WO2020022079A1 - 音声認識データ処理装置、音声認識データ処理システムおよび音声認識データ処理方法 - Google Patents

音声認識データ処理装置、音声認識データ処理システムおよび音声認識データ処理方法 Download PDF

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WO2020022079A1
WO2020022079A1 PCT/JP2019/027461 JP2019027461W WO2020022079A1 WO 2020022079 A1 WO2020022079 A1 WO 2020022079A1 JP 2019027461 W JP2019027461 W JP 2019027461W WO 2020022079 A1 WO2020022079 A1 WO 2020022079A1
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WO
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content
data processing
keyword
voice recognition
recognition data
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PCT/JP2019/027461
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亮太 藤井
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35—Clustering; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/16—Sound input; Sound output
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/08—Speech classification or search
    • G10L15/10—Speech classification or search using distance or distortion measures between unknown speech and reference templates

Definitions

  • the present disclosure relates to a voice recognition data processing device, a voice recognition data processing system, and a voice recognition data processing method.
  • the uttered voice of the call is collected, and the uttered voice is recognized and converted into a character string (that is, text data).
  • a character string that is, text data.
  • Processing voice recognition data processing systems have come to be used.
  • Japanese Patent Application Laid-Open No. H11-163873 discloses that voice from a transmitting channel is recognized by a first voice recognizing means, and voice of a receiving channel transmitted via an exchange is converted to a second voice.
  • a call content transcription system that recognizes voice by two voice recognition means, converts each voice recognition result into a character string, and displays it.
  • This call content transcription system is configured so that a displayed character string can be edited by a character string editing unit. As a result, the editor can transcribe (that is, convert to text) the contents of the call while confirming that the contents of the call on the transmitting and receiving sides are displayed in chronological order.
  • Patent Literature 1 considers the transcription of all of the call contents, but does not consider creating an outline (that is, a summary) of the call contents. Therefore, even if the configuration of Patent Literature 1 is applied to a case where a consultant responds to a consultation from a consultant at a consultation counter of an administrative agency (for example, a police station) or the like, the content of the consultation is converted into a text even if the consultant is applied.
  • the output contents in which all the utterance contents of the counselor are converted to text are created. Therefore, when the counselor reviews the output contents later, it may be difficult to grasp the outline of the consultation content at a glance, and as a result, the convenience of the counselor may be reduced and the consultation counter may not improve the consultation response ability. There was sex.
  • the present disclosure has been devised in view of the above-mentioned conventional circumstances, and efficiently narrows down necessary keywords from consultation contents of consultants without fail, and supports simple creation of summaries of consultation contents to assist consultants. It is an object of the present invention to provide a voice recognition data processing device, a voice recognition data processing system, and a voice recognition data processing method capable of reducing the load on the user and improving the consultation response capability of the consultation desk.
  • the present disclosure relates to a voice recognition unit that recognizes voice data input from a microphone that collects a uttered voice of a consultant, a plurality of items including a type of consultation content from the consultant, and each of the items. And a memory that holds a table in which the keywords to be registered are associated with each other, and a plurality of items including the type of the consultation content according to a comparison between the voice recognition result of the voice data and the keywords registered in the table.
  • a determination unit that determines each content and narrows down a keyword used for the comparison among a plurality of keywords registered in the table according to the determined type, and a keyword registered in the table or the narrowed down keyword. And generating a summary report of the consultation content using the content of each of the plurality of items determined based on the keyword. Comprising a generating unit, and to provide a speech recognition data processing apparatus.
  • the present disclosure provides a voice recognition unit for recognizing voice data input from a microphone that collects a speech voice of a consultant, a plurality of items including a type of consultation content from the consultant, and each of the items. And a memory that holds a table in which a keyword corresponding to the keyword is registered, and a plurality of types including the type of the consultation content according to a comparison between the voice recognition result of the voice data and the keyword registered in the table.
  • a determination unit that determines the content of each item and narrows down keywords used for the comparison among a plurality of keywords registered in the table, according to the determined type, and a keyword registered in the table or Using the content of each of the plurality of items determined based on the narrowed keywords, a summary report of the consultation content And a generation unit for forming, to provide a speech recognition data processing system.
  • the present disclosure is a voice recognition data processing system having a memory that holds a table in which a plurality of items including a type of consultation content from a consultant and a keyword corresponding to each of the items are registered in association with each other.
  • Voice recognition of voice data input from a microphone that collects the voice of the consultant, and, based on a comparison between a voice recognition result of the voice data and a keyword registered in the table, Determining the contents of each of the plurality of items including the type; narrowing down the keywords used for the comparison among the plurality of keywords registered in the table according to the determined type; registering in the table Of each of the plurality of items determined based on the identified keyword or the narrowed keyword Using containers, and a step of generating a summary report of the consulting detail, to provide a speech recognition data processing method.
  • FIG. 1 shows a configuration example of a speech recognition data processing system according to a first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the speech recognition data processing system shown in FIG. 5 is a flowchart showing a main routine of voice recognition data processing according to the first embodiment.
  • 5 is a flowchart showing a subroutine of the voice recognition process shown in FIG. 5 is a flowchart showing a subroutine of a keyword match determination process shown in FIG. 5 is a flowchart showing a subroutine of a chart table registration process shown in FIG.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a modification of the speech recognition data processing system according to the first embodiment.
  • 9 is a flowchart showing a main routine of voice recognition data processing according to the second embodiment.
  • 13 is a flowchart showing a subroutine of a consultant presentation process shown in FIG. Flowchart showing counselor presentation processing according to Embodiment 3.
  • FIG. 1 is a diagram showing a chart table held for speech recognition data processing.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a summary report generated in the speech recognition data processing.
  • a plurality of items IT including a genre (type) of consultation content from a consultant and a plurality of keywords (including sentences) corresponding to each item IT and related to the item IT are also included.
  • the table TB is registered and set in advance, and the table TB is stored in the memory 16 as a database (see FIGS. 1 and 4).
  • the table TB further registers, for each keyword corresponding to the item IT, one or more keywords having low relevance as the genre of the consultation content. That is, the table TB holds keyword relevance information in which one or more keywords having low relevance in terms of genre are specified for each keyword.
  • One or more keywords having low relevance for each keyword specified in the keyword relevance information are used when narrowing down keywords to be described later.
  • a chart table RT is held in the memory 16 as a format for inputting the contents of the consultation as text (see FIGS. 1, 4, 9, and 10).
  • the format of the chart table RT is set in advance corresponding to each item IT registered in the table TB in advance.
  • the consultation desk is a police station among the administrative agencies
  • the contents of the consultation are mainly assumed to be, for example, crimes and annoying acts.
  • the item IT of the consultation content includes “genre (type)”, “consultant”, “partner”, “damage status”, and “ “Request”, "Contents of police Proposal”, “Agreement / Understanding of Stepor”, “Next Action”, etc. are set.
  • a content input column CN for inputting specific consultation content for each item IT is also provided in the chart table RT.
  • a keyword input field K1 for inputting a keyword obtained based on the voice data of the consultant C1 and a keyword obtained based on the voice data of the consultant C2 are input. Is provided for each item IT (see FIGS. 9 and 10).
  • a plurality of keywords respectively entered in the consultant-side keyword input field K1 and the consultant-side keyword input field K2 are selected from keywords specified in the table TB and registered in advance, as described later.
  • the information may be appropriately updated (added, changed, or deleted) according to the frequency of use by a learning process using artificial intelligence (AI).
  • AI artificial intelligence
  • the content input column CN of each item IT is set at least blank.
  • the chart table RT is merely an example, and is not limited to the contents shown in FIG. 1, and may be appropriately changed and set according to the nature of the consultation desk. The same applies to the following drawings, which are examples for promoting understanding of the present disclosure.
  • the voice recognition data processing system 1 performs voice recognition of the uttered voices of the consultant C1 and the consultant C2 for each phrase, and compares the voice recognition result with the keyword registered in the table TB. Then, the contents of each of the above-described items IT including the genre of the consultation contents are determined, and texts are input to the respective content columns CN of the chart table RT.
  • the keyword of "neighborhood trouble” is included in the content of the "genre” having the first item number NO, and the content is first noted in the content of the sixth "content of proposal from police". We will be careful from the beginning. We will input the keyword “We will be careful.” In the 8th "Next action,” the keyword “Tell me the day to be careful” will be input as text as a result of speech recognition You. At this time, the speech recognition data processing system 1 uses the table TB to narrow down keywords used for comparison among a plurality of keywords registered in the table TB according to the determined genre. By this narrowing down, it is possible to speed up the keyword matching judgment on the speech recognition result.
  • Each item IT of the medical chart table RT is sequentially input for each phrase of the voice data, and each content is sequentially determined as a list indicating the entire consultation content.
  • each content column CN is filled, and the chart table RT is completed.
  • a summary report of the consultation contents is generated based on the contents of each of the determined items IT.
  • the creation of the summary report AB allows the consultation counter of the administrative agency or the like (the police station in this description) to efficiently transmit the necessary keywords from the consultation contents from the consultant C1 at the consultation counter. It is possible to support narrowing down and simple creation of a summary of consultation contents. Therefore, in order to support the creation, the speech recognition data processing device 10, the speech recognition data processing system 1, and the speech recognition data processing method have specific configurations described in a plurality of embodiments described below.
  • the “unit” or “apparatus” in the first, second, and third embodiments is not limited to a physical configuration realized simply by hardware, and the functions of the configuration are realized by software such as a program. Including things. Further, the functions of one configuration may be realized by two or more physical configurations, or the functions of two or more configurations may be realized by, for example, one physical configuration.
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating an example of a configuration of the speech recognition data processing system 1 according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram showing an example of the configuration of the speech recognition data processing system 1 shown in FIG.
  • the voice recognition data processing device 10 and the voice recognition data processing system 1 according to the first embodiment are exemplified for use at a consultation counter installed in an administrative agency (for example, a police station). Is done. For example, it is assumed that a consultant C1 who is a local resident goes to a consultation counter of a police station and meets a consultant C2 such as a police officer to directly consult a crime or annoyance.
  • an administrative agency for example, a police station.
  • a consultant C1 who is a local resident goes to a consultation counter of a police station and meets a consultant C2 such as a police officer to directly consult a crime or annoyance.
  • a plurality of microphones M1 and M2 and a voice recognition data processing device 10 are installed at the consultation desk, and voices of the consultant C1 and the consultant C2 are collected through the microphones M1 and M2. Then, the voice data is input to the voice recognition data processing device 10 to perform voice recognition.
