WO2018173252A1 - 重要単語抽出装置、及び関連会議抽出システム - Google Patents

Abstract

重要単語を抽出する装置において、その抽出精度の向上を図る。本開示にかかる重要単語抽出装置は、受信した音声情報を文章データに変換する音声認識部と、前記文章データを複数の単語を含む単語の列に変換する形態素解析部と、前記複数の単語の出現頻度を算出する頻度解析部と、前記複数の単語の中から、キーワードデータベースに含まれるキーワードを抽出し、前記キーワードが発せられたタイミングと前記複数の単語のそれぞれが発せられたタイミングとに基づいて、重み付け対象単語に関する重み付け対象単語情報を取得し、前記出現頻度と、前記重み付け対象単語情報とに基づき、前記複数の単語の重要度を算出する重要度算出部と、を含む。

Description

重要単語抽出装置、及び関連会議抽出システム

　本発明は、重要単語抽出装置、及び関連会議抽出システムに関する。

　下記特許文献１には、録音された会話を音声認識して、出現頻度の高い単語を重要単語として抽出し、抽出された重要単語の一致度等を用いて、それ以前に行われた複数の会議の内、関連度の高い会議を抽出し表示する装置が開示されている。

特開２０１４－２２９０７５号公報

　従来の装置では、出現頻度のみを用いて重要単語を抽出しているため、必ずしも重要度の高い単語が抽出されているとは限らなかった。

　本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、重要単語を抽出する装置において、その抽出精度の向上を図ることである。

　（１）本開示に係る重要単語抽出装置は、受信した音声情報を文章データに変換する音声認識部と、前記文章データを複数の単語を含む単語の列に変換する形態素解析部と、前記複数の単語の出現頻度を算出する頻度解析部と、前記複数の単語の中から、キーワードデータベースに含まれるキーワードを抽出し、前記キーワードが発せられたタイミングと前記複数の単語のそれぞれが発せられたタイミングとに基づいて、重み付け対象単語に関する重み付け対象単語情報を取得し、前記出現頻度と、前記重み付け対象単語情報とに基づき、前記複数の単語の重要度を算出する重要度算出部と、を含む。

　（２）本開示に係る重要単語抽出装置は、受信した音声情報を文章データに変換し、前記文章データを複数の単語を含む単語の列に変換し、前記複数の単語の出現頻度を算出し、前記複数の単語の中から、キーワードデータベースに含まれるキーワードを抽出し、前記キーワードが発せられたタイミングと前記複数の単語のそれぞれが発せられたタイミングとに基づいて、重み付け対象単語に関する重み付け対象単語情報を取得し、前記出現頻度と、前記重み付け対象単語情報とに基づき、前記複数の単語の重要度を算出するための、保存された指示を実行する少なくとも一つのプロセッサーを含む。

　（３）本開示の関連会議抽出システムは、上記（１）の重要単語抽出装置と、関連会議情報データベースに含まれる複数の過去の会議情報の中から、前記複数の単語の重要度に基づき、関連度の高い会議の前記会議情報を抽出する関連会議抽出部と、を含む。

図１は第１の実施形態に係る重要単語抽出装置のブロック図である。 図２は第１の実施形態に係る重要単語抽出装置の制御方法を示すフローチャートである。 図３は第１の実施形態に係る重要単語抽出装置を用いた会議風景を示す模式的な上面図である。 図４は第１の実施形態に係る重要単語抽出装置における肯定単語発言者数と重み付け係数との関係を表す参照表である。 図５は第１の実施形態に係る重要単語抽出装置における会議開催時からの経過時間に対する肯定単語出現回数を示すグラフである。 図６は第１の実施形態に係る重要単語抽出装置が生成する重要単語表示画像を示す概念図である。 図７は第１の実施形態に係る重要単語抽出装置が生成する重要単語表示画像を含むスケジューラーを示す概念図である。 図８は第１の実施形態に係る関連会議抽出システムのブロック図である。 図９は第１の実施形態に係る重要単語抽出装置に含まれる類義語データベースを示す概念図である。 図１０は第１の実施形態に係る関連会議抽出システムの制御方法を示すフローチャートである。 図１１は第１の実施形態に係る関連会議抽出システムが生成する関連会議表示画像を示す概念図である。

［第１の実施形態］
　第１の実施形態について、図面を用いて以下に説明する。

［重要単語抽出装置１００］
　図１は、本実施形態に係る重要単語抽出装置１００のブロック図である。重要単語抽出装置１００は、例えば会議におけるユーザーの発言から、重要単語を抽出するシステムである。本実施形態において、重要単語抽出装置１００は制御部１０と記憶部４０とを有している。制御部１０は、重要単語抽出装置１００の外部に接続された収音機器３０、表示機器６０と接続されている。

　なお、重要単語抽出装置１００と収音機器３０との接続、及び重要単語抽出装置１００と表示機器６０との接続は有線、無線を問わない。また、本実施形態においては、収音機器３０、及び表示機器６０を重要単語抽出装置１００に接続される外部機器として位置づけているが、重要単語抽出装置１００の内蔵機器として設ける構成としてもかまわない。

　重要単語抽出装置１００の制御部１０は、記憶部４０に保存されたプログラム４２に基づいて、後述する音声認識ステップＳ１、形態素解析ステップＳ２、頻度解析ステップＳ３、話者位置推定ステップＳ４、重要度算出ステップＳ５、表示画像生成ステップＳ６などを実行するコンピュータである。当該プログラム４２は、光学的、磁気的等の種類を問わず、様々な記録媒体からインストールされてよく、インターネットを介してダウンロードされてもよい。

［収音機器３０］
　収音機器３０は、重要単語抽出装置１００の制御部１０に有線、又は無線により接続されており、マイクを含む。マイクの数は特に限定されないが、本実施形態においては、収音機器３０がＮ個の指向性マイクを有し、Ｎ個の指向性マイクが３６０／Ｎ度ごとの異なる方向に最高感度の方向が向くように配置され、各指向性マイクが音声を収音することが可能な構成を例として説明する。収音機器３０は、ユーザーが発した音声を収音するとともに、当該音声に関する情報を制御部１０に送信する。なお、収音機器３０から重要単語抽出装置１００への音声情報の送信は、直接送信でもよく、サーバーなどを介した間接送信でもよい。

［記憶部４０］
　記憶部４０は、例えばＨＤＤ(Hard Disc Drive)として実現される。記録媒体としては、フラッシュメモリ等の固体メモリ、固体メモリを内蔵したメモリカード、光ディスク、光磁気ディスク、ホログラムメモリなど各種考えられ、記憶部４０としては採用する記録媒体に応じて記録再生を実行できる構成とされればよい。

　記憶部４０には、制御部１０が重要単語抽出装置１００全体の制御に使用するプログラム４２の他、文法データベース４１、品詞データベース４３、類義語データベース４４、及びキーワードデータベース４５が保存されている。本実施形態においては、キーワードデータベース４５が、後述する肯定単語をキーワードとして保存する例を説明する。

［制御部１０］
　制御部１０はプロセッサーとメモリを含む。制御部１０は、音声認識部１１、形態素解析部１２、頻度解析部１３、話者位置推定部１４、重要度算出部１５、表示画像生成部１６などを有しており、記憶部４０に保存されたプログラム４２を用いて、音声認識部１１、形態素解析部１２、頻度解析部１３、話者位置推定部１４、重要度算出部１５、表示画像生成部１６、及び記憶部４０の動作を制御する。

