JP7028179B2 - 情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータ・プログラム - Google Patents

Description

本発明は、発話内のワードを抽出する技術に関する。

携帯電話やスマートフォンなどの通信端末で通話することが多く行われている。通話中に重要なワードが出現した場合、そのワードを忘れないようにするために、メモを取りたい場面が生じることがある。しかしながら、通信端末での通話中にメモを取ることに関して、不都合が生じることがある。例えば、通信端末のメモ機能により通信端末をメモ帳代わりに利用しているユーザにとっては、通信端末を、通話に利用している場合、メモを取ることは困難となる。また、通信端末で通話する場合、通話する場所が固定されていない。そのため、屋外にいる時に電話がかかってきた場合などは、メモを取る用意ができていないことが多いため、通話中にメモを取ることは困難である。

これらに対して、音声情報やテキスト情報等に基づいて、ユーザのニーズに適した情報を抽出して表示する技術は、広く知られている。

例えば、特許文献１には、重要語を特定するためのキーワードリストを、ユーザが入力するテキスト情報から自動で作成し、入力された音声情報の中からキーワードと一致する単語を重要語として抽出して表示する技術が開示されている。

特許文献２には、ユーザが映像機器を介して予め登録した個人の番組の好みや、実際の視聴を通して収集されるフィードバック情報などからなるプロファイルに基づいて、番組の選択処理を行う技術が開示されている。特許文献２では、番組表や音声情報からキーワードを抽出し、抽出したキーワードとプロファイルとを照合することで、番組の選択処理を行う。

特許文献３には、ユーザが入力したキーワードに合致する番組情報を電子的番組表から検索し、合致する番組情報が見つからない場合、入力されたキーワードに基づいてインターネットで検索を行うことで、そのキーワードに関連する番組情報をユーザに提示する技術が開示されている。

特許文献４には、電子メールの件名または本文からキーワードを検出し、検索者が入力した検索ワードと合致するキーワードがある場合、その電子メールのやり取りにおける重要人物を表示する技術が開示されている。また、特許文献４には、会議における各参加者の発話内容を音声認識によりテキスト化し、生成したテキストから出現回数に基づいてキーワードを抽出する技術も開示されている。

特許文献５には、Ｃｏｏｋｉｅを用いて、個々の訪問者のサイト上の情報参照傾向を収集し、サービスの応答を返す時に、その参照傾向から有効と判断できる予め用意した付加情報を自動的に乗せて返す技術が開示されている。

特開２０１５－０９９２９０号公報 特開２０００－０２３１１２号公報 特開２００４－３６２１２１号公報 特開２０１０－０７９８７２号公報 特開２００３－０８５０８１号公報

上述のような通話内容のメモは、何らかの装置の表示領域に表示される場合があるが、その表示領域には制限があることが多いため、ユーザにとって価値の高い、すなわち、ユーザに特化した情報が選択されて表示されることが望まれる。

特許文献１には、ユーザが入力した情報に基づいて、音声情報からキーワードを抽出して提供することは開示されている。しかしながら、特許文献１では、ユーザが入力するテキスト情報からキーワードリストが作成され、キーワードリストに一致する語をキーワードとして抽出するので、ユーザが入力したことのない語はキーワードとして抽出することができない。よって、ユーザに特化した情報を抽出することができない虞があるという課題がある。

また、特許文献２から４には、ユーザが入力した情報やユーザの興味に基づいて、情報を提供することは開示されているが、ユーザに特化した情報を抽出して表示することは開示されていない。

本願発明は、このような課題を鑑みてなされたものであり、音声データからユーザに特化した情報を抽出することができる情報処理装置等を提供することを主要な目的とする。

本発明の一態様にかかる情報処理装置は、音声データに基づいて文字列を生成する音声認識手段と、前記音声認識手段により生成された前記文字列から抽出された１以上のキーワードを、予め記憶された、前記音声データの発話者に関連する１以上の単語に基づいてフィルタリングするフィルタリング手段と、前記フィルタリング手段によるフィルタリングの結果を出力する出力手段とを備える。

本発明の一態様にかかる情報処理方法は、音声データに基づいて文字列を生成し、前記生成された前記文字列から抽出された１以上のキーワードを、予め記憶された、前記音声データの発話者に関連する１以上の単語に基づいてフィルタリングし、前記フィルタリングの結果を出力する。