  • description will be made assuming use at a consultation counter of a police station, but the present invention is not limited to this. In addition, it is applicable to a consultation desk at a city hall, a consultation desk at a medical institution such as a hospital, and a consultation desk at a private institution without being limited to a public institution.
  • a plurality of (for example, two) microphones M1 and M2 for collecting speech voices of the consultant C1 and the consultant C2, and input from the microphones M1 and M2 are provided.
  • a network NW that connects the voice recognition data processing device 10 and the voice recognition server 20.
  • the plurality of microphones M1 and M2 collect voices spoken by the consultant C1 and the consultant C2, and output the voices as voice data of electric signals.
  • the voice data is output to the voice recognition data processing device 10 as electrical vibration waveform data.
  • two microphones M1 and M2 are installed, but the number of microphones is not limited to two and may be one.
  • one microphone M1 may be configured to be able to collect the uttered voices of both the consultant C1 and the consultant C2 so as to be identifiable.
  • the speech recognition data processing device 10 is configured by a general-purpose personal computer, and includes a processor 11, a memory 16, a display 17, an input / output interface circuit 18, and a communication circuit 19.
  • the input / output interface circuit is indicated as “input / output I / F” for convenience.
  • the voice recognition data processing device 10 is not limited to a personal computer, and various devices such as a tablet terminal and a smartphone may be used as long as they have the above-described various circuits.
  • the memory 16 is composed of a semiconductor memory such as a RAM (Random Access Memory) and a ROM (Read Only Memory).
  • the memory 16 stores and holds a predetermined program executed by the processor 11, various setting parameters, and the like, and temporarily stores digitally converted audio data and data generated intermediately when the processor executes the various programs. To memorize.
  • the memory 16 stores the plurality of items IT including the genre of the consultation content from the consultant C1 and the plurality of keywords corresponding to each item IT and related to the item IT.
  • the memory 16 also stores a chart table RT (see FIG. 9) as a format for inputting consultation contents.
  • the table TB and the chart table RT may be stored and held in a storage circuit such as a storage device such as a solid state drive (SSD) or a hard disk drive (HDD) instead of a semiconductor memory. Further, as described above, the table TB further registers, for each keyword corresponding to the item IT, another keyword having low relevance as the genre of the consultation content.
  • SSD solid state drive
  • HDD hard disk drive
  • the display 17 includes a liquid crystal display, an organic EL (Electro Luminescence) display, and the like.
  • the display 17 switches the voice data, the chart table RT, the summary report AB, and the like as appropriate on its display unit and displays the data at least to the consultant C2.
  • the input / output interface circuit 18 is an audio interface that converts audio data acquired by the microphones M1 and M2 into digital signals that can be subjected to various signal processing. At the time of the digital conversion, the input / output interface circuit 18 converts the analog audio data into a digital signal using a predetermined quantization bit and a sampling frequency. The sampling frequency is set to, for example, 48 kHz. Also, the input / output interface circuit 18 includes a buffer circuit, and this buffer circuit buffers audio data for a predetermined time in order to convert the audio data of the microphones M1 and M2 into digital data. The input / output interface circuit 18 transmits the digitally converted audio data to the processor 11 and the display 17.
  • the communication circuit 19 has a wireless communication function, is connected to the network NW via a predetermined wireless communication line, and performs wireless communication with the speech recognition server 20. That is, the voice recognition data processing device 10 is connected to the voice recognition server 20 via the communication circuit 19 and the network NW, and is configured to be able to transmit and receive predetermined data such as voice data.
  • the communication circuit 19 can use a mobile phone network (cellular network), a wireless LAN, or the like as a wireless communication circuit.
  • the communication circuit 19 is not limited to wireless communication, and may be configured to enable wired communication using a wired LAN or the like.
  • a CPU Central Processing Unit
  • MPU Micro Processor Unit
  • DSP Digital Signal Processor
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • the processor 11 reads out a program and setting parameters stored in the memory 16 as appropriate, and executes a predetermined process according to the read out program.
  • the processor 11 compares the speech recognition result with a keyword registered in the table TB with a speech recognition unit 12 that recognizes speech data obtained from the microphones M1 and M2, and compares each of the items IT.
  • a keyword match determination unit 13 (an example of a determination unit) that determines the contents
  • a chart report generation unit 14 (an example of a generation unit) that generates a summary report AB of the consultation content based on the determination of each item IT are registered and registered.
  • An AI (Artificial @ Intelligence) processing unit 15 that learns a plurality of existing keywords and the determination result of the keyword match determination unit 13 and appropriately updates the registered content of the keywords in the table TB.
  • the voice recognition unit 12 acquires digitally converted voice data from the input / output interface circuit 18.
  • the voice recognition unit 12 performs voice recognition on the obtained voice data based on, for example, a predetermined corpus, and converts the voice data into text data (character string).
  • the conversion and interpretation of the text data are executed according to a predetermined automatic speech recognition algorithm.
  • the automatic speech recognition algorithm is generated using, for example, an artificial intelligence (AI) engine implemented in the AI processing unit 15.
  • AI artificial intelligence
  • the speech recognition unit 12 of the speech recognition data processing device 10 is limited by the processing capability (that is, performance) of the processor of the speech recognition data processing device 10.
  • the performance and accuracy of the voice recognition unit 12 may be limited because the voice recognition unit 12 follows the automatic voice recognition algorithm generated by the AI processing unit 15 of the processor 11. Therefore, in the first embodiment, the voice recognition server 20 capable of acquiring voice data of the contents of consultation at various consultation desks is normally used via the network NW, and a voice recognition process described later (for example, FIG. (See step S20 shown).
  • the voice recognition unit 12 of the voice recognition data processing device 10 functions instead of the voice recognition server 20 to perform voice recognition on the voice data. May do it.
  • the speech recognition server 20 generates an automatic speech recognition algorithm by learning artificial intelligence and performs speech recognition.
  • the learning of artificial intelligence performed by the voice recognition data processing device 10 and the voice recognition server 20 may be performed using one or more statistical classification techniques.
  • Statistical classification techniques include linear classifiers, support vector machines, quadratic classifiers, kernel density estimation, kernel trees, and artificial neural networks.
  • Networks artificial neural networks
  • Bayesian technologies and / or networks Bayesian technologies and / or networks
  • hidden Markov models hidden Markov models
  • binary classifiers binary classifiers
  • multi-class classifiers multi-class classifiers
  • Examples include clustering (a clustering technique), random forest (a random forest technique), logistic regression (a logistic regression technique), linear regression (a lineargressregressionntechnique), and gradient boosting (a gradient boosting technique).
  • the statistical classification technique used is not limited to these.
  • the voice recognition server 12 or the voice recognition unit 12 of the voice recognition data processing device 10 sequentially transmits the text data as the voice recognition result to the keyword match determination unit 13.
  • the keyword match determination unit 13 acquires the speech recognition result for each phrase, and determines whether or not there is a match with a keyword registered in advance in the table TB. That is, the keyword match determination unit 13 performs comparison with a plurality of keywords registered in the table TB every time the voice recognition result of voice data corresponding to one phrase of the uttered voice of the consultant C1 and the consultant C2 is obtained. Do. Further, the keyword match determination unit 13 uses the table TB to narrow down keywords to be used for comparison among a plurality of keywords registered in the table TB according to the determined genre.
  • the medical chart report generation unit 14 generates a consultation content summary report AB using the contents of the plurality of items IT determined based on the keywords registered in the table TB or the narrowed keywords (see FIG. 2). ).
  • FIG. 5 is a flowchart showing a main routine of the voice recognition data processing according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a subroutine of the voice recognition processing S20 shown in FIG.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a subroutine of the keyword match determination processing S30 shown in FIG.
  • FIG. 8 is a flowchart showing a subroutine of the chart table registration processing S40 shown in FIG.
  • FIG. 9 is a diagram exemplifying the chart table RT before the processing of the chart table registration processing S40 shown in FIG.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating the medical chart table RT after the processing of the medical chart table registration processing S40 illustrated in FIG. 5.
  • FIG. 11 is a flowchart showing a subroutine of the chart report generation processing S50 shown in FIG.
  • the consultant C2 When responding to the consultant C1, the consultant C2 operates the voice recognition data processing system 1 (see FIG. 3). Each of the microphones M1 and M2 starts collecting speech voices of the consultant C1 or the consultant C2, and outputs analog voice data to the voice recognition data processing device 10. As shown in FIG. 5, the voice recognition data processing device 10 acquires the input voice data for each phrase by the input / output interface circuit 18, and displays the vibration waveform of the voice data on the display 17 (S10). ).
  • a subroutine of the voice recognition process is started (S20).
  • the input / output interface circuit 18 buffers the voice data in the buffer circuit, converts the voice data into digital data, and outputs the digital data to the processor 11 (S21).
  • the processor 11 transmits the digitally converted voice data to the voice recognition server 20 through the communication circuit 19 (S22).
  • the voice recognition server 20 receives the voice data, recognizes the received voice data according to an automatic voice recognition algorithm, and converts the voice data into text data as a voice recognition result (S23).
  • the voice recognition server 20 transmits the voice recognition result to the voice recognition data processing device 10 for each phrase of the uttered voice.
  • the voice recognition data processing device 10 receives the voice recognition result of the voice recognition server 20 through the communication circuit 19 (S24). With this reception, the subroutine of the voice recognition processing ends.
  • a subroutine of the keyword matching determination processing is started (S30).
  • the keyword match determination unit 13 of the processor 11 acquires a voice recognition result of voice data corresponding to one phrase of the uttered voice of the consultant C1 and the consultant C2 (S31).
  • the keyword match determination unit 13 decomposes the speech recognition result for each word (S32).
  • the word here is not limited to a word, but may be a sentence such as a phrase or a section.
  • the keyword match determination unit 13 compares the speech recognition result with a plurality of keywords registered in the table TB in advance and determines whether or not they match, based on the speech recognition corresponding to the utterance contents of each of the consultant C1 and the consultant C2. The results are compared individually (S33). As a result of the comparison, the keyword match determination unit 13 determines whether or not the keyword matches the keyword registered in the table TB (S34). If it is determined that they do not match, the subroutine of the keyword match determination processing S30 ends.
  • the keyword matching determination unit 13 performs supplementary conversion as appropriate, for example, to convert the uttered voice of "we” to "police” or the uttered voice of "me” to “consultant” at the time of keyword match determination (S34). First person conversion according to the situation may be configured.
