特許 7243447 声優評価プログラム、声優評価方法及び声優評価システム

(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】2023-03-13

(45)【発行日】2023-03-22

(54)【発明の名称】声優評価プログラム、声優評価方法及び声優評価システム

(51)【国際特許分類】

   G10L 25/60 20130101AFI20230314BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20230314BHJP

【ＦＩ】

G10L25/60

G06Q50/10

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2019097114

(22)【出願日】2019-05-23

(65)【公開番号】P2020190693

(43)【公開日】2020-11-26

【審査請求日】2022-02-08

(73)【特許権者】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(72)【発明者】

【氏名】原田 直己

【審査官】山下 剛史

(56)【参考文献】

【文献】特開２００９－１２２６６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－３０４４８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平１１－２８２８５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－２０２７８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－１７８００３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－１７０６２２（ＪＰ，Ａ）

【文献】ＣＶ ～キャスティングボイス～，週刊ファミ通，株式会社ＫＡＤＯＫＡＷＡ，2014年06月，第29巻，第26号，pp.196-197

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１０Ｌ ２５／００－２５／９３

Ｇ０６Ｑ ５０／１０

Ｇ０６Ｆ １６／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１の声情報の指定を受け付けると、複数のキャラクタのうちのいずれかのキャラクタに関して入力された声情報に、前記声情報についての評価情報が関連付けられて記憶する記憶部を参照して、複数の声情報の中から、前記第１の声情報に類似する１以上の第２の声情報を特定し、
前記第２の声情報のうち、相対的に高い評価を示す前記評価情報に関連付けられている前記第２の声情報に係るユーザ情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする声優評価プログラム。

【請求項2】

第１の声情報の指定を受け付けると、複数のキャラクタのうちのいずれかのキャラクタに関して入力された声情報に、前声情報についての評価情報が関連付けられて記憶する記憶部を参照して、複数の声情報の中から、第１の声情報に類似する１以上の第２の声情報を特定し、
前記第２の声情報のうち、相対的に高い評価を示す前記評価情報に関連付けられている前記第２の声情報に係るキャラクタ情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする声優評価プログラム。

【請求項3】

前記複数のキャラクタの中から選択されたキャラクタに関して入力された声情報を受信し、
前記声情報を前記選択されたキャラクタに関連付けて前記記憶部に記憶する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１又は２記載の声優評価プログラム。

【請求項4】

第１の声情報の指定を受け付けると、複数のキャラクタのうちのいずれかのキャラクタに関して入力された声情報に、前記声情報についての評価情報が関連付けられて記憶する記憶部を参照して、複数の声情報の中から、前記第１の声情報に類似する１以上の第２の声情報を特定し、
前記第２の声情報のうち、相対的に高い評価を示す前記評価情報に関連付けられている前記第２の声情報に係るユーザ情報を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする声優評価方法。

【請求項5】

第１の声情報の指定を受け付けると、複数のキャラクタのうちのいずれかのキャラクタに関して入力された声情報に、前声情報についての評価情報が関連付けられて記憶する記憶部を参照して、複数の声情報の中から、第１の声情報に類似する１以上の第２の声情報を特定し、
前記第２の声情報のうち、相対的に高い評価を示す前記評価情報に関連付けられている前記第２の声情報に係るキャラクタ情報を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする声優評価方法。

【請求項6】

端末と声優評価装置とを含む声優評価システムであって、
前記声優評価装置は、
第１の声情報の指定を受け付けると、複数のキャラクタのうちのいずれかのキャラクタに関して入力された声情報に、前記声情報についての評価情報が関連付けられて記憶する記憶部を参照して、複数の声情報の中から、前記第１の声情報に類似する１以上の第２の声情報を特定する特定部と、
前記第２の声情報のうち、相対的に高い評価を示す前記評価情報に関連付けられている前記第２の声情報に係るユーザ情報を出力を前記端末へ送信する送信部と、
有することを特徴とする声優評価システム。

【請求項7】

端末と声優評価装置とを含む声優評価システムであって、
前記声優評価装置は、
第１の声情報の指定を受け付けると、複数のキャラクタのうちのいずれかのキャラクタに関して入力された声情報に、前声情報についての評価情報が関連付けられて記憶する記憶部を参照して、複数の声情報の中から、第１の声情報に類似する１以上の第２の声情報を特定する特定部と、
前記第２の声情報のうち、相対的に高い評価を示す前記評価情報に関連付けられている前記第２の声情報に係るキャラクタ情報を前記端末へ送信する送信部と、
を有することを特徴とする声優評価システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、声優評価プログラム、声優評価方法及び声優評価システムに関する。

