特許 7000924 音声内容制御装置、音声内容制御方法、及び音声内容制御プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2021-12-28

(45)【発行日】2022-01-19

(54)【発明の名称】音声内容制御装置、音声内容制御方法、及び音声内容制御プログラム

(51)【国際特許分類】

   G10L 15/10 20060101AFI20220112BHJP

   G06F 3/16 20060101ALI20220112BHJP

   G10L 25/51 20130101ALI20220112BHJP

【ＦＩ】

G10L15/10 500Z

G06F3/16 530

G06F3/16 650

G06F3/16 690

G10L25/51

【請求項の数】 3

(21)【出願番号】P 2018039754

(22)【出願日】2018-03-06

(65)【公開番号】P2019152833

(43)【公開日】2019-09-12

【審査請求日】2020-08-31

(73)【特許権者】

【識別番号】308036402

【氏名又は名称】株式会社ＪＶＣケンウッド

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】特許業務法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】長沼 立巳

【審査官】大野 弘

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１６／１３６０６２（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１０Ｌ １５／１０

Ｇ０６Ｆ ３／１６

Ｇ１０Ｌ ２５／５１

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

音声取得部が取得したユーザが発する音声を解析して、前記音声を、第１音声と第２音声とのいずれかに分類する音声分類部と、
前記音声取得部が取得した音声を解析して、前記ユーザが要求する処理を実行する処理実行部と、
前記処理実行部が実行した処理内容に基づき、前記ユーザに向けて出力する音声用の文章データである出力文章を生成する音声内容生成部と、を有し、
前記音声内容生成部は、
前記第１音声と分類された場合に、前記出力文章として第１出力文章を生成し、
前記第２音声と分類された場合に、前記第１出力文章と比べて情報が省略される第２出力文章を、前記出力文章として生成し、
前記音声分類部は、前記ユーザが発する音声がささやき声である場合に、前記第２音声として分類する、音声内容制御装置。

【請求項2】

ユーザが発する音声を取得する音声取得ステップと、
前記音声取得ステップで取得した音声を解析して、前記音声を、第１音声と第２音声とのいずれかに分類する音声分類ステップと、
前記音声取得ステップで取得した音声を解析して、前記ユーザが意図した処理を実行する処理実行ステップと、
前記処理実行ステップで実行した処理内容に基づき、前記ユーザに向けて出力する音声用の文章データである出力文章を生成する音声内容生成ステップと、を有し、
前記音声内容生成ステップにおいて、
前記第１音声と分類された場合に、前記出力文章として第１出力文章を生成し、
前記第２音声と分類された場合に、前記第１出力文章に含まれる情報の一部が省略される第２出力文章を生成し、
前記音声分類ステップは、前記ユーザが発する音声がささやき声である場合に、前記第２音声として分類する、音声内容制御方法。

【請求項3】

ユーザが発する音声を取得する音声取得ステップと、
前記音声取得ステップで取得した音声を解析して、前記音声を、第１音声と第２音声とのいずれかに分類する音声分類ステップと、
前記音声取得ステップで取得した音声を解析して、前記ユーザが意図した処理を実行する処理実行ステップと、
前記処理実行ステップで実行した処理内容に基づき、前記ユーザに向けて出力する音用の文章データである出力文章を生成する音声内容生成ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記音声内容生成ステップにおいて、
前記第１音声と分類された場合に、前記出力文章として第１出力文章を生成し、
前記第２音声と分類された場合に、前記第１出力文章に含まれる情報の一部が省略され
る第２出力文章を生成し、
前記音声分類ステップは、前記ユーザが発する音声がささやき声である場合に、前記第２音声として分類する、音声内容制御プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、音声内容制御装置、音声内容制御方法、及び音声内容制御プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

例えば特許文献１に示すように、検出したユーザの音声を解析して、ユーザの意図に応じた処理を行う音声制御装置が提案されている。また、ユーザの意図した処理を行ったことを音声で出力したり、ユーザの問い合わせ内容を音声で出力したりする音声制御装置も提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特公平７－１０９５６０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、音声を出力する音声処理装置を用いる場合、ユーザ以外の周囲にいる人にもその音声が聞こえてしまう場合がある。例えば周囲にいる人が寝ている際には、その音声が迷惑となるおそれがある。このような場合、出力する音声自体を小さくしてもよいが、小さくし過ぎると、ユーザ自身にもその音声が聞こえ難くなり、内容が理解できなくなるおそれがある。従って、ユーザに音声を出力する場合に、ユーザ以外への影響を抑えつつ、ユーザに出力する音声の内容を適切に理解可能とすることが求められている。

【0005】

本発明は、上記課題を鑑み、ユーザに音声を出力する場合に、ユーザ以外への影響を抑えつつ、ユーザに出力する音声の内容を適切に理解可能とする音声内容制御装置、音声内容制御方法、及び音声内容制御プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一態様にかかる音声内容制御装置は、音声取得部が取得したユーザが発する音声を解析して、前記音声を、第１音声と第２音声とのいずれかに分類する音声分類部と、前記音声取得部が取得した音声を解析して、前記ユーザが要求する処理を実行する処理実行部と、前記処理実行部が実行した処理内容に基づき、前記ユーザに向けて出力する音声用の文章データである出力文章を生成する音声内容生成部と、を有し、前記音声内容生成部は、前記第１音声と分類された場合に、前記出力文章として第１出力文章を生成し、前記第２音声と分類された場合に、前記第１出力文章と比べて情報が省略される第２出力文章を、前記出力文章として生成する。

【0007】

本発明の一態様にかかる音声内容制御方法は、ユーザが発する音声を取得する音声取得ステップと、前記音声取得ステップで取得した音声を解析して、前記音声を、第１音声と第２音声とのいずれかに分類する音声分類ステップと、前記音声取得ステップで取得した音声を解析して、前記ユーザが意図した処理を実行する処理実行ステップと、前記処理実行ステップで実行した処理内容に基づき、前記ユーザに向けて出力する音声用の文章データである出力内容を生成する音声内容生成ステップと、を有し、前記音声内容生成ステップにおいて、前記第１音声と分類された場合に、前記出力文章として第１出力文章を生成し、前記第２音声と分類された場合に、前記前記第１出力文章に含まれる情報の一部が省略される第２出力文章を生成する。

【0008】

本発明の一態様にかかる音声内容制御プログラムは、ユーザが発する音声を取得する音声取得ステップと、前記音声取得ステップで取得した音声を解析して、前記音声を、第１音声と第２音声とのいずれかに分類する音声分類ステップと、前記音声取得ステップで取得した音声を解析して、前記ユーザが意図した処理を実行する処理実行ステップと、前記処理実行ステップで実行した処理内容に基づき、前記ユーザに向けて出力する音声用の文章データである出力内容を生成する音声内容生成ステップと、をコンピュータに実行させ、前記音声内容生成ステップにおいて、前記第１音声と分類された場合に、前記出力文章として第１出力文章を生成し、前記第２音声と分類された場合に、前記前記第１出力文章に含まれる情報の一部が省略される第２出力文章を生成する。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、ユーザに音声を出力する場合に、ユーザ以外への影響を抑えつつ、ユーザに出力する音声の内容を適切に理解可能とすることができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】図１は、第１実施形態に係る音声内容制御装置の模式図である。