  • the voice recognition data processing system 1 allows the consultant C1 or the consultant C2 to have no relation to the consultation content (for example, chat or small talk) while the microphones M1 and M2 are collecting sound. Etc.), and proceed to the next chart table registration process (step S40). This makes it possible to suppress the content unrelated to the consultation content, that is, noise information from being mixed into the chart table RT and the summary report AB.
  • the keyword match determination unit 13 further determines whether or not the matched voice recognition result matches the keyword corresponding to the genre of the consultation content (S35).
  • the keyword match determination unit 13 determines whether the genre of the consultation content of the consultant C1 is, for example, “neighboring trouble”, “stalker damage”, or “fraud”. It is determined whether it is "damage” or the like, and the result of the determination is input to the chart RT. Further, the keyword match determination unit 13 narrows down the keywords used in the above-described step S33 among the plurality of keywords registered in the table TB according to the determined genre (S36).
  • the table TB contains, for each keyword corresponding to the item IT, keyword relevance information in which one or more keywords having low relevance from the viewpoint of the genre of the consultation content are specified. keeping. For example, it is considered that the keyword of the genre “Stalker” has low relevance to the keyword “XX circle transfer”. Also, the keyword “genre fraud” is considered to have low relevance to the keyword “cut”. As described above, one or more keywords having low relevance registered for each keyword are used when the keyword matching determination unit 13 narrows down the keywords. Thus, the subroutine of the keyword match determination processing S30 is completed.
  • the keyword match determination unit 13 of the processor 11 refers to the table TB in the memory 16 and searches for an item IT corresponding to the keyword determined to match in step S33 (S41). As a result of the search, the keyword match determination unit 13 determines whether a keyword has been input in the corresponding item IT (S42). If it is determined that the keyword has not been input, the keyword matching determination unit 13 determines and inputs the matching keyword into the content column CN of the corresponding item IT (S45).
  • the keyword “the person in the next room” in the consultant-side keyword input field K1 matches in step S33.
  • the item (genre) “neighborhood trouble” corresponding to the keyword “the person in the next room” registered in the table TB is input to the genre content column CN.
  • step S33 when it is determined in step S33 that the keyword “Stalker” in the keyword input field K2 of the consultant matches in the words of the voice recognition result based on the utterance of the consultant C2, the table TB is displayed. An item (genre) “stalker” corresponding to the registered keyword “stalker” is input in the genre content column CN. Further, the chart table RT being input by the voice recognition data processing system 1 is displayed on the display 17 of the voice recognition data processing device 10, and the consultant C2 can check the input status during the consultation. .
  • the keyword match determination unit 13 is stored in the table TB.
  • the keyword relevance information it is determined whether or not a plurality of inputted contents are inconsistent in relation to the genre of the corresponding item IT (S43). If it is determined that there is no contradiction, the subroutine of the chart table registration processing S40 ends.
  • the keyword match determination unit 13 causes the memory 16 to store the information as a required confirmation item (S44).
  • the keyword match determination unit 13 determines and inputs a keyword for the corresponding item IT for each sequentially acquired voice recognition result (S45). Further, based on the input keyword, a heading for the content of each item IT is automatically recognized, and the heading is input to the content column CN of the content of the chart table RT (see FIG. 10).
  • the subroutine of the chart table registration process S40 ends.
  • the medical chart report generation unit 14 of the processor 11 refers to the medical chart table RT stored in the memory 16 and searches for the item IT whose contents have been input (S51). As a result of the search, the medical record report generator 14 generates a text corresponding to the input item IT (S52). At this time, the chart report generation unit 14 also refers to the required confirmation items stored in the memory 16 and, when it is determined that any of the items IT is inconsistent, requires the contents of the corresponding item IT. Generate text so that it can be identified as a confirmation item. Specifically, the medical chart report generation unit 14 adds an underline to the content corresponding to the item requiring confirmation to make it identifiable (see FIG. 2).
  • the chart report generation unit 14 corrects the generated text so that the sense of incompatibility does not occur in the meaning before and after the text (S53), and supposes and inserts the subject in the text in which the subject is missing (S54). At this time, when the subject is guessed, the chart report generation unit 14 similarly generates a text that can be identified by underlining the item to be checked.
  • the medical chart report generation unit 14 generates the summary report AB of the consultation content using the contents of the plurality of items IT determined based on the keyword (see FIG. 2).
  • the processor 11 displays the summary report AB on the display 17 via the input / output interface circuit 18 (S56).
  • step S60 it is determined whether an end trigger for the main processing has been input (S60). As a result of the determination, unless a termination trigger is input, a series of processing steps from step S10 to step S50 are repeatedly executed.
  • the end trigger for example, when the consultation at the consultation desk is completed and the switch of the voice recognition data processing system is turned off (OFF) by the consultant C2, the main processing of the voice recognition data processing system 1 ends. .
  • the voice recognition data processing device 10 and the voice recognition data processing system 1 provide the voice recognition unit 12 that recognizes voice data input from the microphone M1 that collects the voice of the consultant C1. Is provided.
  • a plurality of items IT including the genre (type) of the consultation content from the consultant C1 and keywords corresponding to the respective items IT are registered in association with each other.
  • a memory 16 for holding the table TB is provided.
  • the voice recognition data processing device 10 and the voice recognition data processing system 1 perform the respective content of the plurality of items IT including the genre of the consultation content in accordance with the comparison between the voice recognition result of the voice data and the keyword registered in the table TB.
  • a keyword match determination unit 13 (an example of a determination unit) that narrows down keywords used for comparison among a plurality of keywords registered in the table TB according to the determined genre.
  • the voice recognition data processing device 10 and the voice recognition data processing system 1 use the content of each of the plurality of items IT determined based on the keywords registered in the table TB or the narrowed-down keywords to generate a summary report of the consultation content.
  • a medical chart report generation unit 14 (an example of a generation unit) that generates an AB is provided.
  • the voice recognition data processing device 10 determines the content of each of the plurality of items including the type of the consultation content according to the comparison between the voice recognition result of the voice data and the keyword registered in the table. decide.
  • the speech recognition data processing device 10 narrows down keywords to be used for comparison among a plurality of keywords registered in the table TB according to the determined type, and determines based on the keywords registered in the table TB or the narrowed down keywords.
  • a summary report AB of the consultation content is generated using the contents of each of the plurality of items.
  • the speech recognition data processing device 10 can efficiently narrow down the necessary keywords from the consultation contents from the consultant at the consultation counter of the administrative organization or the like by creating the summary report AB, and summarize the consultation contents. Support simple creation and reduce the load on consultants. As a result, the consultation service can improve the consultation response ability.
  • the speech recognition data processing device 10 and the speech recognition data processing system 1 further include a processor 11 (an example of a control unit) that displays the generated summary report AB of the consultation content on the display 17.
  • the consultant C2 can check the contents of the consultation while receiving the consultation at the consultation counter. Therefore, the voice recognition data processing device 10 further reduces the load on the consultant C2 and also consults the consultant C2 regarding the contents of the consultation. The quality of the question can also be improved.
  • the keyword match determination unit 13 determines whether or not a plurality of contents exist in any one of the plurality of items IT. It is determined whether or not a plurality of contents are inconsistent in relation to the corresponding item IT.
  • the chart report generation unit 14 can identify at least one of the plurality of contents as the item requiring confirmation. Generate a summary report AB.
  • the speech recognition data processing apparatus 10 improves the consistency and consistency of the summary report AB, improves the quality of the summary report, and makes it easy for the consultant C2 to grasp the consultation content at a glance when reviewing it later. Can be
  • the chart report generation unit 14 (an example of a generation unit) generates a summary report AB by adding an underline to the content corresponding to the item requiring confirmation. Accordingly, the voice recognition data processing device 10 enhances the visibility of the items requiring confirmation in the summary report AB, so that the consultant C2 during consultation is urged to reconfirm, and the summary report is easily modified after consultation. Or you can.
  • the keyword match determination unit 13 acquires a voice recognition result of voice data corresponding to one phrase of the uttered voice of the consultant C1.
  • the voice recognition and the keyword comparison are performed and are sequentially input and displayed on the chart table RT, so that the consultant C2 grasps the input status of the chart table RT and recognizes the consultant. C1 can be handled. For this reason, the consultation response ability at the consultation desk can be further enhanced.
  • the voice recognition data processing system 1 may further include an AI processing server 30 that complements or substitutes for the function of voice recognition data processing.
  • the AI processing server 30 is connected to the network NW and provided with enhanced artificial intelligence performance.
  • the AI processing server 30 is configured by a general-purpose server system (high-performance computer), and includes a processor 31, a memory 36, and a communication circuit 39, similarly to the speech recognition data processing device 10. You.
  • the processor 31 of the AI processing server 30 includes a keyword match determination unit 33, a chart report generation unit 34, and an AI processing unit 35 as functional components.
  • these AI processing servers 30 have enhanced artificial intelligence performance, and are configured to be able to acquire voice data at a plurality of consultation desks. Therefore, the model of the artificial intelligence can be constructed with higher accuracy than the speech recognition data processing device 10. Therefore, in the modification of the first embodiment, it is possible to reduce the load on the consultant C2 by supporting the creation of the summary of the consultation content faster and more accurately.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a main routine of voice recognition data processing according to the second embodiment.
  • FIG. 14 is a flowchart showing a subroutine of the consultant presenting process S70 shown in FIG.
  • the same or equivalent parts as those in the first embodiment will be given the same or equivalent reference numerals in the drawings and the like, and the description thereof will be omitted or simplified.
  • a subroutine of the consultant presentation processing is started (S70).
  • the processor 11 determines whether or not an end trigger has been input as in the first embodiment (S60).
  • the consultant presentation process S70 is mainly executed by the AI processing unit 15 (an example of a presentation processing unit) of the processor 11, but is not limited to this.
  • the AI processing unit 35 of the AI processing server 30 performs the processing. May be configured to be able to assist or substitute.
  • the AI processing unit 15 of the processor 11 searches for the presence or absence of the item IT of the item IT whose content has not yet been determined according to a predetermined priority order according to the determination status of the chart table RT. (S71). As a result of the search, the AI processing unit 15 determines whether there is an undetermined item IT (S72). When it is determined that there is no undetermined item IT, the consultant presenting process S70 ends.
  • the AI processing unit 15 presents the information regarding the undetermined item IT through the display 17 as “the item to be asked next by the consultant (C2)”. For example, when the genre of the consultation content has been determined and the item IT of the damage status has not been determined, the AI processing unit 15 presents “Please ask for the damage status” to the consultant C2. After the presentation, the consultant presentation process S70 ends.
  • the information on the priority is set in advance, and is stored in the memory 16 of the speech recognition data processing device 10.