【背景技術】

【0002】

声優には、音響監督が求める演技やイメージするキャラクタを、声のみで表現し、演じるための演技力及び表現力が求められる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開平１０－１４９１８４号公報

【文献】特開２００８－１６４９６６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、声優又は声優の志望者（以下、単に「声優」という。）等は、実際に作品を担当しない限り、音響監督からの評価や他人からの評価を得ることが難しい。したがって、各声優は、自分の生まれ持った声質が、声優に向いているのか、向いているとしたらその声質によってどのような演技を行えば効果的であるのかが分からないという課題を抱えている。

【0005】

そこで、一側面では、本発明は、声質に基づく声優の特性を提示することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

一つの態様では、声優評価プログラムは、第１の声情報の指定を受け付けると、複数のキャラクタのうちのいずれかのキャラクタに関して入力された声情報に、前記声情報についての評価情報が関連付けられて記憶する記憶部を参照して、複数の声情報の中から、前記第１の声情報に類似する１以上の第２の声情報を特定し、前記第２の声情報のうち、相対的に高い評価を示す前記評価情報に関連付けられている前記第２の声情報に係るユーザ情報を出力する、処理をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0007】

一側面として、声質に基づく声優の特性を提示することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】第１の実施の形態における声優評価システム１の構成例を示す図である。

【図2】第１の実施の形態における声優評価装置１０のハードウェア構成例を示す図である。

【図3】第１の実施の形態におけるユーザ端末２０のハードウェア構成例を示す図である。

【図4】第１の実施の形態における声優評価システム１の機能構成例を示す図である。

【図5】台詞に対する声の登録時に実行される処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

【図6】登録ＤＢ１７の構成例を示す図である。

【図7】フィードバック情報の提示処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

【図8】グループへの分類例を示す図である。

【図9】第１の実施の形態におけるフィードバック情報の表示例を示す図である。

【図10】第２の実施の形態におけるフィードバック情報の表示例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、図面に基づいて第１の実施の形態を説明する。図１は、第１の実施の形態における声優評価システム１の構成例を示す図である。図１において、声優評価装置１０と複数のユーザ端末２０とは、例えば、インターネット等のネットワークを介して接続される。

【0010】

声優評価装置１０は、例えば、脚本や漫画等、台詞を含む作品の電子データ（以下、「コンテンツ」という。）のアップロード（登録）を脚本家や漫画家等のユーザ端末２０から受け付けると共に、アップロード（登録）されたコンテンツの台詞に対する声の（以下、「声情報」という。）の登録を、例えば、声優又は声優志望者等から受け付ける１以上のコンピュータである。声優評価装置１０は、また、コンテンツに対して登録された声情報に対する評価情報を受け付けると共に、声情報を登録したユーザに対して、当該ユーザの声優としての特性に関するフィードバック情報（以下、単に「フィードバック情報」という。）の提供を行う。

【0011】

ユーザ端末２０は、声優評価装置１０に登録されているコンテンツが含む台詞に対する声情報の登録や、登録された声情報の再生や、当該声情報に対する評価情報の入力や、当該評価情報の参照等に利用される端末である。例えば、スマートフォン、タブレット端末、又はＰＣ（Personal Computer）等がユーザ端末２０として利用されてもよい。

【0012】

例えば、声優又は声優志望者Ａ（以下、「ユーザＡ」という。）は、ユーザ端末２０を利用して、声優評価装置１０に登録されている複数のコンテンツの中から、いずれかのコンテンツ（以下、「対象コンテンツ」という。）を選択する。続いて、ユーザＡは、対象コンテンツに登場する複数のキャラクタ（当該コンテンツがドラマの脚本であれば登場人物、当該コンテンツがアニメの脚本であればアニメのキャラクタ、当該コンテンツが漫画であれば漫画のキャラクタ）の中から自分が声を入力したいキャラクタ（以下、「対象キャラクタ」という。）を選択する。声優評価装置１０は、対象コンテンツに含まれる台詞群のうち、対象キャラクタの台詞を順番にユーザ端末２０に表示させる。対象コンテンツが漫画のように絵（コマ）の中に台詞を含むものであれば、対象キャラクタを含む絵（コマ）が順番に表示される。ユーザＡが、表示された台詞に対して自らの声をユーザ端末２０に入力すると、ユーザ端末２０は、当該声が録音された音声データ（声情報）を声優評価装置１０へ送信する。対象キャラクタの全ての台詞について音声データが送信されると、声優評価装置１０は、ユーザＡのユーザ端末２０から送信された音声データ群を、対象コンテンツ及び対象キャラクタに関連付けて登録する。なお、表示対象が対象キャラクタの台詞のみでは対象コンテンツのストーリが分からず、当該ストーリにおける各台詞の意味が不明となってしまう可能性が有る。したがって、対象コンテンツの全ての台詞（漫画であれば全てのコマ）が順番に表示され、その過程において対象キャラクタの台詞に対して声が入力されてもよい。