【図2】図２は、第１実施形態に係る音声内容制御装置の模式的なブロック図である。

【図3】図３は、属性情報の一例を説明する表である。

【図4】図４は、取得情報を説明するための表である。

【図5】図５は、第１実施形態に係る出力文章の出力処理のフローを示すフローチャートである。

【図6】図６は、出力文章の出力処理のフローの他の例を示すフローチャートである。

【図7】図７は、第２実施形態に係る音声処理システムの模式的なブロック図である。

【0011】

以下に、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態により本発明が限定されるものではない。

【0012】

（第１実施形態）
最初に、第１実施形態について説明する。図１は、第１実施形態に係る音声内容制御装置の模式図である。図１に示すように、第１実施形態に係る音声内容制御装置１は、ユーザＨが発する音声Ｖ１を音声検出部１０で検出し、検出した音声Ｖ１を解析して所定の処理を行って、音声出力部１２により、音声Ｖ２を出力するものである。ここで、音声Ｖ２は、ユーザＨに向かって出力されるが、音声内容制御装置１の周囲に他の人がいる場合、その人にも届く場合がある。その人が寝ている際などには、音声Ｖ２が、その人の迷惑となるおそれがある。本実施形態に係る音声内容制御装置１は、音声Ｖ１を解析して、音声Ｖ２として出力される文章を調整することで、音声Ｖ２のユーザＨ以外への影響を抑えつつ、ユーザＨが音声Ｖ２の内容を適切に理解可能としている。

【0013】

図２は、第１実施形態に係る音声内容制御装置の模式的なブロック図である。図２に示すように、音声内容制御装置１は、音声検出部１０と、音声出力部１２と、点灯部１４と、制御部１６と、通信部１８と、記憶部２０とを有する。音声内容制御装置１は、いわゆるスマートスピーカ（ＡＩスピーカ）であるが、後述する機能を発揮する装置であれば、それに限られない。音声内容制御装置１は、例えばスマートフォンやタブレットなどであってもよい。

【0014】

音声検出部１０は、マイクであり、ユーザＨが発する音声Ｖ１を検出する。ユーザＨは、音声検出部１０に向けて、音声内容制御装置１に実行して欲しい処理内容の情報を含めるように、音声Ｖ１を発する。なお、音声検出部１０は、外部からの情報を受け付ける入力部であるともいえるが、入力部は、音声検出部１０以外にも設けられていてよく、例えば、ユーザＨの操作により音声Ｖ２の音量を調整するスイッチなどが設けられていてもよい。音声出力部１２は、スピーカであり、制御部１６が生成した文章（後述する出力文章）を、音声Ｖ２として出力する。点灯部１４は、例えばＬＥＤ（Laser Emitting Diode）などの光源であり、制御部１６の制御により、点灯する。通信部１８は、例えばＷｉ－Ｆｉ（登録商標）モジュール、アンテナなど、外部サーバなどに通信する機構であり、制御部１６の制御により、図示しない外部サーバと情報の送受信を行う。通信部１８は、Ｗｉ－Ｆｉなどの無線通信により外部サーバと情報の送受信を行うが、ケーブルなどと接続することで有線通信により外部サーバと情報の送受信を行ってもよい。記憶部２０は、制御部１６の演算内容やプログラムの情報などを記憶するメモリであり、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）などの外部記憶装置とのうち、少なくとも１つ含む。

【0015】

制御部１６は、演算装置、すなわちＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。制御部１６は、音声取得部３０と、音声解析部３２と、処理実行部３４と、音声内容生成部３６と、音声分類部３８と、出力制御部４０とを有する。音声取得部３０と、音声解析部３２と、処理実行部３４と、音声内容生成部３６と、音声分類部３８と、出力制御部４０とは、記憶部２０に記憶されたソフトウェア（プログラム）を読み出すことで、後述する処理を実行する。

【0016】

音声取得部３０は、音声検出部１０が検出した音声Ｖ１を取得する。音声解析部３２は、音声取得部３０が取得した音声Ｖ１の音声解析を実行して、音声Ｖ１をテキストデータに変換する。テキストデータは、音声Ｖ１として発せられた文章を含む文字データ（テキストデータ）である。音声解析部３２は、例えば、音声Ｖ１から、時間毎の振幅や波長などによる音声波形を検出する。そして、音声解析部３２は、音声波形と、文字との関係を記憶したテーブルに基づき、時間毎の音声波形をそれぞれ文字に置き換えることで、音声Ｖ１をテキストデータに変換する。ただし、音声解析部３２は、音声Ｖ１をテキストデータに変換できるものであれば、変換の方法は任意である。

【0017】

処理実行部３４は、音声解析部３２が生成したテキストデータに基づき、音声Ｖ１に含まれた、音声内容制御装置１に実行して欲しい処理内容の情報を検出し、その処理を実行する。処理実行部３４は、意図解析部５０と、処理部５２とを有する。

【0018】

意図解析部５０は、音声解析部３２が生成したテキストデータを取得して、テキストデータに基づき、意図情報Ｉを抽出し、意図情報Ｉに基づき、属性情報Ｅを抽出する。意図情報Ｉとは、ユーザＨの意図を示す情報、すなわちインテントである。属性情報Ｅとは、意図情報Ｉに紐づいた情報であり、ユーザＨが意図する処理を実行する際に必要となる条件を示す情報である。すなわち、属性情報Ｅは、エンティティである。

【0019】

まず、意図情報Ｉの抽出処理について説明する。意図情報Ｉ、すなわちインテントは、言い換えれば、ユーザＨが、音声内容制御装置１にどのような処理を行うことを意図しているかを示す情報である。換言すれば、意図情報Ｉとは、ユーザＨが音声内容制御装置１に対してどのような処理を行うことを要求しているかの情報である。意図解析部５０は、例えば自然言語処理を用いて、テキストデータから意図情報Ｉを抽出する。本実施形態では、意図解析部５０は、記憶部２０に記憶されている複数の教師ありデータに基づき、テキストデータから意図情報Ｉを抽出する。ここでの教師ありデータは、テキストデータに対して意図情報Ｉが予め設定されているデータである。すなわち、意図解析部５０は、音声解析部３２が生成したテキストデータと類似している教師ありデータを抽出し、その教師ありデータの意図情報Ｉを、音声解析部３２が生成したテキストデータの意図情報Ｉとする。なお、教師ありデータは、記憶部２０に記憶されていなくてもよく、意図解析部５０が、通信部１８を制御して外部サーバから教師ありデータを検索してもよい。なお、意図解析部５０は、テキストデータから意図情報Ｉを抽出するものであれば、意図情報Ｉの抽出方法は任意である。例えば、意図解析部５０は、記憶部２０に記憶されたキーワードと意図情報Ｉとの関係テーブルを読み出し、テキストデータに関係テーブル中のキーワードが含まれている場合に、そのキーワードに紐づいた意図情報Ｉを抽出してもよい。