  • the voice recognition data processing device 10 and the voice recognition data processing system 1 determine whether or not there is an item IT whose content has not yet been determined according to the determination status of each of the plurality of items IT.
  • an AI processing unit (an example of a presentation processing unit) for displaying information on the undetermined item IT on the display 17.
  • the consultant C2 can hear the contents of the consultation from the consultant C1 without omission, so that the quality of the consultation contents can be further improved, and the consultation service ability of the consultation counter can be further improved.
  • Other configurations and operational effects are the same as those in the first embodiment.
  • FIG. 15 is a flowchart showing a consultant presentation process S70 according to the third embodiment.
  • the same or equivalent parts as those in the first and second embodiments are given the same or equivalent reference numerals in the drawings and the like, and the description thereof is omitted or simplified.
  • the AI processing unit 15 (an example of a presentation processing unit) of the voice recognition data processing device 10 proposes from the counselor C2 to the counselor C1.
  • a search is made to see if the necessary information is available (S75).
  • the AI processing unit 15 determines whether or not the number of determined contents of each of the plurality of items IT including the genre of the consultation content is a predetermined value, and at least whether the content of the genre is determined (S76). .
  • the AI processing unit 15 determines whether the first to fifth contents of the item number NO of the item IT shown in FIG. 1 have been determined. If it is determined that no decision has been made, the consultant presenting process S70 ends.
  • the AI processing unit 15 determines whether the decision has been made. If it is determined that the decision has been made, the AI processing unit 15 generates proposal contents of measures corresponding to the genre based on the decided contents (S77). At this time, the AI processing unit 15 uniquely determines the content of the proposal in accordance with a predetermined hash table in which rules (regulations) are prescribed in advance. The AI processing unit 15 presents the generated text of the proposal content on the display 17 (S78), and the consultant presenting process S70 ends.
  • the AI processing unit 15 is not limited to a method according to a rule base such as a hash table, but uses artificial intelligence to refer to a past history and machine-learns the proposal contents, and obtains the proposed contents by the machine learning.
  • the determination may be made according to a learning model.
  • the learning model may be generated by the AI processing server 30. In this case, since a learning model is generated from the consultation contents of a plurality of consultation desks, a highly accurate learning model can be generated.
  • the number of determined contents of each of the plurality of items IT including the genre (type) of the consultation content is the predetermined value
  • An AI processing unit 15 an example of a presentation processing unit that generates proposal contents of measures corresponding to the contents of the genre and displays it on the display 17 when at least the contents of the genre is determined.
  • the present invention is useful as a voice recognition data processing device, a voice recognition data processing system, and a voice recognition data processing method capable of improving consultation ability.
  • Speech Recognition Data Processing System 10 Speech Recognition Data Processing Device 11 Processor 12 Speech Recognition Unit 13 Keyword Match Determination Unit 14 Medical Record Report Generation Unit 15 AI Processing Unit 16 Memory 17 Display 18 Input / Output Interface Circuit 19 Communication Circuit 20 Speech Recognition Server 30 AI Processing server 31 Processor 33 Keyword match determination unit 34 Medical record report generation unit 35 AI processing unit 36 Memory 39 Communication circuit M1 Microphone M2 Microphone NW Network TB Table AB Summary report

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Abstract

音声認識データ処理システムは、音声データの音声認識結果とテーブルに登録されたキーワードとの比較に応じて、相談内容のジャンル（種別）を含む複数の項目のそれぞれの内容を決定するとともに、決定されたジャンルに応じて、テーブルに登録された複数のキーワードのうち比較に用いるキーワードを絞り込む。音声認識データ処理システムは、テーブルに登録されたキーワードまたは絞り込まれたキーワードに基づいて決定された複数の項目のそれぞれの内容を用いて、相談内容の要約レポートを生成する。

Description

音声認識データ処理装置、音声認識データ処理システムおよび音声認識データ処理方法
　本開示は、音声認識データ処理装置、音声認識データ処理システムおよび音声認識データ処理方法に関する。
　商品やサービスの問合せを受け付けるコールセンターあるいは自治体等の相談窓口での通話等において、その通話の発話音声を集音し、その発話音声を音声認識して文字列（つまり、テキストデータ）に変換して処理する音声認識データ処理システムが用いられるようになった。
　この種の音声認識データ処理システムとして、例えば特許文献１には、送話側チャネルからの音声を第１音声認識手段により音声認識し、交換機を介して送られてきた受話側チャネルの音声を第２音声認識手段により音声認識し、それぞれの音声認識結果を文字列に変換して表示する通話内容書き起こしシステムが開示されている。この通話内容書き起こしシステムは、表示された文字列を文字列編集手段により編集することが可能に構成される。これにより、編集者は、送話側および受話側の通話内容が時系列に並べられて表示されるのを確認しながら、通話内容を書き起こす（つまり、テキスト化する）ことが可能となる。
日本国特開２００５－１２３８６９号公報
　しかしながら、特許文献１では、通話内容の全てを書き起こすことは考慮されているものの、その通話内容の概略（つまり、要約）を作成することまでは考慮されていない。そのため、特許文献１の構成を、行政機関（例えば警察署）等の相談窓口で相談員が相談者からの相談に応対する際、その相談内容をテキスト化する場合に適用しても相談者および相談員の発話内容の全てがテキスト化された出力内容が作成されることになる。従って、相談員が出力内容を後で見返す際、相談内容を一目で概略を把握しにくいことがあり、その結果、相談員の利便性が低化し、相談窓口の相談対応能力の向上を妨げる可能性があった。