［音声認識部１１］
　音声認識部１１は、収音機器３０から送信された音声情報を受信し、当該音声情報をテキスト形式などの文章データに変換する。音声認識部１１は、文章データを形態素解析部１２に送信する。

［形態素解析部１２］
　形態素解析部１２は、記憶部４０に含まれる文法データベース４１や品詞データベース４３に保存された情報に基づき、音声認識部１１から受け取った文章データを、複数の形態素に分割し、各形態素の品詞等を判別する。形態素解析部１２は、形態素の品詞判別結果から、文章データを複数の単語を含む単語の列に変換し、頻度解析部１３、及び重要度算出部１５に送信する。

　なお、この単語の列は、会議開始からの経過時間順に配列されているため、時刻情報を含んでいるといえる。

［頻度解析部１３］
　頻度解析部１３は、形態素解析部１２から受信した単語の列を解析し、各単語の出現頻度を算出する。即ち、ある会議におけるユーザーの発言内容において、各単語がそれぞれ何度含まれていたかを算出する。頻度解析部１３は、各単語の出現頻度情報を重要度算出部１５に送信する。

　なお、本実施形態においては、頻度解析部１３は、記憶部４０に含まれる類義語データベース４４を用いて、会議において発言されたある単語と、この単語の同義語を同一視し、当該単語の出現頻度と、同義語の出現頻度との和を、当該単語の出現頻度として算出する。

　本実施形態において、類義語データベース４４は、例えば図９に示すように、特定の単語に対する同義語、類義語の情報を含んでおり、特定の単語に対する同義語、類義語の類似度を０％から１００％の値で表示している。類似度が１００％の場合は、特定の単語と同一視しても構わない同義語であることを意味する。従って、特定の単語の出現頻度に、同義語の出現頻度を加算し、これを特定の単語群の出現頻度とする。なお、特定の単語に対する類似度が１００％でない類義語の出現頻度についても、特定の単語群の出現頻度として加算する構成としてもよく、あるいは、類義語の出現頻度に類似度を掛け合わせた値を、特定の単語群の出現頻度に加算する構成としてもよい。

　このような構成とすることにより、実質的に同じ意味で用いられている複数の単語の出現頻度が、それぞれ分散して算出されてしまうことを抑制することができる。その結果として、複数の同義語を持つ単語が、重要単語であるにもかかわらず、重要度が低く算出されてしまう可能性を抑制することができる。

［話者位置推定部１４］
　話者位置推定部１４は、収音機器３０から受信したユーザーの音声情報に基づき、各ユーザーの発話位置を推定する。本実施形態においては、上述したとおり、収音機器３０がＮ個の指向性マイクを有し、Ｎ個の指向性マイクが３６０／Ｎ度ごとに配置されており、話者位置推定部１４は、このＮ個の指向性マイクから音声情報を受信する。

　指向性マイクとしては、例えば、振動板の後ろ側に音の通り道として穴や溝を設けておき、振動板の後ろ側で発せられた音声が、この穴や溝から入って振動板の裏側に届く間接音と、振動板の表側に届く直接音となり、これら間接音と直接音とが相殺されることで、電気出力とならない構成のものを採用する。

　Ｎ個の指向性マイクからの音声情報を受信した話者位置推定部１４は、Ｎ個の指向性マイクからの音声情報をＮ次元ベクトルとして記録し、Ｎ個の指向性マイクに到達する音声の音量比を検出する。そして、話者位置推定部１４は、一定時間の会話につきK-means法などを用いて音量比についてのクラスタリングを行うことにより、各ユーザーの発話位置を推定し、話者位置推定情報を生成する。話者位置推定情報には、話者であるユーザーの発話位置に関する情報と、そのユーザーの人数に関する情報が含まれている。話者位置推定部１４は、この話者位置推定情報を重要度算出部１５に送信する。

　なお、話者位置推定部１４が推定するユーザーの発話位置に関する情報、及び話者位置推定部１４から重要度算出部１５に送信される話者位置推定情報に含まれるユーザーの発話位置に関する情報は、ユーザーの具体的な位置を示す情報までを含んでいる必要はない。ユーザーの発話位置に関する情報は、話者であるユーザーの人数に関する情報を導き出すことができ、且つ各音声の発言がどのユーザーによるものなのかを推定することができる程度の情報であっても構わない。

　更に、本実施形態においては、話者位置推定部１４が、話者位置推定情報に時刻情報を付加しておき、後述する重要度算出部１５において、各単語と話者位置推定情報との対応付けを行うことを可能としている。

［重要度算出部１５］
　重要度算出部１５は、頻度解析部１３から送信された各単語の出現頻度情報と、形態素解析部１２から送信された単語の列に含まれる後述するキーワードとしての肯定単語と、話者位置推定部１４から送信された話者位置推定情報を用いて、各単語の重要度を算出する。以下、重要度算出部１５による各単語の重要度の算出方法について、より具体的に説明する。

　まず、重要度算出部１５は、頻度解析部１３から受信した各単語の出現頻度情報を用いて、各単語の重要度を算出する。出現頻度が高ければ高いほど、その単語が重要である可能性が高いため、出現頻度が高い単語の重要度が高くなる算出方法を採用する。本実施形態においては、例えば、ある単語の出現回数そのものを重要度として算出する方法を採用する。

　続いて、重要度算出部１５は、形態素解析部１２から受信した単語の列に含まれるキーワードとしての肯定単語と、これに関わる重要単語を抽出する。肯定単語とは、例えば「おー」、「いいね」、「なるほど」など、その単語の直前に発された単語に対して肯定的な意味を持つ単語である。重要度算出部１５に肯定単語として認識させるべき単語は、記憶部４０におけるキーワードデータベース４５に予め保存されている。なお、本実施形態においては、肯定単語をキーワードとしているが、その他の単語をキーワードとしてキーワードデータベース４５に保存する構成としてもよい。

　重要度算出部１５は、形態素解析部１２から送信される単語の列から肯定単語を見つけると、前記肯定単語が発せられたタイミングと、単語の列に含まれる複数の単語のそれぞれが発せられたタイミングとに基づいて、重み付け対象単語を抽出し、当該単語の重要度に重み付けを行う。例えば、肯定単語が発せられた時点から遡って、所定の時間内に発せられた単語を重み付け対象単語とし、当該単語の出現回数に所定の係数を乗じることにより、その単語の重要度に重み付けを行う。このように、重要度算出部１５は、形態素解析部１２から送信される単語の列を分析することにより、肯定単語が発せられた時点から所定の時間前に発せられた重み付け対象単語を特定する情報、即ち重み付け対象単語情報を取得する。なお、肯定単語が発せられた時点から遡って、所定の単語数内に発せられた単語を重み付け対象単語とする方法としてもよい。

　また、本実施形態においては、重要度算出部１５は、話者位置推定部１４から受信した話者位置推定情報を用いて、上述した肯定単語を発したユーザーの人数を算出する。上述したとおり、話者位置推定情報には時刻情報が付加されているため、重要度算出部１５は、この話者位置推定情報と、形態素解析部１２から送信された単語の列とを対応付けることができる。即ち、重要度算出部１５は、形態素解析部１２から送信された単語の列の中から肯定単語を抽出するとともに、当該肯定単語を何人の話者が発したのかを把握することができる。