【0013】

なお、同一のコンテンツの同一のキャラクタに対して複数のユーザによって声の登録が行われてもよい。したがって、各コンテンツの各キャラクタには、複数のユーザの声情報が登録されうる。

【0014】

一方、声優評価システム１のユーザは、声優評価装置１０に登録されている各コンテンツをユーザ端末２０を利用して再生させることができる。例えば、ユーザＢが複数のコンテンツの中から再生対象とするコンテンツ（以下、「再生コンテンツ」という。）を選択すると、ユーザ端末２０は、ユーザＢのユーザ端末２０に対し、再生コンテンツに登場するキャラクタごとに、当該キャラクタに対して声を登録しているユーザ名の一覧を表示する。ユーザＢは、各キャラクタについてユーザ名を選択すると、ユーザ端末２０は、選択結果を声優評価装置１０へ送信する。声優評価装置１０は、ユーザＢによって選択されたユーザ名に係る音声データによって各キャラクタの声が再生されるように再生コンテンツを編集し、再生コンテンツをユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０による再生コンテンツの再生が終了すると、ユーザＢは、再生コンテンツのキャラクタ群の中で、良かったと感じたキャラクタに対して、高評価を示す情報（例えば、「いいね！」等）を投票する。例えば、ユーザＢは、声質が合っていたと感じたキャラクタに対して高評価を投票してもよいし、声での表現力が優れていたとキャラクタに対して高評価を投票してもよい。キャラクタに対して投票された高評価は、当該キャラクタに対して選択されたユーザに対する高評価として、当該キャラクタ及び再生コンテンツに関連付けられて声優評価装置１０に登録される。なお、評価情報は、「いいね！」の投票数に限られない。例えば、「良い」、「普通」、「悪い」等の３段階の選択肢から評価が選択可能とされてもよい。選択肢の数は、２段階でもよいし、４段階以上であってもよい。選択肢によって評価が選択される場合、各選択肢が数値に置き換えられて、評価情報に加算されてもよい。

【0015】

以上のことが、多数のユーザによって行われることにより、声優評価装置１０には、コンテンツ、キャラクタ及びユーザごとに、当該キャラクタに対して登録された声情報に対する評価情報が蓄積される。

【0016】

図２は、第１の実施の形態における声優評価装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図２の声優評価装置１０は、それぞれバスＢ１で相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。

【0017】

声優評価装置１０での処理を実現するプログラムは、記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

【0018】

メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って声優評価装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。

【0019】

図３は、第１の実施の形態におけるユーザ端末２０のハードウェア構成例を示す図である。図３のユーザ端末２０は、それぞれバスＢ２で相互に接続されているドライブ装置２００、補助記憶装置２０２、メモリ装置２０３、ＣＰＵ２０４、インタフェース装置２０５、表示装置２０６、入力装置２０７及びマイク２０８等を有する。

【0020】

ユーザ端末２０での処理を実現するプログラムは、記録媒体２０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体２０１がドライブ装置２００にセットされると、プログラムが記録媒体２０１からドライブ装置２００を介して補助記憶装置２０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体２０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置２０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

【0021】

メモリ装置２０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置２０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ２０４は、メモリ装置２０３に格納されたプログラムに従ってユーザ端末２０に係る機能を実現する。インタフェース装置２０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置２０６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置２０７はキーボード及びマウス等であり、様々な操作指示を入力させるために用いられる。マイク２０８は、音声の入力に用いられる。

【0022】

なお、記録媒体１０１及び記録媒体２０１の一例としては、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、又はＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置１０２及び補助記憶装置２０２の一例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体１０１、補助記憶装置１０２、記録媒体２０１及び補助記憶装置２０２のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。