　本開示は、上述した従来の事情に鑑みて案出され、相談者からの相談内容の中から必要なキーワードを漏らさず効率的に絞り込み、相談内容の要約の簡易な作成を支援して相談員の負荷を低減し、相談窓口の相談対応能力を向上できる音声認識データ処理装置、音声認識データ処理システムおよび音声認識データ処理方法を提供することを目的とする。
　本開示は、相談者の発話音声を集音するマイクから入力された音声データを音声認識する音声認識部と、前記相談者からの相談内容の種別を含む複数の項目とそれぞれの前記項目に対応するキーワードとが対応付けて登録されたテーブルを保持するメモリと、前記音声データの音声認識結果と前記テーブルに登録されたキーワードとの比較に応じて、前記相談内容の種別を含む複数の項目のそれぞれの内容を決定するとともに、前記決定された種別に応じて、前記テーブルに登録された複数のキーワードのうち前記比較に用いるキーワードを絞り込む判定部と、前記テーブルに登録されたキーワードまたは前記絞り込まれたキーワードに基づいて決定された前記複数の項目のそれぞれの内容を用いて、前記相談内容の要約レポートを生成する生成部と、を備える、音声認識データ処理装置を提供する。
　また、本開示は、相談者の発話音声を集音するマイクから入力された音声データを音声認識する音声認識部と、前記相談者からの相談内容の種別を含む複数の項目とそれぞれの前記項目に対応するキーワードとが対応付けて登録されたテーブルを保持するメモリと、前記音声データの音声認識結果と前記テーブルに登録されたキーワードとの比較に応じて、前記相談内容の種別を含む複数の項目のそれぞれの内容を決定するとともに、前記決定された種別に応じて、前記テーブルに登録された複数のキーワードのうち前記比較に用いるキーワードを絞り込む判定部と、前記テーブルに登録されたキーワードまたは前記絞り込まれたキーワードに基づいて決定された前記複数の項目のそれぞれの内容を用いて、前記相談内容の要約レポートを生成する生成部と、を備える、音声認識データ処理システムを提供する。
　また、本開示は、相談者からの相談内容の種別を含む複数の項目とそれぞれの前記項目に対応するキーワードとが対応付けて登録されたテーブルを保持するメモリを有する音声認識データ処理システムにおいて、前記相談者の発話音声を集音するマイクから入力された音声データを音声認識するステップと、前記音声データの音声認識結果と前記テーブルに登録されたキーワードとの比較に応じて、前記相談内容の種別を含む複数の項目のそれぞれの内容を決定するステップと、前記決定された種別に応じて、前記テーブルに登録された複数のキーワードのうち前記比較に用いるキーワードを絞り込むステップと、前記テーブルに登録されたキーワードまたは前記絞り込まれたキーワードに基づいて決定された前記複数の項目のそれぞれの内容を用いて、前記相談内容の要約レポートを生成するステップと、を有する、音声認識データ処理方法を提供する。
　本開示によれば、相談者からの相談内容の中から必要なキーワードを漏らさず効率的に絞り込み、相談内容の要約の簡易な作成を支援して相談員の負荷を低減でき、相談窓口の相談対応能力を向上できる。
音声認識データ処理のために保持されるカルテ表を示す図 音声認識データ処理で生成される要約レポートの一例を示す図 実施の形態１に係る音声認識データ処理システムの構成例を示す図 図３に示す音声認識データ処理システムの構成の一例を示すブロック図 実施の形態１に係る音声認識データ処理のメインルーチンを示すフローチャート 図５に示す音声認識処理のサブルーチンを示すフローチャート 図５に示すキーワード一致判定処理のサブルーチンを示すフローチャート 図５に示すカルテ表登録処理のサブルーチンを示すフローチャート 図５に示すカルテ表登録処理の処理前のカルテ表を例示する図 図５に示すカルテ表登録処理の処理後のカルテ表を例示する図 図５に示すカルテレポート生成処理のサブルーチンを示すフローチャート 実施の形態１に係る音声認識データ処理システムの変形例を示すブロック図 実施の形態２に係る音声認識データ処理のメインルーチンを示すフローチャート 図１３に示す相談員提示処理のサブルーチンを示すフローチャート 実施の形態３に係る相談員提示処理を示すフローチャート
（音声認識データ処理装置、その処理システムおよびその処理方法の概要）
　本開示に係る音声認識データ処理システムの具体的な説明を行う前に、図１および図２を参照して、先ず音声認識データ処理システムの概要について説明する。図１は、音声認識データ処理のために保持されるカルテ表を示す図である。図２は、音声認識データ処理で生成される要約レポートの一例を示す図である。
　以下に詳述する実施の形態１では、相談者からの相談内容のジャンル（種別）を含む複数の項目ＩＴとそれぞれの項目ＩＴに対応しかつその項目に関連する複数のキーワード（文章も含む。以下同様。）とが予め対応付けて登録されたテーブルＴＢが事前に登録設定され、そのテーブルＴＢがデータベースとしてメモリ１６に保持される（図１および図４参照）。テーブルＴＢは、項目ＩＴに対応するそれぞれのキーワードについて、相談内容のジャンルとして関連性の低い１つ以上のキーワードをさらに登録している。つまり、テーブルＴＢは、キーワードごとにジャンルとの観点で関連性の低い１つ以上のキーワードが指定されたキーワード関連性情報を保持している。このキーワード関連性情報において指定されている、キーワードごとの関連性の低い１つ以上のキーワードは、後述するキーワードの絞り込みの際に使用される。また、相談内容をテキスト入力するためのフォーマットとしてカルテ表ＲＴも同様に、メモリ１６に保持される（図１、図４、図９および図１０参照）。カルテ表ＲＴの形式は、テーブルＴＢに事前登録された各項目ＩＴに対応して事前に設定される。
　例えば相談窓口が行政機関のうち警察署である場合、その相談内容は、例えば犯罪、迷惑行為に関するものが主に想定される。カルテ表ＲＴには、図１に示すように、相談内容の項目ＩＴには項番ＮＯの順に「ジャンル（種別）」、「相談者」、「相手」、「被害状況」、「相談者の要求」、「警察からの提案内容」、「相談者の理解度・納得度」および「次のアクション」等が設定される。また、その項目ＩＴごとの具体的な相談内容を入力するための内容入力欄ＣＮもカルテ表ＲＴに設けられる。さらに、カルテ表ＲＴには、相談者Ｃ１の音声データに基づいて得られるキーワードを入力するための相談者側キーワード入力欄Ｋ１と、相談員Ｃ２の音声データに基づいて得られるキーワードを入力するための相談員側キーワード入力欄Ｋ２と、が項目ＩＴごとに設けられる（図９および図１０参照）。相談者側キーワード入力欄Ｋ１および相談員側キーワード入力欄Ｋ２にそれぞれ入力されている複数のキーワードは、テーブルＴＢにて規定されているキーワードから選択されて予め登録されているが、後述するように、人工知能（ＡＩ）を用いた学習処理によって使用頻度に応じて適宜更新（追加、変更、削除）されて構わない。
　なお、カルテ表ＲＴの初期状態では、各項目ＩＴの内容入力欄ＣＮは少なくとも空欄に設定される。また、カルテ表ＲＴは例示であり、図１の図示内容に限定されず、相談窓口の性質により適宜変更されて設定される。以降の図面も同様であり、本開示の理解を促すための例示である。
　実施の形態１に係る音声認識データ処理システム１は、相談者Ｃ１および相談員Ｃ２の発話音声を１フレーズごとに音声認識し、その音声認識結果とテーブルＴＢに登録されたキーワードとの比較に応じて、相談内容のジャンルを含む前述の項目ＩＴそれぞれの内容を決定してカルテ表ＲＴの各内容欄ＣＮにテキスト入力する。
　具体例として、図１中、項番ＮＯが１番目の「ジャンル」にはその内容に「近隣トラブル」のキーワードが、６番目の「警察からの提案内容」にはその内容に「まず注意する所からはじめてはどうか。我々が注意します。」のキーワードが、８番目の「次のアクション」にはその内容に「注意する日を連絡します」のキーワードが音声認識の結果としてテキスト入力される。またこのとき、音声認識データ処理システム１は、テーブルＴＢを用いて、決定されたジャンルに応じて、テーブルＴＢに登録された複数のキーワードのうち比較に用いるキーワードを絞り込む。この絞り込みにより、音声認識結果に対するキーワード一致判定の高速化を図ることが可能となる。
　カルテ表ＲＴの各項目ＩＴは音声データの１フレーズごとに逐次入力され、相談内容全体を示すリストとしてそれぞれの内容が順次決定される。その過程で各内容欄ＣＮが埋められ、カルテ表ＲＴが完成されていく。その際、図２に示すように、決定された項目ＩＴのそれぞれの内容に基づいて相談内容の要約レポートが生成される。
　具体例として、図２に示すように、図１に示すカルテ表ＲＴに基づいて「タイトル：近隣トラブル」および「相談者：○○」を表題にした要約レポートＡＢが生成される。その要約レポートＡＢの内容は「近隣トラブルで困っている。…（省略）…警察からの提案内容として、まずは注意する所から始めてはどうか。警察が（下線あり）注意する（下線あり）と提案。…（省略）…次のアクションとしては警察が（下線あり）注意する日を連絡。」とテキスト入力される。なお、要約レポートＡＢの内容では後述するように要確認項目に対応する内容に下線が付される。このように、要約レポートＡＢは、図２に示すような文章形式で生成されてもよいが、図１に示すカルテ表ＲＴのようなテーブル形式で生成されてもよい。
　このように、実施の形態１では、要約レポートＡＢの作成により、行政機関等（本説明では警察署）の相談窓口で相談者Ｃ１からの相談内容の中から必要なキーワードを漏らさず効率的に絞り込み、相談内容の要約の簡易な作成を支援することが可能となる。そこで、その作成を支援可能とするため、音声認識データ処理装置１０、音声認識データ処理システム１および音声認識データ処理方法は、以下に説明する複数の実施の形態に示す具体的構成を有する。
　以下、適宜図面を参照しながら、本開示に係る音声認識データ処理装置、音声認識データ処理システムおよび音声認識データ処理方法を具体的に開示した実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
　また、実施の形態１，２，３でいう「部」または「装置」とは単にハードウェアによって実現される物理的構成に限定されず、その構成が有する機能をプログラム等のソフトウェアにより実現されるものも含む。また、１つの構成が有する機能が２つ以上の物理的構成により実現されても、または２つ以上の構成の機能が例えば１つの物理的構成によって実現されていても構わない。
（実施の形態１）
　図３および図４を参照して、実施の形態１に係る音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１の構成について説明する。図３は、実施の形態１に係る音声認識データ処理システム１の構成の一例を示す模式図である。図４は、図３に示す音声認識データ処理システム１の構成の一例を示すブロック図である。
　図３および図４に示すように、実施の形態１に係る音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１は、行政機関（例えば、警察署）に設置される相談窓口での使用が例示される。例えば地域住民である相談者Ｃ１が警察署の相談窓口に出向き、警察官等の相談員Ｃ２に面会して犯罪や迷惑行為等を直接相談する場面が想定される。
　実施の形態１では、その相談窓口に複数のマイクＭ１，Ｍ２および音声認識データ処理装置１０が設置されており、このマイクＭ１，Ｍ２を通じて相談者Ｃ１と相談員Ｃ２との発話音声を集音し、その音声データを音声認識データ処理装置１０に入力して音声認識させる。なお、実施の形態１では警察署の相談窓口での使用を想定して説明するが、これに限定されない。その他、市役所等での相談窓口、病院等の医療機関での相談窓口、さらには公共的機関に限定されず民間機関での相談窓口等にも適応可能である。