本発明の一態様にかかるプログラム記録媒体は、音声データに基づいて生成された文字列から抽出された１以上のキーワードを、予め記憶された、前記音声データの発話者に関連する１以上の単語に基づいてフィルタリングする処理と、前記フィルタリングの結果を出力する処理とを、コンピュータに実行させるコンピュータ・プログラムを記録する。

以上説明したように、本発明によれば、音声データからユーザに特化した情報を抽出することができるという効果が得られる。

本発明の第１の実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る情報処理システムにおける通信端末の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る解析装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るメモ用端末の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る通信端末のパーソナル情報生成部の動作を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る通信端末のパーソナル情報生成部により生成されたパーソナル情報の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る通信端末のパーソナル情報生成部により生成されたパーソナル情報の他の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る通信端末のパーソナル情報生成部により生成されたパーソナル情報の他の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る解析装置が解析する処理を含むシーケンスチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る解析装置の文章解析部による文章解析の結果を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る解析装置のキーワード検出部により抽出されたキーワードを示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る通信端末におけるフィルタリングおよびフィルタリングの結果を表示する処理を含むシーケンスチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る通信端末のフィルタリング部によるフィルタリングの結果の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る通信端末のフィルタリング部によるフィルタリングの結果の他の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る通信端末に登録されているパーソナル情報の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る通信端末に登録されているパーソナル情報の他の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る通信端末に登録されているパーソナル情報の他の例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 各実施形態に示した装置を実現するハードウエア構成の一例を示す図である。

以下、本発明を実施について図面を参照して説明する。

第１の実施形態
図１は、本発明の第１の実施形態に係る情報処理システム１０００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る情報処理システム１０００は、通信端末１００、４００、解析装置２００およびメモ用端末３００、５００を備える。第１の実施形態に係る情報処理システム１０００では、通信端末１００、４００間の通話内容を解析装置２００において解析してキーワードを抽出し、抽出したキーワードに対してフィルタリングを行い、その結果を、例えばメモ用端末３００、５００に表示する。

以下、各構成要素について、図面を参照して説明する。

図２は、図１に示した情報処理システム１０００における通信端末１００の構成を示すブロック図である。図２に示すように、通信端末１００は、音声入出力部１１０、通信部１２０、パーソナル情報生成部１３０、パーソナル情報ＤＢ（Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）１４０及びフィルタリング部１５０を備える。図１に示した通信端末４００も、通信端末１００と同様の構成を有する。

通信端末１００は、ネットワークを介して音声通話を実現する機能を有する端末である。通信端末１００の音声入出力部１１０は、例えば、通信端末１００のユーザ（発話者）またはその周囲に発生した音声などを取得するマイクと、ネットワークを介して取得した音声などを発するスピーカ等を含む。

通信部１２０は、ネットワークを介して他の通信端末等と、音声通話の着信、発信またはデータ通信等の制御を行う。

パーソナル情報生成部１３０は、後述するフィルタリング部１５０が使用するパーソナル情報を、任意のタイミングで生成及び更新する。パーソナル情報生成部１３０は、パーソナル情報の更新を、例えば、数日ごと、数週間ごとなど、所定期間ごとに行っても良いし、ユーザが指示したタイミングで行っても良い。なお、任意のタイミングとは、このような例に限定されるものではない。

パーソナル情報ＤＢ１４０は、パーソナル情報生成部１３０が生成したパーソナル情報を格納する。

フィルタリング部１５０は、パーソナル情報ＤＢ１４０に格納されるパーソナル情報に基づいて、フィルタリングを行う。

図３は、図１に示した情報処理システム１０００における解析装置２００の構成を示すブロック図である。図３に示すように、解析装置２００は、通信部２１０、音声認識部２２０、文章解析部２３０及びキーワード検出部２４０を備える。

図１に示した通信端末１００と通信端末４００は、その間の通信を制御する基地局制御装置や交換機によって、音声通話やデータ通信を実現しており、解析装置２００は、基地局制御装置や交換機に含まれてもよい。

解析装置２００の通信部２１０は、ネットワークを介して他の通信端末等との通信を行う。例えば、通信部２１０は、通信端末１００と通信端末４００の間でやりとりされる音声データの取得を行う。音声認識部２２０は、通信部２１０が取得した音声データに対して音声認識処理することでテキスト化し、テキストデータ（文字列）を生成する。文章解析部２３０は、生成されたテキストデータに形態素解析あるいは係り受け解析等の文章解析を行う。キーワード検出部２４０は、文章解析の結果から、キーワードを検出する。