【0023】

図４は、第１の実施の形態における声優評価システム１の機能構成例を示す図である。図４において、声優評価装置１０は、声情報登録部１１、フィードバック要求受信部１２、類似情報検索部１３、フィードバック情報生成部１４及びフィードバック情報送信部１５等を有する。これら各部は、声優評価装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。声優評価装置１０は、また、コンテンツＤＢ１６及び登録ＤＢ１７等を利用する。これらのデータベース（記憶部）は、例えば、補助記憶装置１０２、又は声優評価装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。

【0024】

コンテンツＤＢ１６には、各キャラクタの各台詞に対して声情報を登録可能なコンテンツ群が記憶されている。

【0025】

声情報登録部１１は、コンテンツＤＢ１６に登録されているいずれかのコンテンツのいずれかのキャラクタの各台詞について、声情報（音声データ）の登録要求をユーザ端末２０から受け付け、当該音声データ及び当該音声データの特徴情報（すなわち、当該声の特徴情報。以下、「声特徴情報」という。）を、当該コンテンツの識別情報（以下、「作品名」という。）及び当該キャラクタの識別情報（以下、「キャラクタ名」という。）と、当該ユーザ端末２０に係るユーザの識別情報（以下、「ユーザ名」という。）に関連付けて登録ＤＢ１７に登録する。したがって、登録ＤＢ１７には、作品名、キャラクタ名及びユーザ名の組み合わせ別（コンテンツ、キャラクタ及びユーザの組み合わせ別）に、当該コンテンツの当該キャラクタに対する各台詞に対して当該ユーザによって登録された音声データ、声特徴情報及び評価情報が記憶される。

【0026】

フィードバック要求受信部１２は、既にいずれかのコンテンツのいずれかのキャラクタについて音声データを登録したユーザのユーザ端末２０から、フィードバック情報の提示要求（以下、「フィードバック要求」という。）を受信する。以下、フィードバック情報の提示要求元のユーザを「対象ユーザ」という。なお、フィードバック要求には、コンテンツの作品名及びキャラクタ名も指定される。以下、当該作品名に係るコンテンツを「対象コンテンツ」といい、当該キャラクタ名に係るキャラクタを「対象キャラクタ」という。

【0027】

類似情報検索部１３は、対象コンテンツ、対象キャラクタ及び対象ユーザに対して登録ＤＢ１７に登録されている声特徴情報と、他のユーザに対して登録ＤＢ１７に登録されている声特徴情報とに基づいて、対象ユーザに声（声質）が類似する１以上の他のユーザ（以下、「類似ユーザ」という。）を特定する。類似情報検索部１３は、更に、対象ユーザ及び各類似ユーザに対する評価情報を登録ＤＢ１７から検索する。

【0028】

フィードバック情報生成部１４は、検索された評価情報に基づいて、フィードバック情報を生成する。

【0029】

フィードバック情報送信部１５は、フィードバック情報生成部１４によって生成されたフィードバック情報を対象ユーザのユーザ端末２０へ送信（出力）する。

【0030】

一方、ユーザ端末２０は、音声入力部２１、フィードバック要求送信部２２、フィードバック情報受信部２３及びフィードバック情報出力部２４等を有する。これら各部は、ユーザ端末２０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ２０４に実行させる処理により実現される。

【0031】

音声入力部２１は、コンテンツＤＢ１６に登録されているいずれかのコンテンツのいずれかのキャラクタの各台詞について、マイク２０８を利用して声（音声）の入力を受け付け当該声が記録された音声データの登録要求を声優評価装置１０へ送信する。

【0032】

フィードバック要求送信部２２は、フィードバック要求を声優評価装置１０へ送信する。フィードバック情報受信部２３は、フィードバック要求に応じて声優評価装置１０によって生成されるフィードバック情報を声優評価装置１０から受信する。フィードバック情報出力部２４は、フィードバック情報受信部２３によって受信されたフィードバック情報を表示装置２０６へ表示する。

【0033】

以下、声優評価装置１０が実行する処理手順について説明する。図５は、台詞に対する声の登録時に実行される処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図５の開始時において、声（音声）の登録対象のコンテンツ及びキャラクタは、既に対象ユーザによって選択済であるとする。

【0034】

ステップＳ１０１において、声情報登録部１１は、対象ユーザのユーザ端末２０の音声入力部２１から、声（音声）の登録先のコンテンツ及びキャラクタ（対象コンテンツ及び対象キャラクタ）に対する全ての台詞の音声データを受信する。なお、音声データの受信は、台詞ごとに行われてもよいし、対象キャラクタの全ての台詞に関してまとめて行われてもよい。