　重要度算出部１５が、肯定単語を何人の話者が発したのかを把握すると、当該肯定単語が発せられた時点から所定時間前に発せられた単語の重要度を算出する。その際、重要度算出部１５は、当該単語の出現回数に乗じる重み付け係数の値を、肯定単語を発したユーザーの人数に応じて決定する。即ち、重要度算出部１５は、肯定単語を発したユーザーの人数が多ければ、大きな重みづけ係数を採用し、人数が少なければ、小さな重み付け係数を採用する。なお、肯定単語を発したユーザーの人数が少なかったとしても、採用する重み付け係数は１よりも大きな値としておく。

　更に、本実施形態においては、特定方向から肯定単語が発せられた場合には、重要度算出部１５が、その肯定単語が発せられた時点から所定時間前に発せられた単語の重要度の算出において、より大きな重み付けを行う構成としてもよい。例えば、組織責任者が座る位置が常時特定位置である場合には、当該組織責任者の着席位置から肯定単語が発せられた時点から所定時間前に発せられた単語の重要度算出において、より高い重み付け係数を採用する構成としてよい。

　更に、本実施形態においては、重要度算出部１５が、形態素解析部１２から受信した単語の列から、「会議の雰囲気向上への寄与率が高い単語」を抽出し、更なる重み付けを行うことも可能である。具体的には、重要度算出部１５が、形態素解析部１２から受け取った単語の列から、会議における単位時間当たりの肯定単語の出現頻度を計算する。そして、重要度算出部１５が、肯定単語の出現頻度が増加した時点を抽出し、その時点から所定の時間前までに発せられた単語の重要度に重み付けを行うことが可能である。

　重要度算出部１５は、上述した方法により会議において発せられた単語の重要度を算出すると、当該重要度の高い複数の単語とその重要度を表示画像生成部１６に送信する。なお、重要度算出部１５が、会議において発せられた全ての単語と、その単語の重要度とを含むリストを表示画像生成部１６に送信する構成としても構わないが、少ないデータ通信量で済むという観点からは、重要度の高い複数の単語とその重要度のみを送信する構成とすることが望ましい。

［表示画像生成部１６］
　表示画像生成部１６は、重要度算出部１５から受信した重要度の高い複数の単語を用いて、表示機器６０に表示させるための重要単語表示画像を生成する。重要単語表示画像とは、所定の表示領域内において、ある会議において重要であると判断された複数の単語が羅列されるような形で表示される画像である。表示画像生成部１６が重要単語表示画像を生成するに当たっては、選択された複数の単語の中でも特に重要度の高い単語のフォントを大きく表示する、あるいは表示色を変えるなど、特に重要度の高い単語がより目立つよう、重要単語表示画像を生成することが望ましい。

　表示画像生成部１６は、重要単語表示画像を生成すると、当該画像を表示機器６０に送信し、表示機器６０に重要単語表示画像を表示させる。表示機器６０に重要単語表示画像を表示させるに当たっては、例えば組織内において複数の会議の予約状況確認・登録などに用いられるスケジューラーにおいて、各会議の議題、主催者、開催日時、開催場所などの情報欄の横に、当該重要単語表示画像を表示する領域を設けておき、当該表示領域に重要単語表示画像を表示させる。

　複数の会議情報の内、どの会議情報の横に当該重要単語表示画像を表示させるかについては、例えば制御部１０が、当該会議が開催された日時、場所、あるいはユーザーのログイン状況等から、現在行われている会議がどの会議であるのかを判断し、該当する会議情報の横に、表示画像生成部１６が新たに生成した重要単語表示画像を表示させてもよい。又は、ユーザーが、重要単語抽出装置１００に接続された、あるいは重要単語抽出装置１００に含まれた入力装置などを用いて、該当する会議情報を選択し、当該会議情報の横の表示欄に、表示画像生成部１６が生成した重要単語表示画像を表示させる構成としてもよい。

［表示機器６０］
　表示機器６０は、ディスプレイ装置やプロジェクター等であり、制御部１０に含まれる表示画像生成部１６の指示に応じて、重要単語表示画像を表示する。

［重要単語抽出装置１００の制御方法］
　次に、図２を用いて、本実施形態の重要単語抽出装置１００の具体的な制御方法について説明する。図２は、本実施形態における重要単語抽出装置１００の制御方法を示すフローチャートである。

［音声認識ステップＳ１］
　音声認識ステップＳ１では、重要単語抽出装置１００に含まれる音声認識部１１が、収音機器３０から送信された音声情報を受信し、当該音声情報をテキスト形式などの文章データに変換する。

　本実施形態においては、重要単語抽出装置１００を用いた会議風景を示す模式的な上面図である図３に示すように、会議室の中央に机７０が配置され、この机７０の上面中央に収音機器３０が配置されている。本実施形態においては、収音機器３０が、方向３１Ｄに最高感度をもつ第１の指向性マイク３１、方向３２Ｄに最高感度をもつ第２の指向性マイク３２、方向３３Ｄに最高感度をもつ第３の指向性マイク３３、方向３４Ｄに最高感度をもつ第４の指向性マイク３４、方向３５Ｄに最高感度をもつ第５の指向性マイク３５、及び方向３６Ｄに最高感度をもつ第６の指向性マイク３６を有しており、収音機器３０内において、各指向性マイクの最高感度の方向が６０度ずつ異なるよう配置されている。机７０の周囲には第１のユーザーＵ１、第２のユーザーＵ２、第３のユーザーＵ３、第４のユーザーＵ４、第５のユーザーＵ５、第６のユーザーＵ６が着席している。

　会議が開催され、各ユーザーが発言すると、その発話音声が収音機器３０における第１の指向性マイク３１、第２の指向性マイク３２、第３の指向性マイク３３、第４の指向性マイク３４、第５の指向性マイク３５、第６の指向性マイク３６により収音され、この音声情報が重要単語抽出装置１００に送信される。

　この収音機器３０から重要単語抽出装置１００への音声情報の送信は、無線送信であってもよく、また有線送信であってもよい。なお、収音機器３０から重要単語抽出装置１００への音声情報の送信は、直接送信でもよく、サーバーなどを介した間接送信でもよい。本実施形態においては、収音機器３０が重要単語抽出装置１００へ、直接的に無線通信を行う。

　音声認識ステップＳ１において、重要単語抽出装置１００に含まれる音声認識部１１は、収音機器３０から送信された音声情報をテキスト形式などの文章データに変換し、当該文章データを形態素解析部１２に送信する。

［形態素解析ステップＳ２］
　形態素解析ステップＳ２では、重要単語抽出装置１００に含まれる形態素解析部１２が、図１に示した記憶部４０に含まれる文法データベース４１や品詞データベース４３に保存された情報に基づき、音声認識部１１から受け取った文章データを、複数の形態素に分割し、各形態素の品詞等を判別する。形態素解析部１２は、形態素の品詞判別結果から、文章データを複数の単語を含む単語の列に変換し、頻度解析部１３、及び重要度算出部１５に送信する。