　実施の形態１の音声認識データ処理システム１は、相談者Ｃ１および相談員Ｃ２の発話音声を集音する複数（例えば、２本）のマイクＭ１，Ｍ２と、これらマイクＭ１，Ｍ２から入力された音声データに基づき相談内容の要約レポートＡＢ（図２参照）を生成する音声認識データ処理装置１０と、音声認識データ処理装置１０から送信される音声データに基づき自動で音声認識する音声認識サーバ２０と、音声認識データ処理装置１０と音声認識サーバ２０とを接続するネットワークＮＷと、を含んで構成される。
　複数のマイクＭ１，Ｍ２は、相談者Ｃ１および相談員Ｃ２の発話音声を集音して電気信号の音声データとしてそれぞれ出力する。音声データは、電気的な振動波形データとして音声認識データ処理装置１０に出力される。なお、実施の形態１ではマイクＭ１，Ｍ２を２本設置するが、これに限定されず１本でもよい。この場合、１つのマイクＭ１は相談者Ｃ１および相談員Ｃ２の両方の発話音声を識別可能に集音可能に構成されればよい。
　音声認識データ処理装置１０は、汎用のパーソナル・コンピュータで構成されており、プロセッサ１１と、メモリ１６と、ディスプレイ１７と、入出力インターフェイス回路１８と、通信回路１９と、を含んで構成される。図４では、入出力インターフェイス回路を便宜的に「入出力Ｉ／Ｆ」と示している。なお、音声認識データ処理装置１０は、パーソナル・コンピュータに限定されず、前述の各種回路を有するものであればタブレット端末、スマートフォン等の各種装置を用いてもよい。
　メモリ１６は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の半導体メモリ等により構成される。メモリ１６は、プロセッサ１１で実行される所定のプログラムや各種の設定パラメータ等を記憶保持するとともに、デジタル変換された音声データやプロセッサが各種プログラムを実行する際に中間的に生成するデータを一時的に記憶する。
　また、実施の形態１では、メモリ１６は、前述のように、相談者Ｃ１からの相談内容のジャンルを含む複数の項目ＩＴとそれぞれの項目ＩＴに対応しかつその項目ＩＴに関連する複数のキーワードとが予め対応付けて登録されたテーブルＴＢを記憶保持する。つまり、前述したように、テーブルＴＢにおいて、キーワードは相談内容の項目ＩＴごとに事前に複数設定されており、この複数のキーワードは項目ＩＴごとにグループ登録され記憶保持される。また、メモリ１６には、相談内容の入力用のフォーマットとしてカルテ表ＲＴ（図９参照）も同様に記憶保持される。なお、これらテーブルＴＢおよびカルテ表ＲＴは半導体メモリの代わりにＳＳＤ（Solid State Drive）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）等のストレージデバイス等の記憶回路内に記憶保持されてもよい。また、前述のように、テーブルＴＢは、項目ＩＴに対応するそれぞれのキーワードについて、相談内容のジャンルとして関連性の低い他のキーワードをさらに登録している。
　ディスプレイ１７は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等により構成される。ディスプレイ１７は、その表示部に音声データ、前述のカルテ表ＲＴおよび要約レポートＡＢ等を適宜切り替えて少なくとも相談員Ｃ２に表示する。
　入出力インターフェイス回路１８は、マイクＭ１，Ｍ２にて取得した音声データを各種信号処理可能なデジタル信号に変換するオーディオ用のインターフェイスである。入出力インターフェイス回路１８は、そのデジタル変換の際、所定の量子化ビットおよびサンプリング周波数によりアナログの音声データをデジタルに変換する。サンプリング周波数は、例えば４８ｋＨｚに設定される。また、入出力インターフェイス回路１８はバッファ回路を含み、このバッファ回路はマイクＭ１，Ｍ２の音声データをデジタル変換させるため、音声データを所定時間バッファリングする。入出力インターフェイス回路１８は、プロセッサ１１およびディスプレイ１７にデジタル変換した音声データを送信する。
　通信回路１９は、無線通信の機能を有しており、所定の無線通信回線を介してネットワークＮＷに接続され、音声認識サーバ２０との間で無線通信を行う。即ち、音声認識データ処理装置１０は通信回路１９およびネットワークＮＷを介して音声認識サーバ２０に接続され、音声データ等の所定のデータを送受信可能に構成される。なお、通信回路１９は、無線通信回路として携帯電話網（セルラー網）、無線ＬＡＮ等を使用することが可能である。また、通信回路１９は無線通信に限らず有線ＬＡＮ等を使用して有線通信可能に構成してもよい。
　プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit），ＭＰＵ（Micro Processor Unit），ＤＳＰ（Digital Signal Processor）あるいはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等が用いられる。プロセッサ１１は、メモリ１６に格納されるプログラムや設定パラメータを適宜読み出し、読み出したプログラムに従って所定の処理を実行する。
　プロセッサ１１は、機能的構成として、マイクＭ１，Ｍ２から得られた音声データを音声認識する音声認識部１２と、音声認識結果とテーブルＴＢに登録されたキーワードとを比較して項目ＩＴのそれぞれの内容を決定するキーワード一致判定部１３（判定部の一例）と、各項目ＩＴの決定に基づいて相談内容の要約レポートＡＢを生成するカルテレポート生成部１４（生成部の一例）と、登録されている複数のキーワードとキーワード一致判定部１３の判定結果とを学習して、テーブルＴＢでのキーワードの登録内容を適宜更新するＡＩ（Artificial Intelligence）処理部１５と、を有する。
　音声認識部１２は、入出力インターフェイス回路１８からデジタル変換された音声データを取得する。音声認識部１２は、取得した音声データを例えば所定のコーパスに基づき音声認識してテキストデータ（文字列）に変換する。テキストデータの変換や解釈は、所定の自動音声認識アルゴリズムに従って実行される。自動音声認識アルゴリズムは、例えばＡＩ処理部１５に実装される人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）エンジンを用いて生成される。
　ここで、音声認識データ処理装置１０の音声認識部１２は、音声認識データ処理装置１０のプロセッサの処理能力（つまり、性能）の制限を受ける。また、音声認識部１２は、プロセッサ１１のＡＩ処理部１５により生成される自動音声認識アルゴリズムに従うためその性能や精度は限定的になってしまう可能性がある。そのため、実施の形態１では、様々な相談窓口での相談内容の音声データを取得可能な音声認識サーバ２０を、ネットワークＮＷを介して通常使用して、後述する音声認識処理（例えば、図５に示すステップＳ２０参照）を実行する。但し、ネットワークＮＷのトラフィック量が過多になる等、ネットワークＮＷの接続が不調である場合、音声認識データ処理装置１０の音声認識部１２が音声認識サーバ２０の代わりに機能し、音声データを音声認識してよい。なお、音声認識サーバ２０でも同様に、人工知能の学習により自動音声認識アルゴリズムを生成して音声認識する。
　また、音声認識データ処理装置１０および音声認識サーバ２０に実行される人工知能の学習は、１つ以上の統計的な分類技術を用いて実行されてもよい。統計的分類技術としては、線形分類器（linear classifiers）、サポートベクターマシン（support vector machines）、二次分類器（quadratic classifiers）、カーネル密度推定（kernel estimation）、決定木（decision trees）、人工ニューラルネットワーク（artificial neural networks）、ベイジアン技術および／またはネットワーク（Bayesian techniques and/or networks）、隠れマルコフモデル（hidden Markov models）、バイナリ分類子（binary classifiers)、マルチクラス分類器（multi-class classifiers）、クラスタリング（a clustering technique）、ランダムフォレスト（a random forest technique）、ロジスティック回帰（a logistic regression technique）、線形回帰（a linear regression technique）、勾配ブースティング（a gradient boosting technique）等が例示される。但し、使用される統計的分類技術はこれらに限定されない。
　音声認識サーバ２０または音声認識データ処理装置１０の音声認識部１２は、音声認識結果であるテキストデータをキーワード一致判定部１３に逐次送信する。キーワード一致判定部１３は、その音声認識結果を１フレーズごとに取得し、テーブルＴＢに予め登録されたキーワードとの一致の有無を判定する。即ち、キーワード一致判定部１３は、相談者Ｃ１および相談員Ｃ２の発話音声の１フレーズに対応する音声データの音声認識結果を取得する度に、テーブルＴＢに登録された複数のキーワードとの比較を行う。また、キーワード一致判定部１３は、テーブルＴＢを用いて、決定されたジャンルに応じて、テーブルＴＢに登録された複数のキーワードのうち比較に用いるキーワードを絞り込む。
　カルテレポート生成部１４は、テーブルＴＢに登録されたキーワードまたは絞り込まれたキーワードに基づいて決定された複数の項目ＩＴのそれぞれの内容を用いて、相談内容の要約レポートＡＢを生成する（図２参照）。
　次に図５～図１１を参照して、実施の形態１の音声認識データ処理方法の手順について説明する。図５は、実施の形態１に係る音声認識データ処理のメインルーチンを示すフローチャートである。図６は、図５に示す音声認識処理Ｓ２０のサブルーチンを示すフローチャートである。図７は、図５に示すキーワード一致判定処理Ｓ３０のサブルーチンを示すフローチャートである。図８は、図５に示すカルテ表登録処理Ｓ４０のサブルーチンを示すフローチャートである。図９は、図５に示すカルテ表登録処理Ｓ４０の処理前のカルテ表ＲＴを例示する図である。図１０は、図５に示すカルテ表登録処理Ｓ４０の処理後のカルテ表ＲＴを例示する図である。図１１は、図５に示すカルテレポート生成処理Ｓ５０のサブルーチンを示すフローチャートである。
　相談員Ｃ２は相談者Ｃ１に応対する際、音声認識データ処理システム１を稼働させる（図３参照）。各マイクＭ１，Ｍ２は、相談者Ｃ１または相談員Ｃ２の発話音声を集音し始め、アナログの音声データを音声認識データ処理装置１０に出力する。図５に示すように、音声認識データ処理装置１０は、その入力された音声データを入出力インターフェイス回路１８により１フレーズごとに取得するとともに、その音声データの振動波形をディスプレイ１７に表示させる（Ｓ１０）。
　次に、図５および図６に示すように、音声認識処理のサブルーチンが開始される（Ｓ２０）。音声認識処理Ｓ２０では、入出力インターフェイス回路１８はそのバッファ回路で音声データをバッファリングして音声データをデジタルに変換し、プロセッサ１１に出力する（Ｓ２１）。プロセッサ１１はデジタル変換された音声データを、通信回路１９を通じて音声認識サーバ２０に送信する（Ｓ２２）。音声認識サーバ２０は、音声データを受信し受信した音声データを自動音声認識アルゴリズムに従って音声認識し、音声認識結果としてテキストデータに変換する（Ｓ２３）。このとき、音声認識サーバ２０は、発話音声の１フレーズごとに音声認識結果を音声認識データ処理装置１０に送信する。音声認識データ処理装置１０は音声認識サーバ２０の音声認識結果を、通信回路１９を通じて受信する（Ｓ２４）。この受信により音声認識処理のサブルーチンが終了する。