【0035】

続いて、声情報登録部１１は、当該音声データから声特徴情報を抽出（又は生成）する（Ｓ１０２）。なお、声特徴情報の抽出元の音声データは、対象キャラクタの全ての台詞に対する音声データであってもよいし、一部の台詞に対する音声データであってもよい。また、例えば、声紋を示すデータが声特徴情報として利用されてもよい。声紋を示すデータの一例として、声紋画像が挙げられる。

【0036】

続いて、声情報登録部１１は、対象コンテンツの作品名、対象キャラクタのキャラクタ名、対象ユーザのユーザ名に関連付けて、ステップＳ１０１において受信された音声データ、及びステップＳ１０２において抽出された声特徴情報を登録ＤＢ１７に登録する（Ｓ１０３）。

【0037】

図６は、登録ＤＢ１７の構成例を示す図である。図６に示されるように、登録ＤＢ１７の各レコードは、「登録番号」、「作品名」、「キャラクタ名」、「ユーザ名」、「音声データ」、「声特徴情報」及び「評価数」等を含む。

【0038】

「登録番号」は、登録ＤＢ１７の各レコードの識別情報である。「作品名」は、声の登録先のコンテンツの作品名である。「キャラクタ名」は、当該コンテンツのキャラクタのうち、声の登録先のキャラクタの名称である。「ユーザ名」は、当該キャラクタの台詞に対して声を登録したユーザのユーザ名（ユーザ情報）である。「音声データ」は、当該キャラクタの台詞に対して登録された声を含む音声データである。「声特徴情報」は、当該声の特徴情報である。「評価数」は、当該コンテンツ、当該キャラクタ及び当該ユーザに対する、良い評価を示す投票の数である。したがって、「評価数」の値が大きいほど、良い評価を得ていることを示す。なお、ステップＳ１０３において登録されたばかりのレコードの「評価数」は、０である。

【0039】

図７は、フィードバック情報の提示処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図７の処理手順は、例えば、対象コンテンツ及び対象キャラクタに対する対象ユーザによる声の登録が登録ＤＢ１７に対して行われて、当該登録に係る音声データに対して十分な評価期間が経過した後に実行される。すなわち、当該登録に係るレコードの「評価数」には値が記録されている状態で、図７の処理手順が実行される。

【0040】

ステップＳ２０１において、フィードバック要求受信部１２は、対象ユーザのユーザ端末２０のフィードバック要求送信部２２からフィードバック要求を受信する。当該フィードバック要求には、対象コンテンツの作品名、対象キャラクタのキャラクタ名、対象ユーザのユーザ名が含まれて（指定されて）いる。

【0041】

続いて、類似情報検索部１３は、当該作品名、当該キャラクタ名及び当該ユーザ名を含むレコード（以下、「対象レコード」という。）を登録ＤＢ１７から取得する（Ｓ２０２）。続いて、類似情報検索部１３は、対象ユーザの声に類似する声に係るレコード（以下「類似レコード」という。）を登録ＤＢ１７から検索する（Ｓ２０３）。具体的には、類似情報検索部１３は、対象レコードの「声特徴情報」と、登録ＤＢ１７における各レコードの「声特徴情報」とを比較して、対象レコードの「声特徴情報」に類似する「声特徴情報」を含む１以上の類似レコードを登録ＤＢ１７から検索する。なお、対象ユーザ名を含むレコードは、対象レコードの「声特徴情報」との比較候補とから除外される。すなわち、対象ユーザとは異なるユーザに係るレコードが対象レコードの「声特徴情報」との比較候補とされる。また、比較候補（類似レコードの候補）は、対象レコードと作品名及びキャラクタ名が同じレコードに限定されてもよい。すなわち、同一のキャラクタの台詞に対する声が比較対象とされてもよい。

【0042】

また、「声特徴情報」の類否は、例えば、声特徴情報が声紋画像であれば、公知の画像処理技術を用いて判定されてもよい。例えば、対象レコードの声紋画像と他のレコードの声紋画像との類似度又は一致率が計算され、当該類似度又は当該一致率が閾値以上であれば、両者が類似すると判定されてもよい。

【0043】

続いて、フィードバック情報生成部１４は、対象レコード及び類似レコード群を含むレコード群を、例えば、「評価数」に対する閾値に基づいて、複数のグループに分類する（Ｓ２０４）。例えば、当該レコード群が、ｎ－１個の閾値によって、ｎ個のグループに分類される。各閾値の間隔は同じであってもよいし、異なっていてもよい。又は、各グループに属するレコード数が、同じ若しくはほぼ同じになるようにｎ個へのグループへの分類が行われてもよい。