　なお、この単語の列は、会議開始からの経過時間順に配列されているため、時刻情報を含んでいるといえる。

［頻度解析ステップＳ３］
　頻度解析ステップＳ３では、重要単語抽出装置１００に含まれる頻度解析部１３が、形態素解析部１２から受信した単語の列を解析し、各単語の出現頻度を算出する。即ち、ある会議におけるユーザーの発言内容において、各単語がそれぞれ何度含まれていたかを算出する。頻度解析部１３は、各単語の出現頻度を重要度算出部１５に送信する。

　本実施形態においては、会議中において、例えば「フラットケーブル」という単語が合計１００回発言され、「ＦＦＣ」という単語が合計３０回発言され、「マイクロホン」という単語が合計８０回発言され、「マイク」という単語が合計４０回発言されたとする。

　本実施形態においては、頻度解析部１３は、記憶部４０に含まれる類義語データベース４４を用いて、ある単語と、この単語の同義語を同一視し、ある単語の出現頻度と、同義語の出現頻度との和を、当該単語の出現頻度として算出する。

　本実施形態において、類義語データベース４４は、例えば図９に示すように、特定の単語に対する同義語、類義語の情報と、これら同義語、類義語の、特定の単語に対する類似度を０％から１００％の値で表示している。類似度が１００％の場合は、特定の単語と同一視しても構わない同義語であることを意味する。

　そのため、頻度解析部１３は、「フラットケーブル」と、この「フラットケーブル」の同義語である「ＦＦＣ」を同一視することで、「フラットケーブル群」として１３０回の発言がなされたと判断する。また、頻度解析部１３は、「マイクロホン」と、この「マイクロホン」の同義語である「マイク」を同一視することで、「マイクロホン群」として１２０回の発言がなされたと判断する。

　このような方法とすることにより、実質的に同じ意味で用いられている複数の単語の出現頻度が、それぞれ分散して算出されてしまうことを抑制することができる。その結果として、複数の同義語を持つ単語が、重要単語であるにもかかわらず、重要度が低く算出されてしまう可能性を抑制することができる。

　なお、本実施形態においては、特定の単語の出現頻度に、同義語の出現頻度を加算し、これを特定の単語群の出現頻度とする例を説明したが、特定の単語に対する類似度が１００％でない類義語の出現頻度についても、特定の単語群の出現頻度として加算する構成としてもよく、あるいは、類義語の出現頻度に類似度を掛け合わせた値を、特定の単語群の出現頻度に加算する構成としてもよい。例えば、「カード電線」という単語が合計１０回発言されたとすれば、「フラットケーブル群」の出現回数に１０を加算する構成としてもよく、あるいは、「カード電線」の出現回数である１０に、「フラットケーブル」に対する類似度である９０％を乗じた値である９を、「フラットケーブル群」の出現回数に加算する構成としてもよい。

　このように、本実施形態においては、頻度解析部１３が、同義語を含む単語群である「フラットケーブル群」が１３０回発言されたという情報、及び同義語を含む単語群である「マイクロホン群」が１２０回発言されたという情報、及びその他、会議中に発言された各単語の発言回数に関する情報を、重要度算出部１５に送信する。

［話者位置推定ステップＳ４］
　話者位置推定ステップＳ４は、上述した音声認識ステップＳ１と同時並行に進めることが可能なステップであり、重要単語抽出装置１００に含まれる話者位置推定部１４が、収音機器３０から受信したユーザーの音声情報に基づき、各ユーザーの発話位置を推定する。

　本実施形態においては、図３を用いて上述したとおり、収音機器３０が第１の指向性マイク３１、第２の指向性マイク３２、第３の指向性マイク３３、第４の指向性マイク３４、第５の指向性マイク３５、第６の指向性マイク３６を有し、６個の指向性マイクの最高感度方向が６０度ずつ異なるよう配置されており、話者位置推定部１４は、この６個の指向性マイクから音声情報を受信する。

　６個の指向性マイクからの音声情報を受信した話者位置推定部１４は、６個の指向性マイクからの音声情報を６次元ベクトルとして記録し、６個の指向性マイクに到達する音声の音量比を検出する。

　例えば、第２のユーザーＵ２が発言した場合、第１の指向性マイク３１、第２の指向性マイク３２、第３の指向性マイク３３が、この第２のユーザーＵ２の音声を受信し、電気信号に変換することができる。しかし、第４の指向性マイク３４、第５の指向性マイク３５、第６の指向性マイク３６は、第２のユーザーＵ２の音声を受信しても、比較的に小さな値の電気信号にしか変換しない。即ち、この第２のユーザーＵ２の音声は、第４の指向性マイク３４、第５の指向性マイク３５、第６の指向性マイク３６の後方から発せられているため、第２のユーザーＵ２の音声は、振動板の後ろ側に設けられた穴や溝から入ってきた間接音と、振動板の表側に届く直接音となる。間接音と直接音の大部分は、互いに相殺されるため、第２のユーザーＵ２の音声は、第４の指向性マイク３４、第５の指向性マイク３５、第６の指向性マイク３６においては比較的に小さな値の電気信号に変換される。従って、上述した６次元ベクトルの内、第４の指向性マイク３４、第５の指向性マイク３５、第６の指向性マイク３６に関する３次元ベクトルの値は比較的に小さな値となり、第１の指向性マイク３１、第２の指向性マイク３２、第３の指向性マイク３３に関する３次元ベクトルの値は、第４の指向性マイク３４、第５の指向性マイク３５、第６の指向性マイク３６からの出力値と比較して大きな値の電気信号に変換され出力される。

　ここで、第２のユーザーＵ２は第２の指向性マイク３２の感度の高い方向にいるため、第２のユーザーＵ２から発生られた音声は、第２の指向性マイク３２において最も大きいレベルで受信され、第１の指向性マイク３１、第３の指向性マイク３３においては少し減衰して受信される。従って、電気信号として取り出される３次元ベクトルの内、第２の指向性マイク３２に関する電気信号が最も大きな値で出力され、第１の指向性マイク３１に関する電気信号、及び第３の指向性マイク３３に関する電気信号は少し減衰して出力される。この電気信号出力の音量比を話者位置推定部１４が検出することにより、第２のユーザーＵ２は第２の指向性マイク３２の最高感度の方向３２Ｄに近い方向にいることを認識することができる。

　そして、話者位置推定部１４は、会話終了時にK-means法などを用いてクラスタリングし、第１のユーザーＵ１、第２のユーザーＵ２、第３のユーザーＵ３、第４のユーザーＵ４、第５のユーザーＵ５、第６のユーザーＵ６の発話位置を推定し、話者位置推定情報を重要度算出部１５に送信する。

　更に、本実施形態においては、話者位置推定部１４が、話者位置推定情報に時刻情報を付加しておき、後述する重要度算出部１５において、各単語と話者位置推定情報との対応付けを行うことを可能としている。

［重要度算出ステップＳ５］
　重要度算出ステップＳ５では、重要単語抽出装置１００に含まれる頻度解析部１３から送信された各単語の出現頻度情報と、形態素解析部１２から送信された単語の列に含まれる肯定単語と、話者位置推定部１４から送信された話者位置推定情報を用いて、各単語の重要度を算出する。以下、重要度算出部１５による各単語の重要度の算出方法について、より具体的に説明する。