図４は、図１に示した情報処理システム１０００におけるメモ用端末３００の構成を示すブロック図である。図４に示すように、メモ用端末３００は、通信部３１０及び表示部３２０を備える。

通信部３１０は、通信端末１００と通信を行う。表示部３２０は、通信部３１０を介して取得した情報の表示を行う。

メモ用端末５００は、メモ用端末３００と同様の構成を有する。メモ用端末３００、５００は、例えば、それぞれ通信端末１００、４００との通信機能を備えたウェアラブル端末であっても良い。

図５は、通信端末１００のパーソナル情報生成部１３０の動作を示すフローチャートである。パーソナル情報生成部１３０は、通信端末１００が、解析装置２００から取得した後述するキーワードをフィルタリングするために使用するパーソナル情報を生成する。パーソナル情報生成部１３０は、後述するフィルタリングの前に、パーソナル情報を生成し、パーソナル情報ＤＢ１４０に登録しておく。

図５を参照して、パーソナル情報生成部１３０がパーソナル情報を生成する流れを説明する。ここで、パーソナル情報とは、通信端末１００のメモリに格納される電子メールに含まれる情報（電子メール情報）やＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）に含まれる情報（ＳＮＳ情報）等に基づく、通信端末１００のユーザの特徴に沿った情報である。

パーソナル情報生成部１３０は、通信端末１００のメモリに登録されている上述の情報から、ユーザに紐付けられると考えられる情報を抽出する（Ｓ１１０）。パーソナル情報生成部１３０は、抽出した情報が、例えばメール本文の文章である場合（Ｓ１２０でＹｅｓ）、その文章に形態素解析あるいは係り受け解析等の文章解析を行い、品詞等の形態素情報を抽出する（Ｓ１３０）（詳細は後述する）。パーソナル情報生成部１３０は、抽出した情報に基づいて、パーソナル情報を生成し、パーソナル情報ＤＢ１４０に登録する（Ｓ１４０）。

図６Ａ乃至図６Ｃは、パーソナル情報生成部１３０により生成されたパーソナル情報の例を示す図である。パーソナル情報生成部１３０は、具体的には、例えば以下のようにパーソナル情報を生成する。

すなわち、パーソナル情報生成部１３０は、通信端末１００のメモリに登録されている電話帳情報を抽出し、パーソナル情報ＤＢ１４０に図６Ａに示すように登録する。登録される電話帳情報は、相手情報と内容とを含む。相手情報には、電話帳に登録された人名が含まれ、内容には、その人名に関して格納されている、例えば電話番号やメールアドレス等の関連情報が含まれる。また、形態素解析や係り受け解析等の結果得られた、人名や関連情報の品詞や形式なども含まれる。

パーソナル情報生成部１３０はまた、メモリから電子メール情報を抽出し、パーソナル情報ＤＢ１４０に図６Ｂに示すように登録する。登録される電子メール情報は、相手情報と内容とを含む。相手情報には、ユーザが送受信した電子メールの送受信相手の名前が含まれ、内容には、その電子メールのタイトル、本文、あるいは本文を解析して得られた情報が含まれる。また、形態素解析や係り受け解析等の結果得られた、人名や関連情報の品詞や形式なども含まれる。

パーソナル情報生成部１３０はまた、メモリからＳＮＳ情報を抽出し、パーソナル情報ＤＢ１４０に図６Ｃに示すように登録する。登録されるＳＮＳ情報は、相手情報と内容とを含む。相手情報には、ユーザがＳＮＳにおいてメッセージなどを送受信した相手の名前が含まれ、内容には、そのメッセージのタイトル、本文、あるいは本文を解析して得られた情報が含まれる。また、ＳＮＳに投稿された記事のタイトル、本文、ＳＮＳに登録された友人関係、あるいは、それらを解析して得られた品詞等が含まれる。

図７は、通信端末１００と通信端末４００との間で送受信される音声データを、解析装置２００が解析する処理を説明するシーケンスチャートである。図７を参照して、解析装置２００による解析処理のシーケンスについて説明する。