【0020】

例えばテキストデータが「今日の天気は」という文章である場合、意図解析部５０は、上述のような解析を行って、天気情報をユーザＨに通知するという処理が、ユーザＨが要求している処理の情報である、すなわち意図情報Ｉであると認識する。また、意図解析部５０は、例えばテキストデータが「照明をつけて」という文章である場合、上述のような解析を行って、照明の電源をオンにするという処理が、ユーザＨが要求している処理の情報である、すなわち意図情報Ｉであると認識する。このように、意図情報Ｉは、要求された情報を通知する旨の情報と、要求されたように機器を制御する旨の情報とに分類される。

【0021】

なお、テキストデータによる意図情報Ｉの抽出方法は、これに限られず任意である。例えば、音声内容制御装置１は、キーワードと意図情報Ｉとの関係テーブルを記憶部２０に記憶しておき、ユーザＨが発した音声Ｖ１のテキストデータがそのキーワードを含む場合に、そのキーワードに紐付けられた意図情報Ｉを検出してもよい。この場合の例としては、「こんにちは」というキーワードと、天気情報及びニュースの情報とを紐付けておくことが挙げられる。この場合、ユーザＨが「こんにちは」という音声Ｖ１を発すると、意図解析部５０は、天気情報とニュースの情報とを、意図情報Ｉとして検出する。

【0022】

次に、属性情報Ｅについて説明する。図３は、属性情報の一例を説明する表である。属性情報Ｅ、すなわちエンティティは、意図情報Ｉとして抽出されたユーザＨの要求する処理を実行する際に必要とされる条件、すなわちパラメータである。例えば、意図情報Ｉが、天気情報である場合、属性情報Ｅは、どこの天気情報であるかを示す場所の情報と、いつの天気情報であるかを示す日時の情報とを含む。さらに言えば、図３に示すように、属性情報Ｅは、属性パラメータＥ０と、属性内容Ｅ１との情報を含む。属性パラメータＥ０は、パラメータの種類、すなわちどのような条件であるかを示す情報であり、属性内容Ｅ１は、その属性パラメータＥ０の内容を指す。すなわち、属性情報Ｅが場所の情報の場合、属性パラメータＥ０は、条件が場所である旨の情報であり、属性内容Ｅ１は、場所が東京である旨の情報である。また、属性情報Ｅが日時の情報の場合、属性パラメータＥ０は、条件が日時である旨の情報であり、属性内容Ｅ１は、日時がＸ年Ｙ月Ｚ日である旨の情報である。

【0023】

本実施形態では、意図解析部５０は、抽出した意図情報Ｉに基づき、属性情報Ｅを抽出する。より詳しくは、意図解析部５０は、抽出した意図情報Ｉから、属性パラメータＥ０を選択して抽出する。意図解析部５０は、記憶部２０に記憶されている意図情報Ｉと属性パラメータＥ０との関係テーブルを読み出し、関係テーブルから、抽出した意図情報Ｉと一致する意図情報Ｉを検出する。そして、意図解析部５０は、一致する意図情報Ｉと紐付けられた属性パラメータＥ０を抽出する。ただし、意図解析部５０は、通信部１８を介して外部サーバと通信し、外部サーバから関係テーブルを取得してもよい。

【0024】

意図解析部５０は、属性パラメータＥ０を抽出したら、属性パラメータＥ０毎に、属性内容Ｅ１を設定する。意図解析部５０は、例えば、音声解析部３２が生成したテキストデータから、属性内容Ｅ１を抽出する。すなわち、テキストデータに「今日」というキーワードが含まれていたら、日時の属性パラメータＥ０の属性内容Ｅ１を本日に設定する。また、意図解析部５０は、属性パラメータＥ０に対する属性内容Ｅ１を予め設定していてもよい。例えば、記憶部２０に、予め、意図情報Ｉが天気情報である場合、場所の属性内容Ｅ１が、東京である旨の設定データを記憶させておく。このようにしておけば、テキストデータに場所を示すキーワードが含まれない場合でも、意図解析部５０は、場所の属性内容Ｅ１を東京として設定可能である。また、意図解析部５０は、通信部１８によって外部サーバと通信して属性内容Ｅ１を設定してもよい。この場合、例えば、意図解析部５０は、ＧＰＳ（位置情報測位システム）などの通信により現在の場所を取得し、それを属性内容Ｅ１として設定する。

【0025】

意図解析部５０は、以上のようにして、意図情報Ｉと属性情報Ｅとを抽出するが、意図情報Ｉと属性情報Ｅとの抽出方法は、上記に限られず任意である。なお、図３は、天気情報が意図情報Ｉの場合であるが、他の場合でも同様に意図情報Ｉと属性情報Ｅとを抽出可能である。例えば、照明の電源をオンにするという情報が意図情報Ｉである場合、属性情報Ｅは、照明の場所の情報と、いつ電源をオンにするかという日時の情報とを含む。

【0026】

図２に戻り、処理部５２は、意図情報Ｉの内容に基づき、ユーザが要求する処理を実行する。処理部５２は、意図情報Ｉが機器を制御する旨である場合、意図情報Ｉの内容の処理を実行する。例えば、処理部５２は、属性情報Ｅで示された場所の照明の電源をオンにする。

【0027】

図４は、取得情報を説明するための表である。処理部５２は、意図情報Ｉが要求された情報を通知する旨である場合、要求された情報、すなわち取得情報Ａを取得する。取得情報Ａとは、ユーザＨに通知するための情報であり、言い換えれば、ユーザＨが通知を求めている情報であると処理実行部３４によって判断された情報である。処理部５２は、意図解析部５０が抽出した意図情報Ｉに基づき、取得情報Ａを取得する。より詳しくは、処理部５２は、抽出した意図情報Ｉから、取得パラメータＡ０を選択して抽出する。処理部５２は、記憶部２０に記憶されている意図情報Ｉと取得パラメータＡ０との関係テーブルを読み出し、抽出した意図情報Ｉと一致する意図情報Ｉを、関係テーブルから検出する。そして、処理部５２は、一致する意図情報Ｉと紐付けられた取得パラメータＡ０を抽出する。ただし、処理部５２は、通信部１８を介して外部サーバと通信し、外部サーバから関係テーブルを取得してもよい。

【0028】

処理部５２は、取得パラメータＡ０を抽出したら、属性情報Ｅに基づき、取得パラメータＡ０毎に、取得内容情報Ａ１を取得する。具体的には、処理部５２は、属性パラメータＥ０が設定した属性内容Ｅ１となる場合の取得内容情報Ａ１を、取得パラメータＡ０毎に取得する。処理部５２は、通信部１８によって外部サーバ（外部機器）と通信して、取得パラメータＡ０毎に、外部サーバから、取得内容情報Ａ１を取得する。ただし、処理部５２は、記憶部２０に取得内容情報Ａ１が記憶されている場合、記憶部２０から取得内容情報Ａ１を取得してもよい。すなわち、取得内容情報Ａ１とは、処理部５２が、外部サーバや記憶部２０などのデータベースから取得するデータであるといえる。