　まず、重要度算出部１５は、頻度解析部１３から受信した各単語の出現頻度情報を用いて、各単語の重要度を算出する。出現頻度が高ければ高いほど、その単語が重要である可能性が高いため、出現頻度が高い単語の重要度が高くなる算出方法を採用する。本実施形態においては、例えば、ある単語の出現回数そのものを重要度として算出する方法を採用する。

　本実施形態においては、同義語を含む単語群である「フラットケーブル群」が１３０回発言されたという出現頻度情報から、「フラットケーブル群」の重要度を１３０点と算出し、同義語を含む単語群である「マイクロホン群」が１２０回発言されたという出現頻度情報から「マイクロホン群」の重要度を１２０点と算出する。

　続いて、重要度算出部１５は、形態素解析部１２から受信した単語の列に含まれる肯定単語と、これに関わる重要単語を抽出する。重要度算出部１５は、記憶部４０におけるキーワードデータベース４５を参照しながら、形態素解析部１２から送信される単語の列から肯定単語を検索する。重要度算出部１５が肯定単語を見つけると、肯定単語が発せられたタイミングと単語の列に含まれる複数の単語のそれぞれが発せられたタイミングとに基づいて、重み付け対象単語を抽出し、重み付け対象単語情報を得る。重要度算出部１５は、単語の出現回数と重み付け対象単語情報に基づき、当該単語の重要度に重み付けを行う。例えば、肯定単語が発せられた時点から遡って、所定の時間内に発せられた単語を重み付け対象単語とし、当該単語の出現回数に所定の係数を乗じることにより、その単語の重要度に重み付けを行う。なお、肯定単語が発せられた時点から遡って、所定の単語数内に発せられた単語を重み付け対象単語とする方法としてもよい。

　また、本実施形態においては、重要度算出部１５は、話者位置推定部１４から受信した話者位置推定情報を用いて、上述した肯定単語を発したユーザーの人数を算出する。そして、肯定単語発言者数と重み付け係数との関係を表す図４に示すように、肯定単語が発せられた時点から所定時間前に発せられた単語の重要度を算出する際に、当該単語の出現回数に乗じる係数の値を、肯定単語を発したユーザーの人数に応じて決定する。

　本実施形態において、例えば「フラットケーブル群」が発言された時点から所定時間である１０秒以内において、第１のユーザーＵ１と第２のユーザーＵ２の二人から肯定単語が発せられたとする。重要度算出部１５は、重み付け係数の参照表である図４に従って、先ほど算出した１３０点という点数に、重み付け係数を乗じる。今回の例においては、肯定単語発言者が第１のユーザーＵ１と第２のユーザーＵ２の二人であるため、重要度算出部１５は、図４に示す参照表に基づき、重み付け係数が１．７であると判断する。そして、重要度算出部１５は、出現回数から算出された１３０点に、重み付け係数である１．７を乗じて、「フラットケーブル群」の重要度が２２１点であると算出する。

　また、本実施形態においては、特定方向から肯定単語が発せられた場合には、その肯定単語が発せられた時点から所定時間前に発せられた単語の重要度の算出において、より大きな重み付けを行う構成としている。例えば、第６のユーザーＵ６の位置が、組織責任者が座る位置である場合には、第６のユーザーＵ６から肯定単語が発せられた時点から所定時間前に発せられた単語の重要度算出において、より高い重み付け係数を出現回数に乗じる構成としてよい。

　本実施形態において、例えば「マイクロホン群」が発言された時点から所定の時間である１０秒以内において、第３のユーザーＵ３と第６のユーザーＵ６の二人から肯定単語が発せられたとする。その場合においては、重要度算出部１５は、図４に示す表に従い、肯定単語発言者が二人の時の重み付け係数である１．７に、「第６のユーザーを含む」欄に記載されているとおり「１」を加算し、重み付け係数を２．７として「マイクロホン群」の重要度を算出する。従って、重要度算出部１５は、出現回数から算出された１２０点に、重み付け係数２．７を乗じて、「マイクロホン群」の重要度が３２４点であると算出する。

　更に、本実施形態においては、重要度算出部１５が、形態素解析部１２から受信した単語の列から、「会議の雰囲気向上への寄与率が高い単語」を抽出し、更なる重み付けを行う。具体的には、重要度算出部１５が、単語の列から単位時間当たりの会議中の肯定単語の出現頻度を計算する。そして、肯定単語の出現頻度が増加した時点を抽出し、その時点から所定の時間前までに発せられた単語の重要度に重み付けを行う。

　図５は、会議開催時からの経過時間に対する肯定単語出現回数を示すグラフである。図５に示すように、会議開催時から９分経過した時点から、肯定単語出現回数が増加していることがわかる。従って、この会議開催から９分経過した時点から、所定時間である３０秒前まで、即ち会議開催から８分３０秒経過した時点までに発せられた単語の重要度に重み付けを行う。

　本実施形態においては、この会議開催から８分３０秒経過した時点と、会議開催から９分経過した時点との間に、「マイクロホン」の発言が含まれていたとする。そのため、重要度算出部１５が、「マイクロホン」は、「会議の雰囲気向上への寄与率が高い単語」であると判断し、上述した重み付け係数２．７に、追加の重み付け係数１．５を加え、重み付け係数を４．２と算出する。従って、重要度算出部１５は、出現回数から算出された１２０点に、重み付け係数４．２を乗じて、「マイクロホン群」の重要度が５０４点であると算出する。

　重要度算出部１５は、上述した方法により会議において発せられた単語の重要度を算出すると、当該重要度の高い複数の単語とその重要度を表示画像生成部１６に送信する。本実施形態においては、「マイクロホン群」、「フラットケーブル群」を含む上位１０位までの重要単語と、それぞれの重要度を表示画像生成部１６に送信する。なお、重要度算出部１５が、会議において発せられた全ての単語と、その単語の重要度とを含むリストを表示画像生成部１６に送信する構成としても構わないが、少ないデータ通信量で済むため、本実施形態においては上位１０位までの重要単語とその重要度のみを表示画像生成部１６に送信する。

［表示画像生成ステップＳ６］
　表示画像生成ステップＳ６では、重要単語抽出装置１００に含まれる表示画像生成部１６が、重要度算出部１５から受信した重要度の高い複数の単語を用いて、表示機器６０に表示させるための重要単語表示画像を生成する。

　本実施形態においては、表示画像生成部１６は、図６に示すような重要単語表示画像を生成する。図６に示す重要単語表示画像においては、選択された複数の単語の中でも特に重要度の高い「マイクロホン」と「フラットケーブル」のフォントが大きく表示され、且つ表示色として目立つ赤色が用いられている。重要単語表示画像をこのような画像とすることにより、重要度の高い単語がより目立つようにすることができる。その他、上記３位から１０位までの各重要単語であるキーワードＡ乃至キーワードＨが、それぞれの重要度に合わせたフォント、表示色にて、重要単語表示画像部の中に含まれている。