通信端末１００は、通信端末４００との間で音声通話のための通信を開始する場合、通信端末１００と通信端末４００との間の通信を制御する基地局制御装置や交換機は、通信端末１００と通信端末４００との間の通信を制御して、通信回線を確立する。回線の確立によって通信端末４００と通信端末１００との間で通話が可能な状態になると、通信端末１００からの音声データは、通信端末４００に送られる（Ｓ２１０）。また、通信端末４００からの音声データは、通信端末１００に送られる。解析装置２００は、この基地局制御装置や交換機に含まれてもよいし、ネットワークに配置されるいずれかの装置であってよい。なお、通信端末１００と通信端末４００との音声データのやり取りは、上記のような通信回線が確立されることによって行われることに限定されない。

解析装置２００は、この通信端末１００と通信端末４００との間でやり取りされる音声データを受信する（Ｓ２２０）。

解析装置２００は、通信部２１０において、例えば、「今日の１５時にＸ案件打合せがあります。Ｘ案件の打合せ相手は、ＥさんとＦさんです。」という音声データを通信端末１００から取得したとする。

通信部２１０において取得された音声データは、音声認識部２２０に通知される。音声認識部２２０は、取得した音声データを音声認識処理することによりテキスト化し、テキストデータを生成する（Ｓ２３０）。この音声認識処理には、通常の技術が用いられればよい。

音声認識部２２０は、生成したテキストデータを、文章解析部２３０に通知する。文章解析部２３０は、取得したテキストデータに形態素解析等の文章解析を行う（Ｓ２４０）。図８Ａは、文章解析部２３０による文章解析の結果を示す図である。図８に示すように、文章解析部２３０は、テキストデータを形態素に分解すると共に、テキストデータに関する表層情報（漢字、基本形、読み等）、品詞情報、活用形情報等を取得する。

さらに、文章解析部２３０は、生成されたテキストデータに、係り受け解析等の文章解析を行うことで、文節情報、係り受け情報等を取得する。

続いて、キーワード検出部２４０は、Ｓ２４０の解析結果からキーワードを検出する（Ｓ２５０）。図８Ｂは、キーワード検出部２４０により検出されたキーワードの一例を示す図である。キーワード検出部２４０は、例えば、文章解析の結果から得られた数値情報や固有名詞情報に基づいて、キーワードを検出しても良い。

具体的には、キーワード検出部２４０は、例えば、数値情報や、「時」、「分」、「秒」、あるいは、「今日」、「明日」などの字句に基づいて時間情報を抽出あるいは生成し、キーワードとして検出しても良い。図８Ｂに示す例では、「今日」という字句から「２０１６／０３／３０」というキーワードが検出され、「１５時」という字句から「１５：００」というキーワードが検出されたことを示す。

キーワード検出部２４０はまた、固有名詞情報に基づいて、場所情報や人名情報を、キーワードとして検出しても良い。図８Ｂに示す例では、固有名詞情報から「Ｘ案件」、「打合せ」、「Ｘ案件」、「Ｅさん」、「Ｆさん」というキーワードが検出されたことを示す。キーワード検出部２４０はまた、助詞、助動詞以外をキーワードとして検出しても良い。

上記のようにキーワードが検出されると、解析装置２００は、通信部２１０を介して、検出したキーワードを通信端末１００および通信端末４００の少なくともいずれかに送信する（Ｓ２６０）。通信端末１００および通信端末４００にキーワードを送信するか否かは、予め設定されていてもよい。

図９は、通信端末１００におけるフィルタリングおよびメモ用端末３００におけるフィルタリングの結果の表示処理を説明するシーケンスチャートである。図９を参照して、通信端末１００におけるフィルタリングおよびフィルタリングの結果を表示する処理を説明する。

通信端末１００は、図７のＳ２６０に示した解析装置２００からのキーワードを、通信部１２０において受信する（Ｓ３１０）。通信部１２０は、受信したキーワードを、フィルタリング部１５０に通知する。フィルタリング部１５０は、パーソナル情報ＤＢ１４０を用いて受信したキーワードのフィルタリングを行い（詳細は後述する）、表示ワードを抽出する（Ｓ３２０）。ここで、表示ワードとは、キーワードからフィルタリングによって抽出され、メモ用端末３００に表示されるワードである。通信端末１００は、抽出した表示ワードを、通信部１２０を介してメモ用端末３００に送信する（Ｓ３３０）。