【0029】

このように、取得内容情報Ａ１は、処理部５２が、外部サーバとの通信、又は、記憶部２０からの読出しにより取得した情報である。図４の例では、意図情報Ｉが天気であり、取得パラメータＡ０が、天気、気温、及び降水確率である。この場合、処理部５２は、Ｘ年Ｙ月Ｚ日の東京における、天気、気温、及び降水確率の各取得パラメータＡ０に対する取得内容情報Ａ１を取得する。図４の例では、天気についての取得内容情報Ａ１が、「晴れ時々曇り」であり、気温についての取得内容情報Ａ１が、「最高気温：２５度、最低気温：１５度」であり、降水確率についての取得内容情報Ａ１が、「２０％」である。

【0030】

以上のように、処理部５２は、取得パラメータＡ０毎の取得内容情報Ａ１を、属性情報Ｅに基づき取得する。なお、本実施形態では、意図情報Ｉに、複数の取得パラメータＡ０が紐付けられていた。ただし、意図情報Ｉに１つの取得パラメータＡ０が紐付けられてもよい。この場合、意図情報Ｉそのものが、取得パラメータＡ０であるといえる。

【0031】

図２に戻り、音声内容生成部３６は、処理部５２が取得した取得内容情報Ａ１に基づき、出力文章を生成する。出力文章とは、音声出力部１２に出力させる音声Ｖ２用の文章のデータ、すなわちテキストデータである。出力文章は、ダイアログデータであるということもできる。音声内容生成部３６は、出力文章として第１出力文章を生成する第１出力文章生成部６０と、出力文章として第２出力文章を生成する第２出力文章生成部６２とを有する。第１出力文章生成部６０と第２出力文章生成部６２とを説明する前に、音声分類部３８について説明する。

【0032】

音声分類部３８は、音声取得部３０が取得した音声Ｖ１を解析して、音声Ｖ１を、第１音声Ｖ１Ａと第２音声Ｖ１Ｂとのいずれかに分類する。本実施形態では、音声分類部３８は、音声Ｖ１を解析して、音声Ｖ１がささやき声である場合、その音声Ｖ１を第２音声Ｖ１Ｂに分類する。そして、音声分類部３８は、音声Ｖ１がささやき声でない場合、その音声Ｖ１を第１音声Ｖ１Ａに分類する。ささやき声とは、声帯を振動させず無声化したときの声であるが、例えば後述の方法で第２音声Ｖ１Ｂとして分類される声であれば、声帯を振動させず無声化したときの声であることに限られない。

【0033】

例えば、音声分類部３８は、音声Ｖ１の強度の時間波形を取得し、その時間波形をフーリエ変換することで、周波数毎の音声Ｖ１の強度を示すスペクトルを取得する。そして、音声分類部３８は、スペクトルが有する所定強度以上のピークの周波数を特徴量として、音声Ｖ１が、第１音声Ｖ１Ａであるか第２音声Ｖ１Ｂであるか分類する。例えば、音声分類部３８は、ピークの周波数が閾値以下である場合、ささやき声であるとして、第２音声Ｖ１Ｂであると分類し、ピークの周波数が閾値より大きい場合、ささやき声でないとして、第１音声ＶＢであると分類する。ただし、音声分類部３８は、任意の方法で、第１音声Ｖ１Ａと第２音声Ｖ１Ｂとを分類してもよい。例えば、音声分類部３８は、スペクトルのピークの傾きを特徴量として、第１音声Ｖ１Ａと第２音声Ｖ１Ｂとを分類してもよい。また、音声分類部３８は、音声Ｖ１の音量、音声Ｖ１に含まれるユーザＨの発語の速度、及び、音声Ｖ１のうちの人の発語と風切音との音量比のいずれかを特徴量として、第１音声Ｖ１Ａと第２音声Ｖ１Ｂとを分類してもよい。また、音声内容制御装置１に近接センサを設け、近接センサの検出結果によりユーザＨと音声内容制御装置１との間の距離を算出し、その距離を特徴量として、第１音声Ｖ１Ａと第２音声Ｖ１Ｂとを分類してもよい。また、音声分類部３８は、音声Ｖ１から、特徴量としてメル周波数ケプストラム係数を導出して、メル周波数ケプストラム係数に基づき、第１音声Ｖ１Ａと第２音声Ｖ１Ｂとを分類してもよい。これらの場合において、音声分類部３８は、特徴量について閾値を設定しておき、特徴量が閾値を上回るか否かに基づき、音声Ｖ１を、第１音声Ｖ１Ａと第２音声Ｖ１Ｂとのいずれかに分類する。

【0034】

このように、音声分類部３８は、音声取得部３０が取得した音声Ｖ１を用いて、音声Ｖ１を分類するものである。すなわち、音声分類部３８は、音声Ｖ１の意味が同じであっても、音声Ｖ１がささやき声である場合は、第２音声Ｖ１Ｂに分類し、音声Ｖ１がささやき声でない場合は、第１音声Ｖ１Ａに分類する。

【0035】

また、音声分類部３８は、音声Ｖ１から第１音声Ｖ１Ａであるか第２音声Ｖ１Ｂであるかを分類する方法に限らない。音声取得部３０が取得した音声Ｖ１に対して文字解析を行うことで音声Ｖ１のテキストデータを生成し、音声Ｖ１のテキストデータを用いて分類することであってもよい。例えば、音声分類部３８は、ささやき声であるかの判定ではなく、例えば音声Ｖ１に含まれるキーワードに基づき音声Ｖ１を分類してもよい。すなわち、音声分類部３８は、音声Ｖ１に、記憶部２０が記憶したキーワードが含まれる場合に、第２音声Ｖ１Ｂであると分類し、記憶部２０が記憶したキーワードが含まれない場合に、第１音声Ｖ１Ａであると分類してもよい。

【0036】

音声分類部３８は、以上説明した分類方法のいずれかを用いてもよいし、以上説明した分類方法を組み合わせて、分類を行ってもよい。

【0037】

音声内容生成部３６は、音声分類部３８によって、音声Ｖ１が第１音声Ｖ１Ａであると分類された場合に、第１出力文章生成部６０に、第１出力文章を生成させる。すなわち、音声内容生成部３６は、音声Ｖ１が第１音声Ｖ１Ａであると分類された場合には、第２出力文章を生成せず第１出力文章を生成する。第１出力文章生成部６０は、処理実行部３４に取得された意図情報Ｉと属性情報Ｅ(より詳しくは属性内容Ｅ１)と取得情報Ａとの全ての情報を含む文章を、第１出力文章として生成する。すなわち、第１出力文章とは、処理実行部３４に取得された意図情報Ｉと属性内容Ｅ１と取得情報Ａとを全て含むテキストデータである。