　表示画像生成部１６は、図６に示したような重要単語表示画像を生成すると、当該重要単語表示画像に関するデータを表示機器６０に送信し、表示機器６０に重要単語表示画像を表示させる。本実施形態において、表示機器６０に重要単語表示画像を表示させるに当たっては、例えば図７に示すように、組織内において複数の会議の予約状況確認・登録などに用いられるスケジューラーにおいて、各会議の議題、主催者、開催日時、開催場所などの情報欄の横に、当該重要単語表示画像を表示する領域を設けておき、当該表示領域に重要単語表示画像を表示させる。

　複数の会議情報の内、どの会議情報の横に当該重要単語表示画像を表示させるかについては、例えば制御部１０が、当該会議が開催された日時、場所、あるいはユーザーのログイン状況等から、現在行われている会議がどの会議であるのかを判断し、該当する会議情報の横に、表示画像生成部１６が新たに生成した重要単語表示画像を表示させてもよい。又は、ユーザーが、重要単語抽出装置１００に接続された、あるいは重要単語抽出装置１００に含まれた入力装置などを用いて、該当する会議情報を選択し、当該会議情報の横の表示欄に、表示画像生成部１６が生成した重要単語表示画像を表示させる構成としてもよい。

　あるいは、図７に示した、会議「Ｃｏｄｅｃブレスト」を開催した山田氏が組織内のネットワークに接続されたパーソナルコンピューターにおいてログインした状態で会議を開催し、当該パーソナルコンピューターが重要単語抽出装置１００に含まれる通信部から重要単語表示画像を受信したとする。そのような場合、当該パーソナルコンピューターは、開催時刻、開催場所、及び山田氏が持つパーソナルコンピューターに付加された識別情報などに基づき、現在開催されている会議が「Ｃｏｄｅｃブレスト」会議であると判断し、図７に示したスケジューラーにおける「Ｃｏｄｅｃブレスト」会議情報の横の欄に、叙述した重要単語表示画像を表示させてもよい。

　あるいは、会議開催者である山田氏が、パーソナルコンピューターのキーボード、マウスなどを利用して、又は、重要単語抽出装置１００に接続された入力装置などを用いて、「Ｃｏｄｅｃブレスト」会議情報の横に、表示画像生成部１６が生成した重要単語表示画像をコピー、ペーストするなどして表示させてもよい。

[関連会議抽出システム２００]
　次に、関連会議抽出システム２００について、図面を用いて以下に説明する。

　図８は、本実施形態に係る関連会議抽出システム２００のブロック図である。図８に示す通り、関連会議抽出システム２００は、基本的に重要単語抽出装置１００と同様の構成を含んでおり、同一の構成要素については同じ符号を付してその説明を省略する。

　関連会議抽出システム２００が、重要単語抽出装置１００と異なる点は、制御部１０Ａが、重要度算出部１５と表示画像生成部１６Ａとの間に関連会議抽出部１７を含んでいる点と、記憶部４０Ａが、関連会議情報データベース４６を含んでいる点、表示画像生成部１６Ａが関連会議表示画像を生成する点、及び制御部１０Ａが、記憶部４０に保存されたプログラム４２Ａに基づいて、後述する音声認識ステップＳ１、形態素解析ステップＳ２、頻度解析ステップＳ３、話者位置推定ステップＳ４、重要度算出ステップＳ５、関連会議抽出ステップＳ７、表示画像生成ステップＳ６Ａなどを実行するコンピュータである点、等である。なお、本開示における関連会議抽出システム２００と重要単語抽出装置１００とは基本的に共通の構成が多く、両者を一体構成とすることが可能である。両者を一体構成する場合においては、表示画像生成部１６Ａが、関連会議表示画像と重要単語表示画像の双方を生成し、関連会議表示画像に関するデータ、及び重要単語表示画像に関するデータを表示機器６０に送信する。

[関連会議情報データベース４６]
　関連会議情報データベース４６には、組織内で行われた会議情報が含まれている。当該会議情報には、例えば、過去に行われた会議の議題、主催者、開催日時、開催場所などの情報に加え、それぞれの会議において重要度が高いと判断された単語と、その単語の重要度に関する情報が含まれている。

[関連会議抽出部１７]
　関連会議抽出部１７は、重要度算出部１５から受信した重要単語とその単語の重要度を用いて、記憶部４０に含まれる関連会議情報データベース４６の中から、今回行われた会議に関連度が高い会議を抽出する。

　上述した通り、関連会議情報データベース４６には、過去に行われた複数の会議において重要度が高いと判断された単語と、その単語の重要度に関する情報が含まれている。関連会議抽出部１７は、複数の会議情報の中から、今回行われた会議における重要単語と一致する、あるいはその重要単語の同義語、類義語と判断されている会議を、今回行われた会議と関連性が高い会議であると判断する。

　関連会議抽出部１７が、今回行われた会議における重要単語と、過去に行われた複数の会議における重要単語との一致度を判断する場合は、図９に示した類義語データベース４４を用いることができる。例えば、ある過去の会議において平型ケーブルが重要単語と判断されている会議があったとして、今回の会議においてフラットケーブルが重要単語であると判断されたとする。その場合、図９に示した類義語データベース４４から、平型ケーブルは、フラットケーブルの同義語ではないものの、フラットケーブルの類義語であり、平型ケーブルとフラットケーブルとの類似度が４３％であることがわかる。そのため、例えば、過去の会議における平型ケーブルの重要度、及び今回の会議におけるフラットケーブルの重要度に、この４３％の類似度を加味した値を、両会議の関連度として算出する。

　関連会議抽出部１７が、過去に行われた複数の会議の中から、今回行われた会議と関連度が高いと判断した会議を抽出すると、関連会議抽出部１７は、この関連度が高いと判断した会議に関する情報を、表示画像生成部１６Ａに送信する。

［表示画像生成部１６Ａ］
　関連会議抽出システム２００において、表示画像生成部１６Ａは、関連会議抽出部１７から受信した関連度の高い複数の会議情報を用いて、表示機器６０に表示させるための関連会議表示画像を生成する。関連会議表示画像とは、今回行われた会議に関する情報を中心に表示するとともに、関連度が高い過去の会議に関する情報をその周囲に表示される画像である。表示画像生成部１６が関連会議表示画像を生成するに当たっては、選択された複数の会議の中でも特に関連度の高い会議の情報を大きく表示する、あるいは表示色を変えるなど、特に関連度の高い会議の情報がより目立つよう、関連会議表示画像を生成することが望ましい。

［関連会議抽出システム２００の制御方法］
　次に、図１０を用いて、本実施形態の関連会議抽出システム２００の具体的な制御方法について説明する。図１０は、本実施形態における関連会議抽出システム２００の制御方法を示すフローチャートである。

　本実施形態における関連会議抽出システム２００の制御方法は、上述した重要単語抽出装置１００の制御方法における音声認識ステップＳ１、形態素解析ステップＳ２、頻度解析ステップＳ３、話者位置推定ステップＳ４、重要度算出ステップＳ５を含んでおり、これらのステップについては重要単語抽出装置１００の制御方法と同様であるため、その説明を省略する。

[関連会議抽出ステップＳ７]
　関連会議抽出ステップＳ７では、関連会議抽出システム２００に含まれる関連会議抽出部１７が、重要度算出部１５から受信した重要単語と、その単語の重要度に関する情報を用いて、記憶部４０に含まれる関連会議情報データベース４６の中から、今回行われた会議に関連度が高い会議を抽出する。

