惑電話検出装置。
3. 当該迷惑電話検出装置は、前記一通話分の音声信号における前記会話の長さが所定の長さ以下の場合に頻出するキーワードを指定した第１のリストと、前記会話の長さが所定の長さよりも長い場合に頻出するキーワードを指定した第２のリストと、を備え、
   前記重み算出部は、前記迷惑電話評価値を算出する際の前記ストレス評価値と前記キーワードの検出数との重みを算出する第１の重み算出部、及び前記キーワードの検出数についての前記第１のリストに含まれるキーワードの検出数と、前記第２のリストに含まれるキーワードの検出数との重みを算出する第２の重み算出部、を含む、
   ことを特徴とする請求項２に記載の迷惑電話検出装置。
4. 当該迷惑電話検出装置は、複数のキーワードと、前記複数のキーワードのそれぞれに設定した重み係数とを含むキーワードリストを備え、
   前記迷惑電話評価値算出部は、キーワード毎に検出数と重み係数とを乗じた値を合算した値を前記キーワードを検出数とする、
   ことを特徴とする請求項２に記載の迷惑電話検出装置。
5. 前記会話量算出部は、前記一通話の通話時間を前記会話の長さとする、
   ことを特徴とする請求項１に記載の迷惑電話検出装置。
6. 前記判定情報算出部は、音声信号を分析する際に前記一通話分の音声信号における音声区間を検出し、
   前記会話量算出部は、前記一通話分の音声信号における前記音声区間の時間長の和を前記会話の長さとする、
   ことを特徴とする請求項１に記載の迷惑電話検出装置。
7. 第１の電話機からの要求に応じて前記第１の電話機と第２の電話機とのコネクションを確立して行われる通話が迷惑電話であるか否かを判定して迷惑電話を検出する迷惑電話検出方法であって、コンピュータが、
   一通話分の音声信号を分析して前記迷惑電話であるか否かの判定に用いる複数の判定情報を算出し、
   前記一通話分の会話の長さに関する情報を算出し、
   前記会話の長さに応じて、前記複数の判定情報のそれぞれの重み係数を算出し、
   前記複数の判定情報のそれぞれに前記重み係数を乗じて得た値に基づいて迷惑電話評価値を算出し、
   前記迷惑電話評価値に基づいて前記通話が迷惑電話であるか否かを判定する、
   処理を実行することを特徴とする迷惑電話検出方法。
8. 第１の電話機からの要求に応じて前記第１の電話機と第２の電話機とのコネクションを確立して行われる通話が迷惑電話であるか否かを判定して迷惑電話を検出する際に、
   一通話分の音声信号を分析して前記迷惑電話であるか否かの判定に用いる複数の判定情報を算出し、
   前記一通話分の会話の長さに関する情報を算出し、
   前記会話の長さに応じて、前記複数の判定情報のそれぞれの重み係数を算出し、
   前記複数の判定情報のそれぞれに前記重み係数を乗じて得た値に基づいて迷惑電話評価値を算出し、
   前記迷惑電話評価値に基づいて前記通話が迷惑電話であるか否かを判定する、
   処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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