【0038】

図３及び図４の例では、意図情報Ｉが、「天気」であり、属性内容Ｅ１が、「Ｘ年Ｙ月Ｚ日」、「東京」である。そして、取得情報Ａのうち、取得パラメータＡ０が、「天気」、「気温」、「降水確率」であり、取得内容情報Ａ１が、「晴れ時々曇り」、「最高気温：２５度、最低気温：１５度」、「２０％」である。この場合、第１出力文章生成部６０は、例えば、「Ｘ年Ｙ月Ｚ日の東京の天気は晴れ時々曇り、降水確率は２０％、最高気温は２５度、最低気温は１５度です」という文章を、第１出力文章として生成する。意図情報Ｉと属性内容Ｅ１と取得情報Ａとは、それぞれ個別の情報である。第１出力文章生成部６０は、第１出力文章を、意図情報Ｉと属性内容Ｅ１と取得情報Ａとを含む文章とするために、第１出力文章に情報を加える。すなわち、第１出力文章生成部６０は、意図情報Ｉ、属性内容Ｅ１、及び取得情報Ａ以外の情報（単語）を、第１出力文章に加えている。この加える情報（単語）としては、日本語であれば「です」などの丁寧語や、「は」などの助詞などであり、英語であれば冠詞などである。以下、この情報を、文章用情報とする。

【0039】

一方、音声内容生成部３６は、音声分類部３８によって、音声Ｖ１が第２音声Ｖ１Ｂであると分類された場合に、第２出力文章生成部６２に、第２出力文章を生成させる。すなわち、音声内容生成部３６は、音声Ｖ１が第２音声Ｖ１Ｂであると分類された場合には、第１出力文章を生成せず第２出力文章を生成する。第２出力文章生成部６２は、第１出力文章に比べて、情報の一部が省略されるように文章を生成することで、第２出力文章を生成する。従って、第２出力文章は、第１出力文章よりも、文章量が少なくなる。さらに言えば、同じ意図情報Ｉと属性情報Ｅと取得情報Ａとに基づき第１出力文章と第２出力文章とを生成したと仮定した場合、第２出力文章は、第１出力文章に比べて含まれる情報が省略されるため、第１出力文章よりも文章量が少なくなる。

【0040】

具体的には、第２出力文章生成部６２は、処理実行部３４が取得した意図情報Ｉ、属性内容Ｅ１、及び取得情報Ａと、第１出力文章を生成する場合に加えられた文章用情報との、少なくともいずれかが含まれないように、第２出力文章を生成する。言い換えれば、第２出力文章生成部６２は、同じ意図情報Ｉと属性情報Ｅと取得情報Ａとに基づき第１出力文章を生成したと仮定した場合に、第１出力文章に含まれた意図情報Ｉと属性内容Ｅ１と取得情報Ａと文章用情報との少なくともいずれかを省略して、第２出力文章を生成する。

【0041】

意図情報Ｉを含めない場合、すなわち意図情報Ｉを省略する場合、例えば、第２出力文章は、意図情報Ｉである「天気」が省略され、「Ｘ年Ｙ月Ｚ日の東京は晴れ時々曇り、降水確率は２０％、最高気温は２５度、最低気温は１５度です」となる。ユーザＨは、意図情報Ｉが尋ねたい情報の種類であるため、その意図情報Ｉが省略されても、内容を把握することができる。

【0042】

また、属性内容Ｅ１を含めない、すなわち属性内容Ｅ１を省略する場合、例えば、第２出力文章は、属性内容Ｅ１である「Ｘ年Ｙ月Ｚ日」と「東京」が省略され、「天気は晴れ時々曇り、降水確率は２０％、最高気温は２５度、最低気温は１５度です」となる。ユーザＨは、通常であれば、属性内容Ｅ１を音声Ｖ１に含めているので、属性内容Ｅ１が省略されても、内容を把握することができる。言い換えれば、第２出力文章生成部６２は、音声Ｖ１に含まれる情報を、省略する情報、すなわち第２出力文章に含めない情報として、選択してよい。すなわち、第２出力文章生成部６２は、ユーザＨが発する音声Ｖ１に含まれる情報を、省略される情報の一部とする。また、例え属性内容Ｅ１が音声Ｖ１に含まれていなくても、属性内容Ｅ１は、記憶部２０に設定データとして記憶されている場合がある。この場合、ユーザＨは、属性内容Ｅ１が設定データ、すなわちデフォルトのデータとして設定されていることを認識しているため、属性内容Ｅ１が含まれなくても、内容を理解することができる。なお、属性内容Ｅ１が複数ある場合、第２出力文章生成部６２は、全ての属性内容Ｅ１を省略してもよいし、一部の属性内容Ｅ１だけを省略してもよい。

【0043】

また、文章用情報を含めない、すなわち文章用情報を省略する場合、例えば、第２出力文章は、文章用情報である単語が省略され、「Ｘ年Ｙ月Ｚ日の東京の天気は晴れ時々曇り、降水確率は２０％、最高気温は２５度、最低気温は１５度」となる。すなわち、例えば日本語の場合は、例えば文章用情報として丁寧語が省略され、例えば英語の場合は、冠詞が省略される。

【0044】

一方、取得情報Ａは、ユーザＨが尋ねたい情報であるため、意図情報Ｉと属性内容Ｅ１と文章用情報とに比べ、省略しないことが望ましい。特に、取得内容情報Ａ１は、ユーザＨに提供するデータそのものであるため、省略しないことが望ましい。すなわち、第２出力文章生成部６２は、取得内容情報Ａ１以外の情報から省略する情報を選択して、第２出力文章を生成することが望ましい。さらに言えば、第２出力文章生成部６２は、取得内容情報Ａ１を省略する情報として選択せず、取得内容情報Ａ１を第２出力文章に含ませることが望ましい。このように、第２出力文章に含めない情報を、取得内容情報Ａ１以外の情報から選択し、第２出力文章に含めない情報として取得内容情報Ａ１を選択しないことで、ユーザＨに内容を把握させつつ、文章量を適切に少なくすることができる。

【0045】

ただし、第２出力文章生成部６２は、取得情報Ａを省略することもあり、その場合について以下で説明する。例えば、第２出力文章生成部６２は、取得情報Ａのうちの取得パラメータＡ０を、省略する情報として選択してもよい。この場合、第２出力文章は、取得パラメータＡ０である「天気」、「降水確率」、「気温（最高気温、最低気温）」、「降水確率」が省略され、「「Ｘ年Ｙ月Ｚ日の東京は晴れ時々曇り、２０％、１５度から２５度です」」となる。取得パラメータＡ０は、ユーザＨが尋ねたい取得内容情報Ａ１に紐づいた情報であるため、取得内容情報Ａ１が通知されれば、ユーザＨは、どの取得パラメータＡ０に対する取得内容情報Ａ１であるかを認識することができる。

【0046】

より具体的には、第２出力文章生成部６２は、取得内容情報Ａ１が単位を含んだ数値情報である場合、その取得内容情報Ａ１に紐づいた取得パラメータＡ０、すなわち数値情報の種類を示す情報を、省略する情報として選択する。取得内容情報Ａ１が単位を含んでいる場合、ユーザＨは、その単位から、取得パラメータＡ０を認識することができる。