　次に、図５および図７に示すように、音声認識処理Ｓ２０の終了後、キーワード一致判定処理のサブルーチンが開始される（Ｓ３０）。キーワード一致判定処理Ｓ３０では、プロセッサ１１のキーワード一致判定部１３は相談者Ｃ１および相談員Ｃ２の発話音声の１フレーズに対応する音声データの音声認識結果を取得する（Ｓ３１）。キーワード一致判定部１３は、その取得の際、音声認識結果を単語ごとに分解する（Ｓ３２）。ここでいう単語は、単語に限らず、句あるいは節等の文章でもよい。キーワード一致判定部１３は、音声認識結果とテーブルＴＢに予め登録された複数のキーワードとを比較して一致するか否かを、相談者Ｃ１および相談員Ｃ２のそれぞれの発話内容に対応する音声認識結果について個別で比較する（Ｓ３３）。比較の結果、キーワード一致判定部１３は、テーブルＴＢに登録されているキーワードと一致するか否かを判定する（Ｓ３４）。一致しないと判定する場合、キーワード一致判定処理Ｓ３０のサブルーチンは終了する。なお、キーワード一致判定部１３はキーワードの一致判定の際（Ｓ３４）、例えば「我々」の発話音声を「警察」に、または「私」の発話音声を「相談者」等に適宜補完変換して状況に応じた一人称の変換が可能に構成されてよい。
　また、このようなキーワード一致判定処理Ｓ３０の終了処理により、音声認識データ処理システム１は、マイクＭ１，Ｍ２の集音中において相談者Ｃ１または相談員Ｃ２が相談内容と無関係（例えば雑談や世間話等）なことを話していると推定し、次のカルテ表登録処理（ステップＳ４０）にそのまま進む。これにより、カルテ表ＲＴや要約レポートＡＢに相談内容と無関係な内容、即ちノイズ情報が混入するのを抑制することが可能となる。
　その一方、一致すると判定する場合、キーワード一致判定部１３はその一致した音声認識結果が相談内容のジャンルに対応するキーワードと一致するか否かをさらに判定する（Ｓ３５）。
　一致しないと判定する場合、キーワード一致判定処理Ｓ３０のサブルーチンは終了する。その一方、ジャンルに対応するキーワードと一致すると判定する場合、キーワード一致判定部１３は相談者Ｃ１の相談内容のジャンルが例えば「近隣トラブル」であるのか、「ストーカー被害」であるのか、あるいは「詐欺被害」であるのか等を決定して、その決定結果をカルテ表ＲＴに入力する。さらに、キーワード一致判定部１３は、決定されたジャンルに応じてテーブルＴＢに登録された複数のキーワードのうち前述のステップＳ３３で用いるキーワードを絞り込む（Ｓ３６）。例えば、前述したように、テーブルＴＢには、項目ＩＴに対応するそれぞれのキーワードごとに、相談内容のジャンルの観点からして関連性の低い１つ以上のキーワードが指定されたキーワード関連性情報を保持している。例えば、ジャンル「ストーカー」というキーワードは、キーワード「○○円振り込んだ」と関連性が低いと考えられる。また、ジャンル「詐欺被害」というキーワードは、キーワード「切りつけられた」と関連性が低いと考えられる。このように、キーワードごとに登録されている関連性の低い１つ以上のキーワードは、キーワード一致判定部１３におけるキーワードの絞り込み時に使用される。これにより、キーワード一致判定処理Ｓ３０のサブルーチンを終了する。
　次に、図５および図８に示すように、キーワード一致判定処理Ｓ３０の終了後、カルテ表登録処理のサブルーチンが開始される（Ｓ４０）。カルテ表登録処理Ｓ４０では、プロセッサ１１のキーワード一致判定部１３は、メモリ１６のテーブルＴＢを参照して、ステップＳ３３において一致したと判定されたキーワードに対応する項目ＩＴを検索する（Ｓ４１）。検索の結果、キーワード一致判定部１３は、該当する項目ＩＴにキーワードが入力済みか否かを判定する（Ｓ４２）。未入力であると判定する場合、キーワード一致判定部１３は、該当する項目ＩＴの内容欄ＣＮに、その一致したキーワードを決定して入力していく（Ｓ４５）。
　具体的には、図９に示すように、相談者Ｃ１の発話に基づく音声認識結果の単語の中に、相談者側キーワード入力欄Ｋ１のキーワード「隣の部屋の人が」がステップＳ３３において一致したと判定された場合、テーブルＴＢにて登録されているキーワード「隣の部屋の人が」に対応する項目（ジャンル）「近隣住民トラブル」が、ジャンルの内容欄ＣＮに入力される。
　また、別の例として、相談員Ｃ２の発話に基づく音声認識結果の単語の中に、相談員側キーワード入力欄Ｋ２のキーワード「ストーカー」がステップＳ３３において一致したと判定された場合、テーブルＴＢに登録されているキーワード「ストーカー」に対応する項目（ジャンル）「ストーカー」が、ジャンルの内容欄ＣＮに入力される。また、音声認識データ処理システム１により入力途中のカルテ表ＲＴは、音声認識データ処理装置１０のディスプレイ１７に表示されており、相談員Ｃ２はその入力状況を相談中に確認することが可能である。
　その一方、該当する項目ＩＴが入力済みと判定する場合（即ち、複数の項目ＩＴのうちいずれかの項目ＩＴに複数の内容が存在した場合）、キーワード一致判定部１３は、テーブルＴＢに保持されているキーワード関連性情報を参照し、入力済みである複数の内容が対応する項目ＩＴのジャンルとの関係で矛盾するか否かを判定する（Ｓ４３）。矛盾しないと判定する場合、カルテ表登録処理Ｓ４０のサブルーチンは終了する。
　その一方、矛盾すると判定する場合、キーワード一致判定部１３は要確認項目としてその旨をメモリ１６に記憶保持させる（Ｓ４４）。キーワード一致判定部１３は、逐次取得する音声認識結果ごとに、該当する項目ＩＴに対してキーワードを決定して入力する（Ｓ４５）。さらに、入力されたキーワードに基づいて項目ＩＴごとの内容に対する見出しを自動認識し、その見出しをカルテ表ＲＴの内容の内容欄ＣＮにそれぞれ入力する（図１０参照）。これにより、カルテ表登録処理Ｓ４０のサブルーチンが終了する。
　次に、図５および図１１に示すように、カルテ表登録処理Ｓ４０の終了後、カルテレポート生成処理のサブルーチンが開始される（Ｓ５０）。カルテレポート生成処理Ｓ５０では、プロセッサ１１のカルテレポート生成部１４は、メモリ１６に記憶保持されるカルテ表ＲＴを参照して、内容が入力済みの項目ＩＴを検索する（Ｓ５１）。検索の結果、カルテレポート生成部１４は、入力済みの項目ＩＴに対応するテキストを生成する（Ｓ５２）。またこのとき、カルテレポート生成部１４は、メモリ１６に記憶保持される要確認項目も同時に参照して、項目ＩＴのいずれかで矛盾があると判定された場合、該当する項目ＩＴの内容を要確認項目であることが識別可能にテキストを生成する。具体的には、カルテレポート生成部１４は、要確認項目に対応する内容に下線を付与して識別可能とする（図２参照）。
　さらにカルテレポート生成部１４は、生成したテキストにおいて前後の意味等で違和感が生じないに補正するとともに（Ｓ５３）、主語が抜けているテキストに対し主語を推測して補完挿入する（Ｓ５４）。このとき、カルテレポート生成部１４は主語を推測した場合、同様に要確認項目として下線を付して識別可能にテキストを生成する。
　このようにカルテレポート生成部１４はキーワードに基づいて決定された複数の項目ＩＴのそれぞれの内容を用いて相談内容の要約レポートＡＢを生成する（図２参照）。プロセッサ１１は入出力インターフェイス回路１８を介してその要約レポートＡＢをディスプレイ１７に表示させる（Ｓ５６）。
　図５に示すように、カルテレポート生成処理Ｓ５０の終了後、メイン処理に対する終了トリガが入力されたかが判定される（Ｓ６０）。判定の結果、終了トリガが入力されない限り、ステップＳ１０からステップＳ５０までの一連の処理ステップが繰り返して実行される。終了トリガが入力された場合、例えば相談窓口での相談が終了して音声認識データ処理システムのスイッチが相談員Ｃ２によりオフ（ＯＦＦ）された場合、音声認識データ処理システム１のメイン処理が終了する。
　以上により、実施の形態１に係る音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１は、相談者Ｃ１の発話音声を集音するマイクＭ１から入力された音声データを音声認識する音声認識部１２を備える。音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１は、相談者Ｃ１からの相談内容のジャンル（種別）を含む複数の項目ＩＴとそれぞれの項目ＩＴに対応するキーワードとが対応付けて登録されたテーブルＴＢを保持するメモリ１６を備える。音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１は、音声データの音声認識結果とテーブルＴＢに登録されたキーワードとの比較に応じて、相談内容のジャンルを含む複数の項目ＩＴのそれぞれの内容を決定するとともに、決定されたジャンルに応じて、テーブルＴＢに登録された複数のキーワードのうち比較に用いるキーワードを絞り込むキーワード一致判定部１３（判定部の一例）を備える。音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１は、テーブルＴＢに登録されたキーワードまたは絞り込まれたキーワードに基づいて決定された複数の項目ＩＴのそれぞれの内容を用いて、相談内容の要約レポートＡＢを生成するカルテレポート生成部１４（生成部の一例）を備える。
　従って、実施の形態１では、音声認識データ処理装置１０は、音声データの音声認識結果とテーブルに登録されたキーワードとの比較に応じて、相談内容の種別を含む複数の項目のそれぞれの内容を決定する。音声認識データ処理装置１０は、決定された種別に応じて、テーブルＴＢに登録された複数のキーワードのうち比較に用いるキーワードを絞り込み、テーブルＴＢに登録されたキーワードまたは絞り込まれたキーワードに基づいて決定された複数の項目のそれぞれの内容を用いて、相談内容の要約レポートＡＢを生成する。これにより、音声認識データ処理装置１０は、要約レポートＡＢの作成により、行政機関等の相談窓口で相談者からの相談内容の中から必要なキーワードを漏らさず効率的に絞り込み、相談内容の要約の簡易な作成を支援して相談員の負荷を低減する。その結果、相談窓口の相談対応能力を向上させることができる。
　また、音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１は、生成された相談内容の要約レポートＡＢをディスプレイ１７に表示するプロセッサ１１（制御部の一例）をさらに備える。これにより、相談員Ｃ２は、相談窓口で相談の応対をしながら相談内容を確認することができるので、音声認識データ処理装置１０は相談員Ｃ２の負荷をさらに低減するとともに相談内容に関する相談員Ｃ２の問いかけの質も向上させることができる。
　また、音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１では、キーワード一致判定部１３（判定部の一例）は、複数の項目ＩＴのうちいずれかの項目ＩＴに複数の内容が存在した場合に、複数の内容が対応する項目ＩＴとの関係で矛盾するか否かを判定する。カルテレポート生成部１４（生成部の一例）は、複数の内容が対応する項目ＩＴとの関係で矛盾すると判定された場合に、複数の内容のうち少なくとも１つの内容を要確認項目と識別可能に要約レポートＡＢを生成する。これにより、音声認識データ処理装置１０は、要約レポートＡＢの一貫性および整合性を高めて要約レポートの質を向上させ、相談員Ｃ２が後で見返す際、相談内容を一目で把握するのを容易にすることができる。
　また、音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１では、カルテレポート生成部１４（生成部の一例）は、要確認項目に対応する内容に下線を付与して要約レポートＡＢを生成する。これにより、音声認識データ処理装置１０は、要約レポートＡＢでの要確認項目に対する視認性を高めるので、相談中での相談員Ｃ２に再確認を促したり、相談後での要約レポートの修正を容易にしたりすることができる。
　また、音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１では、キーワード一致判定部１３（判定部の一例）は、相談者Ｃ１の発話音声の１フレーズに対応する音声データの音声認識結果を取得する度に、テーブルＴＢに登録されたキーワードとの比較を行う。これにより、相談窓口での相談の最中に音声認識およびキーワード比較が行われてカルテ表ＲＴに逐次入力されて表示されるので、相談員Ｃ２はカルテ表ＲＴの入力状況を把握しながら相談者Ｃ１の応対を行うことができる。このため、相談窓口での相談対応能力をより一層高めることができる。
（実施の形態１の変形例）