メモ用端末３００は、通信部３１０において表示ワードを受信する（Ｓ３４０）。表示部３２０は、受信した表示ワードを表示する（Ｓ３５０）。

Ｓ３２０に示したフィルタリング部１５０のフィルタリング処理の詳細について説明する。フィルタリング部１５０は、パーソナル情報ＤＢ１４０に格納されたパーソナル情報に基づいて、解析装置２００から受信されたキーワードに対してフィルタリングすることで、よりユーザに特化したキーワードを、表示ワードとして抽出する。

具体的には、フィルタリング部１５０は、パーソナル情報に含まれる単語のいずれもと一致しないキーワードを、表示ワードから除外してもよい。また、フィルタリング部１５０は、パーソナル情報に含まれるワードの出現頻度に基づいて、フィルタリングを行っても良い。これにより、既に出現したキーワードを既知の情報として表示ワードから除外することで、メモ用端末３００に複数の同一ワードが表示されないようにしてもよい。

図１０Ａは、図８Ｂに示したキーワードに対する、フィルタリング部１５０によるフィルタリングの結果（すなわち、表示ワード）の一例を示す図である。図１０Ａに示すように、出現頻度に基づくフィルタリングにより、図８Ｂに示したキーワードに２回出現した「Ｘ案件」が２つ表示されることを防ぐことができる。

あるいは、たびたび出現しているキーワードについてはユーザは認識していると考えられるため、フィルタリング部１５０は、出現頻度が所定回数を超えるキーワードを、表示ワードから除外してもよい。

また、フィルタリング部１５０は、パーソナル情報ＤＢ１４０に登録されている、通話相手（受話者）との電子メール情報やＳＮＳ情報に含まれる固有名詞を用いてフィルタリングを行ってもよい。すなわち、パーソナル情報ＤＢ１４０に登録された、通話相手との電子メール情報やＳＮＳ情報に含まれる固有名詞以外の固有名詞を、表示ワードから除外してもよい。これにより、パーソナル情報ＤＢ１４０を、例えば日ごとや週ごとに更新している場合、パーソナル情報ＤＢ１４０には最新の話題に関する情報が登録されているので、現時点での旬な話題等を優先的にメモ用端末３００に表示することができる。

ここで、通信端末４００のユーザが「Ｄさん」であると仮定する。図６Ｃに示したパーソナル情報のうちのＳＮＳ情報に、「Ｄさん」とのやりとりが登録されているので、フィルタリング部１５０は、その内容に含まれるワードを、表示ワードに含めるようにしてもよい。図１０Ａに示す例では、図８Ｂに示すキーワードのうち、ＤさんとのＳＮＳ情報の内容に含まれる「Ｅさん」は表示しているが、パーソナル情報のＳＮＳ情報の内容に含まれない「Ｆさん」は表示しないことが示される。

なお、「Ｆさん」というワードが、Ｄさんとのやりとりではなく、他の人とのやりとりとしてパーソナル情報に登録されている場合、「Ｆさん」を表示ワードに含めるようにしてもよい。キーワードを表示ワードに含めるか否かは、表示領域の制限にしたがって予め設定されたワード数に応じて決定されてもよい。

また、フィルタリング部１５０は、パーソナル情報ＤＢ１４０に登録されている電話帳情報を用いてフィルタリングを行っても良い。すなわち、フィルタリング部１５０は、電話帳情報に登録されていない人名は、表示ワードに含めないようにしてもよい。

なお、フィルタリング部１５０は、ユーザにとって重要な情報であると考えられる日付情報や時間情報については、表示ワードに含めるようにしても良い。

また、フィルタリング部１５０は、キーワード検出部２４０により検出されたキーワード以外にも、ユーザに特化していると考えられる情報を、表示ワードとして表示してもよい。図１１Ａ乃至図１１Ｃは、図１に示した通信端末４００のメモリに登録されている、通信端末４００のユーザのパーソナル情報の一例を示す図である。

通信端末４００においても、解析装置２００から、図８Ｂに示したキーワードを受信したとする。図１１Ｂに示すように、パーソナル情報の電子メール情報に、「Ａ社Ｘ案件」というワードが含まれている。フィルタリング部１５０は、解析装置２００から受信したキーワードに含まれる「Ｘ案件」がこのようにパーソナル情報に含まれているため、表示ワードにも「Ｘ案件」を含める。さらに、パーソナル情報には、「Ａ社Ｘ案件」というワードが含まれていることから、フィルタリング部１５０は、キーワードに含まれる「Ｘ案件」に関連するワードとして、図１０Ｂに示すように、「Ａ社」も、表示ワードに含めるようにしてもよい。このように、パーソナル情報に含まれている単語の一部が抽出されたキーワードに含まれている場合、その単語のすべてを、表示ワードに含めるようにしてもよい。