【0047】

また、第２出力文章生成部６２は、取得内容情報Ａ１が数値範囲を示す情報である場合、その取得内容情報Ａ１に紐づいた取得パラメータＡ０を、省略する情報として選択する。この場合の省略される取得パラメータＡ０は、数値範囲のうちの最大値であることを示す情報（この例では「最高気温」）と数値範囲のうちの最小値であることを示す情報（この例では「最低気温」）とである。

【0048】

また、第２出力文章生成部６２は、取得内容情報Ａ１に開始と終了とを示す情報である場合、その取得内容情報Ａ１に紐づいた取得パラメータＡ０を、省略する情報として選択する。開始と終了とを示す情報とは、例えば、乗車駅が東京駅で、到着駅が横浜駅である場合の情報である。この場合、東京駅が開始を示す情報で、横浜駅が終了を示す情報である。この場合、例えば第１出力文章は、「乗車駅は東京駅で、降車駅は横浜駅です」となるが、第２出力文章は、取得パラメータＡ０である「乗車駅」と「降車駅」とが省略され、「東京駅から横浜駅です」となる。すなわち、この場合、取得パラメータＡ０である「乗車駅」が、開始に該当する取得内容情報Ａ１が開始であることを示す情報であり、取得パラメータＡ０である「降車駅」が、終了に該当する取得内容情報Ａ１が終了であることを示す情報であるといえる。以上のような場合でも、第２出力文章は、「ＡからＢまで」という取得内容情報Ａ１は含まれているので、取得パラメータＡ０が省略されても、ユーザＨが内容を把握することができる。

【0049】

また、第２出力文章生成部６２は、複数の意図情報Ｉや、複数の取得内容情報Ａ１が取得された場合、一部の取得内容情報Ａ１を省略する情報として選択してもよい。例えば、第２出力文章生成部６２は、複数の意図情報Ｉが抽出された場合、いずれかの意図情報Ｉに属する取得内容情報Ａ１を、省略する。例えば、第２出力文章生成部６２は、文章とした場合に文章量が多くなる意図情報Ｉに属する取得内容情報Ａ１を、優先度の低い情報として、省略する。例えば、音声Ｖ１が「おはよう」である場合に、意図情報Ｉとして天気とニュースとを抽出するように設定されていたケースを説明する。このケースでは、第２出力文章生成部６２は、天気に関する出力文章よりもニュースに関する出力文章が長くなる場合、ニュースに関する取得内容情報Ａ１を省略し、天気に関する取得内容情報Ａ１を残す。

【0050】

また、第２出力文章生成部６２は、１つの意図情報Ｉに対して複数の取得内容情報Ａ１が取得された場合にも、いずれかの取得内容情報Ａ１を省略してもよい。例えば、第２出力文章生成部６２は、意図情報Ｉが渋滞の情報を通知するものである場合、取得内容情報Ａ１は、場所ごとの渋滞情報となる。この場合、第２出力文章生成部６２は、例えば現在位置から遠い場所の渋滞情報や、渋滞の規模が小さい場所の渋滞情報など、重要度の低い渋滞情報（取得内容情報Ａ１）を、優先度の低い情報として、省略する。

【0051】

このように、第２出力文章生成部６２は、複数の取得内容情報Ａ１があり、複数の取得内容情報Ａ１のうちの一部を省略する場合は、優先度の低い取得内容情報Ａ１を、省略する情報として選択する。第２出力文章生成部６２は、優先度を予め設定して記憶部２０に記憶させておき、その優先度に基づき、優先度の低い取得内容情報Ａ１を選択する。すなわち、例えば、文章量が少ないことを優先度が高いものとしたり、現在位置から近い渋滞情報を、優先度が高いものとしたりして、記憶させておく。

【0052】

第２出力文章生成部６２は、以上のように、意図情報Ｉと属性内容Ｅ１と取得情報Ａと文章用情報との少なくともいずれかを省略して、第２出力文章を生成する。すなわち、意図情報Ｉと属性内容Ｅ１と取得情報Ａと文章用情報とは、省略可能な情報といえる。第２出力文章生成部６２は、以上で説明した省略可能な情報を、全て省略する情報として選択してもよいし、省略可能な情報のうちの一部のみを省略してもよい。例えば、音声内容制御装置１は、省略可能な情報のうち、実際に省略する情報を、予め設定しておく。例えば、意図情報Ｉと属性内容Ｅ１とを省略する情報として設定された場合、第２出力文章生成部６２は、第２出力文章を生成する際には、意図情報Ｉと属性内容Ｅ１との種類を問わず、常に意図情報Ｉと属性内容Ｅ１とを省略する。また、音声内容制御装置１は、実際に省略する情報の種類を示すテーブルを、記憶部２０に記憶させていてもよい。この場合、例えば、省略される意図情報Ｉ（例えば天気など）と、省略されない情報（例えば時刻など）とが区分されるため、情報の種類に応じて、省略する情報を適切に選択することができる。

【0053】

音声内容生成部３６は、以上のように、出力文章を生成する。以上の説明は、意図情報Ｉが情報を通知する旨の内容である場合の出力文章の生成方法である。意図情報Ｉが機器を制御する旨の内容である場合も、音声内容生成部３６は、同様に、第１出力文章よりも情報が省略されるように、第２出力文章を生成する。この場合、音声内容生成部３６は、処理部５２による制御（例えば照明の電源をオンにする制御）を実行した後に、その制御の実行状況を説明する文章を、出力文章として生成する。より詳しくは、音声内容生成部３６は、第１音声Ｖ１Ａであると分類された場合に、第１出力文章として、「はい、処理を受け付けました」というテキストデータを生成する。すなわち、第１出力文章は、「はい」などの返答の情報と、「処理を受け付けました」などの、返答の情報に後続する文の情報とを含む。一方、音声内容生成部３６は、第２音声Ｖ１Ｂであると分類された場合に、第２出力文章として、「はい」というテキストデータを生成する。すなわち、この場合、第２出力文章は、返答の情報を含み、返答の情報に後続する文の情報が省略される。従って、この場合でも、音声内容生成部３６は、第２音声Ｖ１Ｂであると分類された場合には、第１出力文章が生成された場合に含まれる一部の情報を省略しているといえる。

【0054】

図２に戻り、出力制御部４０は、音声内容生成部３６が生成した出力文章、すなわち第１出力文章又は第２出力文章を取得する。出力制御部４０は、このテキストデータとしての出力文章を音声データに変換し、その音声データを、音声Ｖ２として、音声出力部１２に出力させる。出力制御部４０は、音量を調整するスイッチで同じ音量に設定されていた場合、第１出力文章を読む音声Ｖ２の音量と、第２出力文章を読む音声Ｖ２の音量とを、同じ音量とする。すなわち、出力制御部４０は、第１出力文章と第２出力文章とで、音声Ｖ２の音量を変えない。ただし、出力制御部４０は、第１出力文章と第２出力文章とで、音声Ｖ２の音量を変えてもよい。また、出力制御部４０は、音声Ｖ２を出力する際や、処理部５２による処理が終了した際や、音声Ｖ１を検出した際などに、点灯部１４を制御して点灯させてもよい。