【0044】

図８は、グループへの分類例を示す図である。図８では、「評価数」に対する閾値に基づいて、対象レコード及び類似レコード群が、ｎ個のグループへ分類された例が示されている。図８において、グループ１は、「評価数」が最も高いグループ（すなわち、「評価数」が最も大きい閾値より上のレコード群が属するグループ）であり、グループｎは、「評価数」が最も小さいグループ（すなわち、「評価数」が最も小さい閾値以下のレコード群が属するグループ）である。なお、図８では、便宜上、各レコードの「登録番号」、「音声データ」及び「声特徴情報」の項目は省略されている。

【0045】

なお、ステップＳ２０３及びＳ２０４は、登録ＤＢ１７へのレコードの登録時に実行されるようにしてもよい。例えば、図５のステップＳ１０３に続いて、当該ステップＳ１０３において登録されたレコードに関してグループ分けが実行され、グループ分けの結果が補助記憶装置１０２等に記憶されるようにしてもよい。その場合、図７においては、ステップＳ２０３及びＳ２０４は実行されずに、対象レコードに関するグループ分けの結果が取得されればよい。

【0046】

続いて、フィードバック情報生成部１４は、レコード群の分類結果に基づいて、フィードバック情報を生成する（Ｓ２０５）。第１の実施の形態において、相対的に評価が高い（「評価数」が多い）グループに属するレコード群を含む情報がフィードバック情報として生成される。具体的には、対象レコードが属するグループ（以下、「対象グループ」という。）に属するレコード群と、「評価数」が最も高いグループ（すなわち、図８における「グループ１」）に属するレコード群とを含む情報がフィードバック情報として生成される。

【0047】

続いて、フィードバック情報送信部１５は、生成されたフィードバック情報を、フィードバック要求の送信元のユーザ端末２０へ送信する（Ｓ２０６）。ユーザ端末２０のフィードバック情報受信部２３が当該フィードバック情報を受信すると、フィードバック情報出力部２４が、当該フィードバック情報を表示装置２０６に表示する。

【0048】

図９は、第１の実施の形態におけるフィードバック情報の表示例を示す図である。図９において、フィードバック画面ｇ１は、領域ａ１及び領域ａ２等を含む。領域ａ１は、評価が最も高いグループ（すなわち、「グループ１」）に属するレコード群の情報が表示される領域である。領域ａ２は、対象グループに属するレコード群の情報が表示される領域である。なお、図９に示されるように、領域ａ１及びａ２のそれぞれに隣接させて、各領域に対応するレコード群の全部又は一部がそのまま表示されるようにしてもよい。

【0049】

対象ユーザは、領域ａ２を参照することで、自らに声質が類似しているユーザの中で、自らと評価が相対的に近い各ユーザのユーザ名（ユーザ情報）、作品名及びキャラクタ名が、｛ユーザＣ、作品Ｂ、キャラＭ｝及び｛ユーザＦ、作品Ｘ、キャラＹ｝等であることを特定することができる。また、対象ユーザは、領域ａ１を参照することで、自らに声質が類似しているユーザの中で、評価が相対的に高い各ユーザのユーザ名（ユーザ情報）、作品名及びキャラクタ名が、｛ユーザＢ、作品Ａ、キャラＢ｝及び｛ユーザＣ、作品Ｄ、キャラＧ｝等であることを特定することができる。

【0050】

対象ユーザは、特定したユーザの音声データ（実績）を再生することで、自らの声質に基づく声優の特性を知ることができる。例えば、対象ユーザは、領域ａ１に係るユーザの音声データを再生することで、自らと声質が類似しており、かつ、評価が相対的に高い他のユーザ（声優）の演技を聴くことができる。その結果、自らの声質において、どのような演技をすれば声優として良い評価が得られるのかについてのヒントを得ることができる。また、対象ユーザは、自分が声優としてどのような技術レベルか、最終的に目指すべきレベルはどこかを知ることができる。

【0051】

また、対象ユーザは、領域ａ２に係るユーザの音声データを再生することで、自らと声質が類似しており、かつ、評価が自らに近い他のユーザ（声優）の演技を聴くことができる。その結果、例えば、領域ａ２に係るグループが相対的に評価が低いグループであれば、自らの声質において、声優として良い評価が得られないことについてのヒントを得ることができる。