　実施の形態１の変形例として、音声認識データ処理システム１は、音声認識データ処理の機能を補完したり代行したりするＡＩ処理サーバ３０をさらに有して構成されてもよい。ＡＩ処理サーバ３０は、ネットワークＮＷに接続され、人工知能の性能が強化されて設けられる。ＡＩ処理サーバ３０は、汎用のサーバーシステム（高機能なコンピュータ）で構成されており、音声認識データ処理装置１０と同様に、プロセッサ３１と、メモリ３６と、通信回路３９と、を含んで構成される。
　ＡＩ処理サーバ３０のプロセッサ３１は、機能的構成として同様に、キーワード一致判定部３３と、カルテレポート生成部３４と、ＡＩ処理部３５と、を有する。但し、これらＡＩ処理サーバ３０は人工知能の性能が強化されており、また複数の相談窓口での音声データが取得可能に構成される。そのため、その人工知能のモデルは、音声認識データ処理装置１０と比較して精度が高く構築可能である。従って、実施の形態１の変形例では、より高速且つより精度良く相談内容の要約の作成を支援して、相談員Ｃ２の負荷を低減することができる。
（実施の形態２）
　次に、図１３および図１４を参照して、実施の形態２に係る音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１の音声認識データ処理方法の手順について説明する。図１３は、実施の形態２に係る音声認識データ処理のメインルーチンを示すフローチャートである。図１４は、図１３に示す相談員提示処理Ｓ７０のサブルーチンを示すフローチャートである。なお、実施の形態１と同一または同等部分については、図面等に同一あるいは同等符合を付してその説明を省略あるいは簡略化する。
　図１３および図１４に示すように、実施の形態２では、カルテレポート生成処理（Ｓ５０）の終了後、相談員提示処理のサブルーチンが開始される（Ｓ７０）。なお、相談員提示処理Ｓ７０の終了後、プロセッサ１１は実施の形態１と同様に終了トリガが入力されたか否かが判定する（Ｓ６０）。また、相談員提示処理Ｓ７０はプロセッサ１１のＡＩ処理部１５（提示処理部の一例）により主に実行されるが、これに限定されず、前述のＡＩ処理サーバ３０のＡＩ処理部３５がその処理を補佐または代理可能なように構成してもよい。
　相談員提示処理Ｓ７０では、プロセッサ１１のＡＩ処理部１５は、カルテ表ＲＴの決定状況応じて、所定の優先順位に従って内容が未だ決定されていない未決定の項目ＩＴの項目ＩＴの有無を検索する（Ｓ７１）。検索の結果、ＡＩ処理部１５は未決定の項目ＩＴがあるか否かを判定する（Ｓ７２）。未決定の項目ＩＴがないと判定する場合、相談員提示処理Ｓ７０は終了する。
　その一方、未決定の項目ＩＴがあると判定する場合、ＡＩ処理部１５は「相談員（Ｃ２）が次に尋ねるべき項目」として未決定の項目ＩＴに関する情報を、ディスプレイ１７を通じて提示する。例えば、ＡＩ処理部１５は相談内容のジャンルが決定済みで被害状況の項目ＩＴが未決定である場合、「被害状況を尋ねて下さい。」と相談員Ｃ２に提示する。その提示後、相談員提示処理Ｓ７０は終了する。なお、優先順位に関する情報は事前に設定されており、音声認識データ処理装置１０のメモリ１６に記憶保持される。
　以上により、実施の形態２に係る音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１は、複数の項目ＩＴのそれぞれの内容の決定状況に応じて、内容が未だ決定されていない項目ＩＴの有無を検索し、未決定の項目ＩＴに関する情報をディスプレイ１７に表示するＡＩ処理部（提示処理部の一例）を備える。これにより、相談員Ｃ２は、相談者Ｃ１からの相談内容を漏れなく聞き出せるので、相談内容の質をより高め、相談窓口の相談対応能力をさらに向上させることができる。その他の構成や作用効果については、上記実施の形態１と同様である。
（実施の形態３）
　次に、図１５を参照して、実施の形態３に係る音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１の音声認識データ処理方法の手順について説明する。図１５は、実施の形態３に係る相談員提示処理Ｓ７０を示すフローチャートである。なお、実施の形態１および形態２と同一または同等部分については、図面等に同一あるいは同等符合を付してその説明を省略あるいは簡略化する。
　図１５に示すように、実施の形態３の相談員提示処理Ｓ７０では、音声認識データ処理装置１０のＡＩ処理部１５（提示処理部の一例）は、相談員Ｃ２から相談者Ｃ１へ提案するために必要な情報が揃っているか検索する（Ｓ７５）。検索の結果、ＡＩ処理部１５は、相談内容のジャンルを含む複数の項目ＩＴのそれぞれの内容の決定数が所定値で、且つ少なくともジャンルの内容が決定されているか否かを判定する（Ｓ７６）。例えばＡＩ処理部１５は、図１に示す項目ＩＴの項番ＮＯの第１～第５の内容が決定済みか否かを判定する。未決定と判定する場合、相談員提示処理Ｓ７０は終了する。
　その一方、決定済みと判定する場合、ＡＩ処理部１５は決定済みの内容に基づきジャンルに対応する対策の提案内容を生成する（Ｓ７７）。このとき、ＡＩ処理部１５はルール（規定）が事前に規定された所定のハッシュテーブルに従って提案内容を一意に決定する。ＡＩ処理部１５は、生成した提案内容のテキストをディスプレイ１７に提示し（Ｓ７８）、相談員提示処理Ｓ７０は終了する。
　なお、ＡＩ処理部１５は、ハッシュテーブル等のルールベースに従った手法に限定されず、人工知能を用いて過去の履歴を参照して提案内容を機械学習しておき、その機械学習で得た学習モデルに従って決定してもよい。また、学習モデルをＡＩ処理サーバ３０で生成してもよい。この場合、複数の相談窓口の相談内容から学習モデルが生成されるので、精度の良い学習モデルを生成することができる。
　以上により、実施の形態３に係る音声認識データ処理装置１０および音声認識データ処理システム１は、相談内容のジャンル（種別）を含む複数の項目ＩＴのそれぞれの内容の決定数が所定値で、かつ少なくともジャンルの内容が決定された場合に、ジャンルの内容に対応する対策の提案内容を生成してディスプレイ１７に表示するＡＩ処理部１５（提示処理部の一例）を備える。これにより、相談内容に基づいて提案内容を適切且つ自動的に導き出して相談員Ｃ２に提示するので、相談者Ｃ１に対する支援を容易にして相談員Ｃ２の負荷をより低減することができる。その他の構成や作用効果については、上記実施の形態１および形態２と同様である。
　以上、図面を参照しながら各種の実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した各種の実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。
　なお、本出願は、２０１８年７月２３日出願の日本特許出願（特願２０１８－１３７８７５）に基づくものであり、その内容は本出願の中に参照として援用される。
　本開示は、行政機関等の相談窓口で相談者からの相談内容の中から必要なキーワードを漏らさず効率的に絞り込み、相談内容の要約の簡易な作成を支援して相談員の負荷を低減して、相談対応能力を向上させることができる音声認識データ処理装置、音声認識データ処理システム、および音声認識データ処理方法として有用である。
１　音声認識データ処理システム
１０　音声認識データ処理装置
１１　プロセッサ
１２　音声認識部
１３　キーワード一致判定部
１４　カルテレポート生成部
１５　ＡＩ処理部
１６　メモリ
１７　ディスプレイ
１８　入出力インターフェイス回路
１９　通信回路
２０　音声認識サーバ
３０　ＡＩ処理サーバ
３１　プロセッサ
３３　キーワード一致判定部
３４　カルテレポート生成部
３５　ＡＩ処理部
３６　メモリ
３９　通信回路
Ｍ１　マイク
Ｍ２　マイク
ＮＷ　ネットワーク
ＴＢ　テーブル
ＡＢ　要約レポート

Claims (9)

  1. 　相談者の発話音声を集音するマイクから入力された音声データを音声認識する音声認識部と、
    　前記相談者からの相談内容の種別を含む複数の項目とそれぞれの前記項目に対応するキーワードとが対応付けて登録されたテーブルを保持するメモリと、
    　前記音声データの音声認識結果と前記テーブルに登録されたキーワードとの比較に応じて、前記相談内容の種別を含む複数の項目のそれぞれの内容を決定するとともに、前記決定された種別に応じて、前記テーブルに登録された複数のキーワードのうち前記比較に用いるキーワードを絞り込む判定部と、
    　前記テーブルに登録されたキーワードまたは前記絞り込まれたキーワードに基づいて決定された前記複数の項目のそれぞれの内容を用いて、前記相談内容の要約レポートを生成する生成部と、を備える、
    　音声認識データ処理装置。
  2. 　生成された前記相談内容の要約レポートをディスプレイに表示する制御部、をさらに備える、
    　請求項１に記載の音声認識データ処理装置。
  3. 　前記判定部は、前記複数の項目のうちいずれかの項目に複数の内容が存在した場合に、前記複数の内容が対応する項目との関係で矛盾するか否かを判定し、
    　前記生成部は、前記複数の内容が対応する項目との関係で矛盾すると判定された場合に、前記複数の内容のうち少なくとも１つの内容を要確認項目であることが識別可能に前記要約レポートを生成する、
    　請求項１に記載の音声認識データ処理装置。
  4. 　前記生成部は、前記要確認項目に対応する内容に下線を付与して前記要約レポートを生成する、
    　請求項３に記載の音声認識データ処理装置。
  5. 　前記判定部は、前記相談者の発話音声の１フレーズに対応する前記音声データの音声認識結果を取得する度に、前記テーブルに登録されたキーワードとの比較を行う、
    　請求項１～４のうちいずれか一項に記載の音声認識データ処理装置。
  6. 　前記複数の項目のそれぞれの内容の決定状況に応じて、内容が未だ決定されていない項目の有無を検索し、未決定項目に関する情報をディスプレイに表示する提示処理部、をさらに備える、
    　請求項１に記載の音声認識データ処理装置。
  7. 　前記相談内容の種別を含む複数の項目のそれぞれの内容の決定数が所定値で、かつ少なくとも前記種別の内容が決定された場合に、前記種別の内容に対応する対策の提案内容を生成してディスプレイに表示する提示処理部、をさらに備える、
    　請求項１に記載の音声認識データ処理装置。
  8. 　相談者の発話音声を集音するマイクから入力された音声データを音声認識する音声認識部と、
    　前記相談者からの相談内容の種別を含む複数の項目とそれぞれの前記項目に対応するキーワードとが対応付けて登録されたテーブルを保持するメモリと、
    　前記音声データの音声認識結果と前記テーブルに登録されたキーワードとの比較に応じて、前記相談内容の種別を含む複数の項目のそれぞれの内容を決定するとともに、前記決定された種別に応じて、前記テーブルに登録された複数のキーワードのうち前記比較に用いるキーワードを絞り込む判定部と、
    　前記テーブルに登録されたキーワードまたは前記絞り込まれたキーワードに基づいて決定された前記複数の項目のそれぞれの内容を用いて、前記相談内容の要約レポートを生成する生成部と、を備える、
    　音声認識データ処理システム。
  9. 　相談者からの相談内容の種別を含む複数の項目とそれぞれの前記項目に対応するキーワードとが対応付けて登録されたテーブルを保持するメモリを有する音声認識データ処理システムにおいて、
    　前記相談者の発話音声を集音するマイクから入力された音声データを音声認識するステップと、
    　前記音声データの音声認識結果と前記テーブルに登録されたキーワードとの比較に応じて、前記相談内容の種別を含む複数の項目のそれぞれの内容を決定するステップと、
    　前記決定された種別に応じて、前記テーブルに登録された複数のキーワードのうち前記比較に用いるキーワードを絞り込むステップと、
    　前記テーブルに登録されたキーワードまたは前記絞り込まれたキーワードに基づいて決定された前記複数の項目のそれぞれの内容を用いて、前記相談内容の要約レポートを生成するステップと、を有する、
    　音声認識データ処理方法。
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