【0055】

制御部１６は、以上のような構成となっている。以下、制御部１６による出力文章の出力処理のフローを、フローチャートに基づき説明する。図５は、第１実施形態に係る出力文章の出力処理のフローを示すフローチャートである。図５の示すように、制御部１６は、音声取得部３０により、入力音声、すなわち音声Ｖ１の音声データを取得する（ステップＳ１０）。制御部１６は、音声解析部３２により、音声取得部３０が取得した音声Ｖ１の音声データを解析して、テキストデータを生成する（ステップＳ１２）。そして、制御部１６は、意図解析部５０により、テキストデータから、意図情報Ｉと属性情報Ｅとを抽出する（ステップＳ１４）。意図情報Ｉと属性情報Ｅとを抽出したら、制御部１６は、処理部５２により、意図情報Ｉに即した処理を実行するか、意図情報Ｉに則した取得情報を取得するかの、いずれかを行う（ステップＳ１６）。すなわち、処理部５２は、意図情報Ｉが機器を制御する旨の内容である場合、意図情報Ｉと属性情報Ｅとで規定された内容の処理（例えば照明の電源をオンにする）を実行する。一方、処理部５２は、意図情報Ｉが情報を通知する旨の内容である場合、意図情報Ｉと属性情報Ｅとに基づき、取得情報Ａを取得する。具体的には、処理部５２は、意図情報Ｉと属性情報Ｅとに基づき、取得パラメータＡ０を抽出し、取得パラメータＡ０毎に、取得内容情報Ａ１を取得する。また、ステップＳ１０で入力音声、すなわち音声Ｖ１を取得したら、制御部１６は、音声分類部３８により、音声Ｖ１を第１音声Ｖ１Ａ、第２音声Ｖ１Ｂのいずれかに分類する（ステップＳ１８）。

【0056】

制御部１６は、音声Ｖ１が第１音声Ｖ１Ａであるかを判定し（ステップＳ２０）、第１音声Ｖ１Ａである場合（ステップＳ２０；Ｙｅｓ）、第１出力文章生成部６０により、第１出力文章を生成する（ステップＳ２２）。一方、制御部１６は、第１音声Ｖ１Ａでない場合（ステップＳ２０；Ｎｏ）、すなわち第２音声Ｖ１Ｂである場合、第２出力文章生成部６２により、第２出力文章を生成する（ステップＳ２４）。制御部１６は、出力文章、すなわち第１出力文章又は第２出力文章を生成したら、出力制御部４０により、その出力文章を、音声出力部１２により音声Ｖ２として出力させ（ステップＳ２６）、処理を終了する。すなわち、出力制御部４０は、第１出力文章が生成されたら、その第１出力文章を音声データに変換して、音声出力部１２により音声Ｖ２として出力させる。そして、出力制御部４０は、第２出力文章が生成された場合には、その第２出力文章を音声データに変換して、音声出力部１２により音声Ｖ２として出力させる。

【0057】

本実施形態に係る音声内容制御装置１は、音声分類部３８と、処理実行部３４と、音声内容生成部３６とを有する。音声分類部３８は、音声取得部３０が取得したユーザＨが発する音声Ｖ１を解析して、音声Ｖ１を、第１音声Ｖ１Ａと第２音声Ｖ１Ｂとのいずれかに分類する。処理実行部３４は、音声取得部３０が取得した音声Ｖ１を解析して、ユーザが要求する処理を実行する。音声内容生成部３６は、処理実行部３４が実行した処理内容に基づき、ユーザＨに向けて出力する音声Ｖ２用の文章データ（テキストデータ）である出力文章を生成する。音声内容生成部３６は、第１音声Ｖ１Ａと分類された場合に、出力文章として第１出力文章を生成する。音声内容生成部３６は、第２音声Ｖ１Ｂと分類された場合に、第１出力文章と比べて情報の一部が省略される第２出力文章を、出力文章として生成する。さらに本実施形態では、音声内容生成部３６は、第２音声Ｖ１Ｂと分類された場合に、第１出力文章と比べて情報の一部が省略されるように文章を生成することで、第１出力文章よりも文章量が少ない第２出力文章を、出力文章として生成する。

【0058】

出力文章の音声データとして出力される音声Ｖ２は、ユーザＨに向かって出力されるが、上述のように、音声内容制御装置１の周囲にいるユーザＨ以外の人にも届く場合がある。ユーザＨは、周りの人に音声Ｖ２による影響を与えたくないと判断した場合は、ささやき声で音声Ｖ１を発したりするなど、音声Ｖ２による影響を与えてもよい判断した場合に対し、同じ内容を伝える場合であっても、音声Ｖ１を変化させる。音声内容制御装置１は、ユーザの音声Ｖ１を解析して、第１音声Ｖ１Ａと分類されるような音声Ｖ１が検出された場合には、ユーザＨ以外の人への影響を考慮しなくてもよいと判断して、音声Ｖ２用に、第１出力文章を生成する。一方、音声内容制御装置１は、第２音声Ｖ１Ｂと分類されるような音声Ｖ１が検出された場合には、ユーザＨ以外の人への影響を考慮する必要があると判断して、音声Ｖ２用に、第１出力文章より文章量が少ない第２出力文章を生成する。これにより、音声内容制御装置１は、ユーザＨ以外の人への影響を考慮する必要がある場合に、音声Ｖ２として発される文章量を少なくすることができ、音声Ｖ２が出力される長さを短くして、ユーザＨ以外の人への影響を抑制する。さらに、音声内容制御装置１は、情報の一部を省略して第２出力文章を生成するため、省略する情報を調整することで、ユーザＨが、音声Ｖ２の内容、すなわち第２出力文章の内容を、適切に理解可能とすることができる。

【0059】

また、処理実行部３４は、音声Ｖ１に基づき、ユーザＨの意図を示す意図情報Ｉを抽出する意図解析部５０と、意図情報Ｉに基づきユーザＨに通知する取得内容情報Ａ１を取得する処理部５２と、を有する。音声内容生成部３６は、取得内容情報Ａ１を含む文章データを、出力文章とする。この音声内容制御装置１は、意図情報Ｉに基づき取得された取得内容情報Ａ１を、出力文章に含ませるため、ユーザＨが望む情報を、適切にユーザＨに伝えることができる。

【0060】

また、音声内容生成部３６は、第２音声Ｖ１Ｂと分類された場合に、取得内容情報Ａ１以外の情報から省略する情報を選択して、第２出力文章を生成する。取得内容情報Ａ１は、ユーザＨが要求している情報そのものを指す場合がある。音声内容生成部３６は、取得内容情報Ａ１以外から省略する情報を選択するため、取得内容情報Ａ１を省略することなく情報を通知することができ、ユーザＨに、音声Ｖ２の内容を適切に理解させることができる。