【0052】

上述したように、第１の実施の形態によれば、各ユーザについて、当該ユーザの声質に基づく声優の特性を、他の声優の実績に基づいて提示することができる。

【0053】

次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では第１の実施の形態と異なる点について説明する。第２の実施の形態において、特に言及されない点については、第１の実施の形態と同様でもよい。

【0054】

第２の実施の形態では、図７のステップＳ２０５において生成されるフィードバック情報が第１の実施の形態と異なる。具体的には、ステップＳ２０５において、フィードバック情報生成部１４は、対象グループより評価が１つ上のグループを含む情報をフィードバック情報として生成する。評価が１つ上のグループとは、対象グループが評価の降順にＸ番目のグループであるとすれば、Ｘ－１番目のグループをいう。

【0055】

その結果、第２の実施の形態において、ユーザ端末２０のフィードバック情報出力部２４は、例えば、図１０に示されるようなフィードバック画面ｇ２を表示装置２０６に表示する。

【0056】

図１０は、第２の実施の形態におけるフィードバック情報の表示例を示す図である。図１０において、フィードバック画面ｇ２は、領域ａ３等を含む。領域ａ３は、対象グループより評価が１つ上のグループに属するレコード群の情報が表示される領域である。

【0057】

対象ユーザは、領域ａ３を参照することで、自らに声質が類似しているユーザの中で、自らよりも少し評価が高い各ユーザのユーザ名（ユーザ情報）、作品名及びキャラクタ名が｛ユーザＥ、作品Ｂ、キャラＺ｝及び｛ユーザＤ、作品Ｃ、キャラＰ｝等であることを特定することができる。その結果、対象ユーザは、特定したユーザの音声データ（実績）を再生することで、自らの声質において、次に目指すべきレベルに関するヒントを得ることができる。

【0058】

なお、対象グループよりも評価が上の全てのグループがフィードバック情報に含まれるようにしてもよい。

【0059】

次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では上記各実施の形態と異なる点について説明する。第３の実施の形態において、特に言及されない点については、上記各実施の形態と同様でもよい。

【0060】

第３の実施の形態では、図７のステップＳ２０５において生成されるフィードバック情報が上記各実施の形態と異なる。具体的には、ステップＳ２０５において、フィードバック情報生成部１４は、対象レコードと作品名及びキャラクタ名が共通する類似レコード（以下、「共通キャラクタ類似レコード」という。）の各グループへの分類結果に基づいて、対象ユーザが、対象レコードに係るキャラクタ（対象キャラクタ）に向いているか否かを判定する。その判定の結果がフィードバック情報とされる。

【0061】

例えば、フィードバック情報生成部１４は、共通キャラクタ類似レコード群の所定数以上（例えば、半数以上）が、グループ分けのための閾値群の中の中央の閾値（閾値が、１００、２００、３００、４００、５００であれば、３００）より上のグループに属していれば、対象ユーザは対象キャラクタに向いていると判定し、そうでなければ対象ユーザは対象キャラクタに向いていないと判定する。

【0062】

又は、フィードバック情報生成部１４は、共通キャラクタ類似レコード群のうち、グループ１に属しているレコード群の割合が所定値以上であれば、対象ユーザは対象キャラクタに向いていると判定し、そうでなければ対象ユーザは対象キャラクタに向いていないと判定してもよい。

【0063】

又は、フィードバック情報生成部１４は、各共通キャラクタ類似レコードの評価数の統計情報に基づいて、対象ユーザが対象キャラクタに向いているか否かを判定してもよい。例えば、フィードバック情報生成部１４は、当該評価数の平均値が閾値以上であれば、対象ユーザは対象キャラクタに向いていると判定し、そうでなければ対象ユーザは対象キャラクタに向いていないと判定してもよい。

【0064】

第３の実施の形態では、ユーザ端末２０において、対象ユーザが対象キャラクタに向いているか否かを示す情報が表示される。その結果、対象ユーザは、自らの声質が対象キャラクタに向いているか否かを知ることができる。

【0065】

次に、第４の実施の形態について説明する。第４の実施の形態では上記各実施の形態と異なる点について説明する。第４の実施の形態において、特に言及されない点については、上記各実施の形態と同様でもよい。

【0066】

第４の実施の形態では、図７のステップＳ２０５において生成されるフィードバック情報が上記各実施の形態と異なる。具体的には、ステップＳ２０５において、フィードバック情報生成部１４は、類似レコード群の分類結果を、更に、作品名及びキャラクタ名別に分類する。なお、第４の実施の形態において、類似レコードの候補は、対象レコードと作品名及びキャラクタ名が共通するレコードに限定されない。すなわち、対象レコードと作品名及びキャラクタ名が異なるレコードも類似レコード群に含まれる。