　上述した通り、本実施形態においては、今回開催された会議の重要単語として、重要度算出部１５が、「マイクロホン群」、「フラットケーブル群」を含む上位１０の重要単語と、それぞれの重要度を関連会議抽出部１７に送信している。「マイクロホン群」の重要度は５０４点であり、「フラットケーブル群」の重要度は２２１点である。

　本実施形態において、関連会議情報データベース４６には、過去に行われた「Ｃｏｄｅｃ打ち合わせ」、「ＭＰＳ進捗報告」、「音楽プレーヤーブレスト」等の複数の会議情報と、これら複数の会議において重要度が高いと判断された単語、及びその単語の重要度に関する情報が含まれている。

　ここで、過去に行われた会議の一つである「Ｃｏｄｅｃ打ち合わせ」においては、「受音素子」が重要単語として抽出されており、その重要度が３００点であったとする。また、この「Ｃｏｄｅｃ打ち合わせ」においては、「平型ケーブル」も重要単語として抽出されており、その重要度が２００点であったとする。

　本実施形態においては、関連会議抽出部１７が、今回行われた会議における重要単語と、過去に行われた複数の会議における重要単語との一致度を判断するに際して、図９に示した類義語データベース４４を用いる。計算例としては、例えば、今回開催された会議における重要単語の重要度に、過去に開催された会議における重要単語の重要度とその類似度を乗じた値を算出し、今回開催された会議における重要単語の全てにおいて同様の計算を行った上で、その総和を両会議の関連度とする。

　具体例として、関連会議抽出部１７は、まず今回開催された会議において重要単語であると判断された「マイクロホン」及び「マイク」を含む「マイクロホン群」の重要度である５０４点に、過去に開催された「Ｃｏｄｅｃ打ち合わせ」において重要単語であると判断された「受音素子」の重要度である３００点と、両単語の類似度である１００％を乗じる。その結果として、関連会議抽出部１７は、「マイクロホン群」に関する関連度として３０２４００点という結果を得る。更に関連会議抽出部１７は、今回開催された会議において重要単語であると判断された「フラットケーブル」及び「ＦＦＣ」を含む「フラットケーブル群」の重要度である２２１点に、過去に開催された「Ｃｏｄｅｃ打ち合わせ」において重要単語であると判断された「平型ケーブル」の重要度である２００点と、両単語の類似度である４３％を乗じる。その結果として、関連会議抽出部１７は、「フラットケーブル群」に関する関連度として１９００６点という結果を得る。なお、今回開催された会議「Ｃｏｄｅｃブレスト」において重要単語であると判断された「キーワードＡ」乃至「キーワードＨ」については、過去に開催された会議である「Ｃｏｄｅｃ打ち合わせ」における重要単語として一致する、又は同義語、類義語に該当するものはなかったとする。これらの結果から、関連会議抽出部１７は、「マイクロホン群」に関する関連度である３０２４００点と、「フラットケーブル群」に関する関連度である１９００６点とを足し合わせ、「Ｃｏｄｅｃブレスト」と「Ｃｏｄｅｃ打ち合わせ」との関連度が３２１４０６点であると判断する。

　同様の方法で、関連会議抽出部１７は、今回開催された会議である「Ｃｏｄｅｃ打ち合わせ」と、過去に開催された会議である「ＭＰＳ進捗報告」、「音楽プレーヤーブレスト」等との関連度を算出する。本実施形態においては、「Ｃｏｄｅｃ打ち合わせ」と「ＭＰＳ進捗報告」との関連度が２０００００点であり、「Ｃｏｄｅｃ打ち合わせ」と「音楽プレーヤーブレスト」との関連度が１０００００点であったとする。

　なお、上記計算例はほんの一例であり、乗算、和算の使用箇所等を適宜変更しても構わない。

　関連会議抽出部１７が、過去に開催された複数の会議の中から、今回開催された会議と関連度が高いと判断した会議を抽出すると、関連会議抽出部１７は、この関連度が高いと判断した会議に関する情報を、表示画像生成部１６Ａに送信する。

［表示画像生成ステップＳ６Ａ］
　表示画像生成ステップＳ６Ａにおいては、関連会議抽出システム２００に含まれる表示画像生成部１６Ａが、関連会議抽出部１７から受信した関連度の高い複数の会議情報を用いて、表示機器６０に表示させるための関連会議表示画像を生成する。

　本実施形態において、表示画像生成部１６Ａは、関連会議表示画像として、図１１に示すように、画像中央に今回開催された会議の情報を表示し、この周囲に、関連度が高いと判断された過去の会議の情報を表示する。なお、今回開催された会議情報の輪郭を太く表示するなど、他の関連会議の表示方法と異なる表示方法を採用すると、ユーザーが、複数の会議情報の中から、今回開催された会議情報を容易に見分けることができ望ましい。また、本実施形態においては、複数の関連会議の内、特に関連度が高いと判断された「Ｃｏｄｅｃ打ち合わせ」については、フォント、輪郭ともに大きく表示されており、その関連度に応じて、表示されるフォント、輪郭の大きさを変化させることができるようにしている。このような表示方法とすることにより、ユーザーが、今回開催された会議に対する、複数の関連会議の関連度の高さを容易に把握することができる。

　上述してきた制御方法により、関連会議抽出システム２００が、今回開催された会議に対して関連度が高い過去の会議を抽出し、関連度が高いと判断された過去の会議情報を含む関連会議表示画像を表示機器６０させることで、ユーザーが、今回開催された会議と関連する過去の会議の存在と、当該過去の会議に参加していた参加者とを把握することができる。その結果として、ユーザーと、今回開催された会議と関連度が高いと判断された過去の会議の参加者との間での情報共有を促進することができる。

　なお、ユーザーと、今回開催された会議とは別の会議の参加メンバーとの情報共有を促進させるという効果に着目するとすれば、過去に開催された複数の関連会議の内、共通の主催者、又は共通の参加者グループによる関連会議については、関連会議表示画像において表示しない、あるいは表示のさせ方を変えて目立たないようにすることが望ましい。例えば、図１１に示す例においては、今回開催された会議の主催者が山田氏であり、過去の関連会議として表示されている「ＭＰＳ進捗報告」の主催者も同じ山田氏であるとする。そのような場合には、この「ＭＰＳ進捗報告」の背景を例えばグレーで表示するなど、他の関連会議と異なる、目立たない表示方法にしておく。このような表示方法とすることにより、ユーザーが情報として欲しい、他の会議の参加メンバーの情報を引き立たせることができる。その結果として、ユーザーと、過去に開催された関連会議の参加メンバーとの間での情報共有を、より促進させることができる。