【0061】

また、音声内容生成部３６は、取得内容情報Ａ１を省略する情報として選択せず、取得内容情報Ａ１を第２出力文章に含ませる。音声内容生成部３６は、取得内容情報Ａ１を省略することなく情報を通知することができ、ユーザＨに、音声Ｖ２の内容を適切に理解させることができる。

【0062】

また、音声内容生成部３６は、予め設定したテーブルから、省略する情報を選択する。音声内容制御装置１は、記憶部２０に記憶させたテーブルから省略する情報を選択するため、省略する情報を適切に選択して、ユーザＨに、音声Ｖ２の内容を適切に理解させることができる。

【0063】

また、音声内容生成部３６は、ユーザＨが発する音声Ｖ１に含まれる情報を、省略する情報として選択する。ユーザＨが発する音声Ｖ１に含まれる情報は、省略したとしても、ユーザＨは意味を理解しやすい。音声内容制御装置１は、そのような音声Ｖ１に含まれる情報を省略することで、音声Ｖ２の内容を適切に理解させつつ、ユーザＨ以外の人への影響を抑制することができる。

【0064】

また、音声内容生成部３６は、取得内容情報Ａ１に単位を含む数値情報が含まれる場合、数値情報の種類を示す情報（取得パラメータＡ０）を、省略する情報として選択する。音声内容制御装置１は、単位が含まれる取得内容情報Ａ１に紐づいた取得パラメータＡ０を省略することで、音声Ｖ２の内容を適切に理解させつつ、ユーザＨ以外の人への影響を抑制することができる。

【0065】

音声内容生成部３６は、処理実行部３４から複数種類の取得内容情報Ａ１を取得した場合、優先度の低い取得内容情報Ａ１を、省略する情報として選択する。音声内容制御装置１は、優先度の低い取得内容情報Ａ１を省略することで、音声Ｖ２の内容を適切に理解させつつ、ユーザＨ以外の人への影響を抑制することができる。

【0066】

音声内容生成部３６は、複数種類の取得内容情報Ａ１のうち、出力文章とした場合に文章量が多くなる前記取得内容情報Ａ１を、省略する情報として選択する。音声内容制御装置１は、文章量が多くなる取得内容情報Ａ１を省略することで、ユーザＨ以外の人への影響を抑制することができる。

【0067】

音声内容生成部３６は、優先度を予め定めておき、予め定めた優先度に基づき、省略する情報を選択する。音声内容制御装置１は、予め優先度を定めることで、音声Ｖ２の内容を適切に理解させつつ、ユーザＨ以外の人への影響を抑制することができる。

【0068】

音声分類部３８は、ユーザが発する音声Ｖ１がささやき声である場合に、音声Ｖ１を第２音声Ｖ２Ｂとして分類する。この音声内容制御装置１は、ささやき声を検出して、その場合に第２出力文章を生成ことで、ユーザＨ以外の人への影響を及ぼす状況であるかを適切に検出して、その影響を適切に抑制することができる。

【0069】

図６は、出力文章の出力処理のフローの他の例を示すフローチャートである。なお、本実施形態の音声内容生成部３６は、第２音声Ｖ１Ｂである場合、第１出力文章を生成せず、第２出力文章を生成していた。ただし、音声内容生成部３６は、第１出力文章した後、生成した第１出力文章の情報の一部を省略することで、第２出力文章を生成してもよい。すなわち、この場合、図６に示すように、音声内容生成部３６は、ステップＳ１６で処理部５２の処理が行われた後に、音声Ｖ１の分類結果を参照せず、すなわち分類結果を問わずに、第１出力文章を生成する（ステップＳ１７）。音声内容生成部３６は、第１出力文章を生成した後、第１音声Ｖ１Ａであると判断された場合（ステップＳ２０Ａ；Ｙｅｓ）、ステップＳ２６に移動して、その第１出力文章を出力文章とする。一方、音声内容生成部３６は、第１出力文章を生成した後、第１音声Ｖ１Ａでない（ステップＳ２０Ａ；Ｎｏ）、すなわち第２音声Ｖ１Ｂであると判断された場合、生成した第１出力文章の情報の一部を省略することで、第２出力文章を生成し（ステップＳ２４Ａ）、第２出力文章を出力文章とする。この場合の第２出力文章での情報の省略方法は、既述の方法でよい。

【0070】

（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。第１実施形態に係る音声内容制御装置１は、音声検出部１０及び音声出力部１２を有しているが、第２実施形態に係る音声内容制御装置１Ａは、音声検出部１０及び音声出力部１２を有していない。第２実施形態において第１実施形態と構成が共通する箇所は、説明を省略する。

【0071】

図７は、第２実施形態に係る音声処理システムの模式的なブロック図である。図７に示すように、第２実施形態に係る音声処理システム１００は、音声内容制御装置１Ａと、応答装置２Ａとを有する。応答装置２Ａは、例えば、スマートスピーカであり、音声検出部１０と、音声出力部１２と、点灯部１４と、通信部１５Ａとを有する。音声内容制御装置１Ａは、応答装置２Ａから離れた箇所にある装置（サーバ）であり、制御部１６と、通信部１８Ａと、記憶部２０とを有する。音声内容制御装置１Ａと応答装置２Ａとは、無線通信で接続されているが、有線通信で接続されていてもよい。

【0072】

音声内容制御装置１Ａは、音声検出部１０が検出した音声Ｖ１を、通信部１５Ａと通信部１８Ａとを介した情報通信により、取得する。そして、音声内容制御装置１Ａは、第１実施形態と同様の処理を実行して出力文章を生成し、その出力文章を、応答装置２Ａに出力する。応答装置２Ａは、音声出力部１２で、出力文章を音声データに変換して、音声Ｖ２として出力する。ただし、音声内容制御装置１Ａが、出力文章の音声データを生成し、応答装置２Ａに送信してもよい。この場合、音声出力部１２は、取得した音声データを、音声Ｖ２として出力する。このように、音声処理システム１００は、音声内容制御装置１Ａと、ユーザＨが発する音声Ｖ１を検出する音声検出部１０と、音声内容生成部３６が生成した出力文章を、音声Ｖ２として出力する音声出力部１２と、を有する。このように、音声内容制御装置１Ａは、応答装置２Ａと別体であっても、第１実施形態と同様の効果を奏する。

【0073】

以上、本発明の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により実施形態が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

【符号の説明】

【0074】

１ 音声内容制御装置
１０ 音声検出部
１２ 音声出力部
１６ 制御部
３０ 音声取得部
３２ 音声解析部
３４ 処理実行部
３６ 音声内容生成部
３８ 音声分類部
４０ 出力制御部
５０ 意図解析部
５２ 処理部
Ａ 取得情報
Ｅ 属性情報
Ｈ ユーザ
Ｉ 意図情報
Ｖ１、Ｖ２ 音声
Ｖ１Ａ 第１音声
Ｖ１Ｂ 第２音声

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】