フィルタリング部１５０は、抽出した表示ワードを、通信部１２０に通知する。通信部１２０は、取得した表示ワードを、メモ用端末３００の通信部３１０に通知する。メモ用端末３００の通信部３１０は、上記図９のＳ３４０において説明したように、表示ワードを受信する。通信部３１０は、受信した表示ワードを、表示部３２０に通知する。表示部３２０は、上記図９のＳ３５０において説明したように、通知された表示ワードを表示領域に表示する。

なお、メモ用端末３００の表示部３２０に表示された表示ワードをクリックすることで、電話を発信することや、表示ワードをインターネットで検索することが実現されてもよい。すなわち、メモ用端末３００に電話番号が表示され、それがクリックされると、電話番号が通信端末１００に送信されると共に、通信端末１００がその電話番号に電話を発信してもよい。あるいは、メモ用端末３００に表示ワードが表示され、それがクリックされると、表示ワードが通信端末１００に送信されると共に、通信端末１００においてその表示ワードがインターネットで検索されてもよい。

以上のように、本実施形態によれば、通信端末１００は、その端末に格納されている情報に基づいてパーソナル情報を生成し、通信端末間でやり取りされる音声データから抽出されたキーワードに対して、パーソナル情報に基づいてフィルタリングを行う。この構成を採用することにより、本実施形態によれば、ユーザに関連する単語の出現頻度や、キーワードがパーソナル情報に含まれるか否か等に応じて、メモ用端末３００に表示する単語を抽出するので、ユーザに特化した単語を抽出できるという効果が得られる。また、このため、メモ用端末の表示領域に制限がある場合でも、ユーザにとって価値の高い情報を優先的に表示できるという効果が得られる。

なお、本実施形態では、パーソナル情報ＤＢ１４０、及び、フィルタリング部１５０を通信端末１００が備える構成について説明したが、パーソナル情報ＤＢ１４０、及び、フィルタリング部１５０を、例えば、通信端末１００と通信可能な他の装置（以降、「表示ワード通知装置」と称する）に備える構成にしても良い。この場合、解析装置２００のキーワード検出部２４０は、検出したキーワードを表示ワード通知装置に送信する。表示ワード通知装置は、図９のＳ３２０と同様にフィルタリングを行い、その結果を、メモ用端末３００に通知する。また、解析装置２００と表示ワード通知装置とを同一筐体内に配置してもよい。

また、本実施形態では、メモ用端末３００、５００と通信端末１００、４００を別装置とする構成について述べたが、通信端末１００、４００がメモ用端末３００、５００としての機能を兼ねた構成にしても良い。

また、本実施形態では、２者間の通話について説明したが、２者間の通話に限定されず、電話会議等の、複数の通話者がやり取りする場合にも利用されても良い。また、留守番電話にメッセージが残された場合に、そのメッセージから表示ワードを抽出し、メモ用端末に表示しても良い。この場合、通信端末１００および４００が、音声認識部２２０を備える構成にしてもよい。また、エリア放送等から、表示ワードを抽出し、メモ用端末に表示しても良い。

第２の実施形態
第１の実施形態の基本構成となる第２の実施形態について説明する。

図１２は、本発明の第２の実施形態に係る情報処理装置６００の構成を示すブロック図である。図１２に示すように、第２の実施形態に係る情報処理装置６００は、音声認識部６１０、フィルタリング部６２０および出力部６３０を備える。

音声認識部６１０は、音声データに基づいて文字列を生成する。フィルタリング部６２０は、音声認識部６１０により生成された文字列から抽出された１以上のキーワードを、予め記憶された、音声データの発話者に関連する１以上の単語に基づいてフィルタリングする。出力部６３０は、フィルタリング部６２０によるフィルタリングの結果を出力する。

第１の実施形態における音声認識部２２０、フィルタリング部１５０および通信部２１０をそれぞれ実現する一例として、第２の実施形態の音声認識部６１０、フィルタリング部６２０および出力部６３０が例示できるが、これに限定されない。