　１０　制御部、１０Ａ　制御部、１１　音声認識部、１２　形態素解析部、１３　頻度解析部、１４　話者位置推定部、１５　重要度算出部、１６　表示画像生成部、１６Ａ　表示画像生成部、１７　関連会議抽出部、３０　収音機器、３１　第１の指向性マイク、３２　第２の指向性マイク、３３　第３の指向性マイク、３４　第４の指向性マイク、３５　第５の指向性マイク、３６　第６の指向性マイク、４０　記憶部、４０Ａ　記憶部、４１　文法データベース、４２　プログラム、４２Ａ　プログラム、４３　品詞データベース、４４　類義語データベース、４５　キーワードデータベース、４６　関連会議情報データベース、６０　表示機器、７０　机、１００　重要単語抽出装置、２００　関連会議抽出システム、Ｕ１　第１のユーザー、Ｕ２　第２のユーザー、Ｕ３　第３のユーザー、Ｕ４　第４のユーザー、Ｕ５　第５のユーザー、Ｕ６　第６のユーザー、Ｓ１　音声認識ステップ、Ｓ２　形態素解析ステップ、Ｓ３　頻度解析ステップ、Ｓ４　話者位置推定ステップ、Ｓ５　重要度算出ステップ、Ｓ６　表示画像生成ステップ、Ｓ６Ａ　表示画像生成ステップ、Ｓ７　関連会議抽出ステップ。

Claims (22)

1. 　受信した音声情報を文章データに変換する音声認識部と、
   　前記文章データを複数の単語を含む単語の列に変換する形態素解析部と、
   　前記複数の単語の出現頻度を算出する頻度解析部と、
   　前記複数の単語の中から、キーワードデータベースに含まれるキーワードを抽出し、前記キーワードが発せられたタイミングと前記複数の単語のそれぞれが発せられたタイミングとに基づいて、重み付け対象単語に関する重み付け対象単語情報を取得し、前記出現頻度と、前記重み付け対象単語情報とに基づき、前記複数の単語の重要度を算出する重要度算出部と、
   　を含む、重要単語抽出装置。
2. 　前記音声情報に基づき、話者位置推定情報を生成する話者位置推定部を更に含む、
   　請求項１に記載の重要単語抽出装置。
3. 　前記重要度算出部は、前記話者位置推定情報に基づき、前記キーワードを発言した話者の人数を推定する、
   　請求項２に記載の重要単語抽出装置。
4. 　前記重要度算出部は、前記キーワードを発言した話者の人数に基づき、前記重み付け対象単語の重要度を算出する際に用いる重み付け係数を決定する、
   　請求項３に記載の重要単語抽出装置。
5. 　前記重要度算出部は、前記話者位置推定情報に基づき、特定方向から前記キーワードを発言した話者の有無を判断する、
   　請求項２乃至４のいずれか一つに記載の重要単語抽出装置。
6. 　前記重要度算出部は、前記特定方向から前記キーワードを発言した話者の有無に基づき、前記重み付け対象単語の重要度を算出する際に用いる重み付け係数を決定する、
   　請求項５に記載の重要単語抽出装置。
7. 　前記音声情報を取得する収音機器を更に含み、
   　前記収音機器が、複数の指向性マイクを含む、
   　請求項２乃至６のいずれか一つに記載の重要単語抽出装置。
8. 　前記話者位置推定部が、前記話者位置推定情報に時刻情報を付加することにより、前記単語の列と前記話者位置推定情報との対応付けを行う、
   　請求項３乃至７のいずれか一つに記載の重要単語抽出装置。
9. 　前記重要度算出部が、
   　前記単語の列から単位時間当たりの前記キーワードの出現頻度を計算し、
   　前記キーワードの出現頻度が増加した時点を抽出し、
   　前記時点から所定の時間前までに発せられた単語の重要度を算出する際に、所定の重み付け係数を用いる、
   　請求項１乃至８のいずれか一つに記載の重要単語抽出装置。
10. 　特定の単語に対する同義語又は類義語に関する情報を含む類義語データベースを更に含み、
    　前記頻度解析部が、前記複数の単語に含まれる特定の単語の出現頻度を算出する際に、前記類義語データベースに含まれた前記同義語又は類義語に関する情報を用いる、
    　請求項１乃至９のいずれか一つに記載の重要単語抽出装置。
11. 　前記頻度解析部が、前記同義語又は前記類義語の出現頻度を前記特定の単語の出現頻度に加算する、
    　請求項１０に記載の重要単語抽出装置。
12. 　前記単語の重要度に基づき、重要単語表示画像を生成する表示画像生成部を更に含む、
    　請求項１乃至１１のいずれか一つに記載の重要単語抽出装置。
13. 　前記表示画像生成部が、前記単語の重要度に基づき、前記重要単語表示画像に含まれる前記単語のフォント、表示色を決定する、
    　請求項１２に記載の重要単語抽出装置。
14. 　文法データベースと、品詞データベースとを更に含み、
    　前記形態素解析部が、前記文法データベースと前記品詞データベースとに基づき前記文章データを複数の形態素に分割し、前記複数の形態素の品詞を判別することにより、前記文章データを前記単語の列に変換する、
    　請求項１乃至１３のいずれか一つに記載の重要単語抽出装置。
15. 　前記キーワードは、前記キーワードの直前に発された単語に対して肯定的な意味を持つ肯定単語である、
    　請求項１乃至１４のいずれか一つに記載の重要単語抽出装置。
16. 　受信した音声情報を文章データに変換し、
    　前記文章データを複数の単語を含む単語の列に変換し、
    　前記複数の単語の出現頻度を算出し、
    　前記複数の単語の中から、キーワードデータベースに含まれるキーワードを抽出し、
    　前記キーワードが発せられたタイミングと前記複数の単語のそれぞれが発せられたタイミングとに基づいて、重み付け対象単語に関する重み付け対象単語情報を取得し、
    　前記出現頻度と、前記重み付け対象単語情報とに基づき、前記複数の単語の重要度を算出するための、保存された指示を実行する少なくとも一つのプロセッサーを含む、
    　重要単語抽出装置。
17. 　請求項１乃至１５のいずれか一つに記載の重要単語抽出装置と、
    　関連会議情報データベースに含まれる複数の過去の会議情報の中から、前記複数の単語の重要度に基づき、関連度の高い会議の前記会議情報を抽出する関連会議抽出部と、
    　を含む、関連会議抽出システム。
18. 　特定の単語に対する同義語又は類義語に関する情報を含む類義語データベースを更に含み、
    　前記関連会議抽出部が、前記関連会議情報データベースに含まれる前記複数の過去の会議情報の中から前記関連度の高い会議の前記会議情報を抽出する際に、前記類義語データベースに含まれた前記同義語又は類義語に関する情報を用いる、
    　請求項１７に記載の関連会議抽出システム。
19. 　前記関連会議抽出部が、前記関連会議情報データベースに含まれる前記複数の過去の会議情報の中から前記関連度の高い会議の前記会議情報を抽出する際に、前記複数の単語に含まれる特定の単語の重要度と、前記特定の単語の類義語であって前記過去の会議情報において重要と判断された前記類義語の重要度と、前記特定の単語と前記類義語との類似度とを用いる、
    　請求項１８に記載の関連会議抽出システム。
20. 　前記会議の関連度に基づき、関連会議表示画像を生成する表示画像生成部を更に含む、
    　請求項１７乃至１９のいずれか一つに記載の関連会議抽出システム。
21. 　前記表示画像生成部が、前記会議の関連度に基づき、前記関連会議表示画像に含まれる前記会議情報の表示の大きさを決定する、
    　請求項２０に記載の関連会議抽出システム。
22. 　前記表示画像生成部が、前記会議情報に含まれた参加者情報を用いて、前記関連会議表示画像に含まれる前記会議情報の表示のさせ方を決定する、
    　請求項２０に記載の関連会議抽出システム。

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