上記構成を採用することにより、本第２の実施形態によれば、上記キーワードを、音声データの発話者に関連する単語に基づいてフィルタリングするので、ユーザに特化した情報を抽出することができるという効果が得られる。

なお、図２等に示した装置の各部は、図１３に例示するハードウエア資源において実現される。すなわち、図１３に示す構成は、プロセッサ１１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１３、外部接続インタフェース１４、記録装置１５および各構成要素を接続するバス１６を備える。

上述した各実施形態では、図１３に示すプロセッサ１１が実行する一例として、通信端末１００、４００、解析装置２００に対して、上述した機能を実現可能なコンピュータ・プログラムを供給した後、そのコンピュータ・プログラムを、プロセッサ１１がＲＡＭ１２に読み出して実行することによって実現する場合について説明した。しかしながら、図２等に示した装置の各ブロックに示す機能は、一部または全部を、ハードウエアとして実現してもよい。

かかる供給されたコンピュータ・プログラムは、読み書き可能なメモリ（一時記憶媒体）またはハードディスク装置等のコンピュータ読み取り可能な記憶デバイスに格納すればよい。そして、このような場合において、本発明は、かかるコンピュータ・プログラムを表すコード或いはかかるコンピュータ・プログラムを格納した記憶媒体によって構成されると捉えることができる。

以上、上述した実施形態を参照して本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、種々の上記開示要素の多様な組み合わせ乃至選択など、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。

この出願は、２０１６年９月２９日に出願された日本出願特願２０１６－１９１２９８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１１ プロセッサ
１２ ＲＡＭ
１３ ＲＯＭ
１４ 外部接続インタフェース
１５ 記録装置
１６ バス
１００ 通信端末
１１０ 音声入出力部
１２０ 通信部
１３０ パーソナル情報生成部
１４０ パーソナル情報ＤＢ
１５０ フィルタリング部
２００ 解析装置
２１０ 通信部
２２０ 音声認識部
２３０ 文章解析部
２４０ キーワード検出部
３００ メモ用端末
３１０ 通信部
３２０ 表示部
４００ 通信端末
５００ メモ用端末
６００ 情報処理装置
６１０ 音声認識部
６２０ フィルタリング部
６３０ 出力部
１０００ 情報処理システム

Claims (8)

1. 音声データに基づいて文字列を生成する音声認識手段と、
   前記音声認識手段により生成された前記文字列から抽出された１以上のキーワードを、予め記憶された、前記音声データの発話者に関連する１以上の単語に基づいてフィルタリングするフィルタリング手段と、
   前記フィルタリング手段によるフィルタリングの結果を出力する出力手段と
   を備え、
   前記発話者に関連する単語は、発話者と受話者の間で送受信されたテキスト情報から抽出された単語である情報処理装置。
2. 前記フィルタリング手段は、前記抽出された１以上のキーワードのうち、前記発話者に関連する単語に一致しないキーワードを、前記結果から除外する
   請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記フィルタリング手段は、前記抽出された１以上のキーワードのうち、前記発話者に関連する単語の出現頻度に基づいて、当該単語を前記結果に含める、または前記結果から除外する
   請求項１または請求項２記載の情報処理装置。
4. 前記発話者に関連する単語は、該発話者が使用する通信端末に記憶された、受話者とのメール情報から抽出された単語である
   請求項１乃至請求項３のいずれか１項記載の情報処理装置。
5. 前記発話者に関連する単語は、該発話者が使用する通信端末に記憶された、受話者とのＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）情報から抽出された単語である
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項記載の情報処理装置。
6. 前記フィルタリング手段は、前記発話者に関連するいずれかの単語の一部が前記キーワードに含まれている場合、前記単語のすべてを、前記結果に含めるようにフィルタリングする
   請求項１乃至請求項５のいずれか１項記載の情報処理装置。
7. コンピュータが
   音声データに基づいて文字列を生成し、
   前記生成された前記文字列から抽出された１以上のキーワードを、予め記憶された、前記音声データの発話者と受話者の間で送受信されたテキスト情報から抽出された１以上の単語に基づいてフィルタリングし、
   前記フィルタリングの結果を出力する
   情報処理方法。
8. 音声データに基づいて生成された文字列から抽出された１以上のキーワードを、予め記憶された、前記音声データの発話者と受話者の間で送受信されたテキスト情報から抽出された１以上の単語に基づいてフィルタリングする処理と、
   前記フィルタリングの結果を出力する処理と
   を、コンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム。

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