【0067】

フィードバック情報生成部１４は、作品名及びキャラクタ名別の類似レコード群の分類結果に基づいて、対象ユーザに向いているキャラクタを判定する。例えば、評価が相対的に高いグループに分布が偏っている作品名及びキャラクタ名に係るキャラクタが、対象ユーザに向いているキャラクタであると判定されてもよい。すなわち、相対的に評価の高い傾向を示すキャラクタが、対象ユーザに向いていると判定されてもよい。

【0068】

第４の実施の形態では、対象ユーザに向いていると判定された１以上の作品名及びキャラクタ名（キャラクタ情報）が、フィードバック情報として生成される。したがって、ユーザ端末２０には、当該作品名及びキャラクタ名が表示される。対象ユーザは、斯かるフィードバック情報に基づいて、自らの声質に向いているキャラクタを知ることができる。

【0069】

なお、上記各実施の形態において、声優評価装置１０は、類似レコードに対して高評価を入力したユーザに対して、対象ユーザを紹介するようにしてもよい。例えば、当該ユーザが、対象ユーザが声を入力しているキャラクタを含むコンテンツを視聴する際に、声優評価装置１０は、当該キャラクタの声について、対象ユーザを推薦するようにしてもよい。

【0070】

なお、上記各実施の形態において、評価数は、評価情報の一例である。対象レコードの音声データは、第１の声情報の一例である。類似レコードの音声データは、第２の声情報の一例である。登録ＤＢ１７は、記憶部の一例である。類似情報検索部１３は、特定部の一例である。フィードバック情報送信部１５は、送信部の一例である。ユーザ端末２０は、端末の一例である。

【0071】

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

【0072】

以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
第１の声情報の指定を受け付けると、複数のキャラクタのうちのいずれかのキャラクタに関して入力された声情報に、前記声情報についての評価情報が関連付けられて記憶する記憶部を参照して、複数の声情報の中から、前記第１の声情報に類似する１以上の第２の声情報を特定し、
前記第２の声情報のうち、相対的に高い評価を示す前記評価情報に関連付けられている前記第２の声情報に係るユーザ情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする声優評価プログラム。
（付記２）
第１の声情報の指定を受け付けると、複数のキャラクタのうちのいずれかのキャラクタに関して入力された声情報に、前声情報についての評価情報が関連付けられて記憶する記憶部を参照して、複数の声情報の中から、第１の声情報に類似する１以上の第２の声情報を特定し、
前記第２の声情報のうち、相対的に高い評価を示す前記評価情報に関連付けられている前記第２の声情報に係るキャラクタ情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする声優評価プログラム。
（付記３）
前記複数のキャラクタの中から選択されたキャラクタに関して入力された声情報を受信し、
前記声情報を前記選択されたキャラクタに関連付けて前記記憶部に記憶する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１又は２記載の声優評価プログラム。
（付記４）
第１の声情報の指定を受け付けると、複数のキャラクタのうちのいずれかのキャラクタに関して入力された声情報に、前記声情報についての評価情報が関連付けられて記憶する記憶部を参照して、複数の声情報の中から、前記第１の声情報に類似する１以上の第２の声情報を特定し、
前記第２の声情報のうち、相対的に高い評価を示す前記評価情報に関連付けられている前記第２の声情報に係るユーザ情報を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする声優評価方法。
（付記５）
第１の声情報の指定を受け付けると、複数のキャラクタのうちのいずれかのキャラクタに関して入力された声情報に、前声情報についての評価情報が関連付けられて記憶する記憶部を参照して、複数の声情報の中から、第１の声情報に類似する１以上の第２の声情報を特定し、
前記第２の声情報のうち、相対的に高い評価を示す前記評価情報に関連付けられている前記第２の声情報に係るキャラクタ情報を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする声優評価方法。
（付記６）
前記複数のキャラクタの中から選択されたキャラクタに関して入力された声情報を受信し、
前記声情報を前記選択されたキャラクタに関連付けて前記記憶部に記憶する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記４又は５記載の声優評価方法。
（付記７）
端末と声優評価装置とを含む声優評価システムであって、
前記声優評価装置は、
第１の声情報の指定を受け付けると、複数のキャラクタのうちのいずれかのキャラクタに関して入力された声情報に、前記声情報についての評価情報が関連付けられて記憶する記憶部を参照して、複数の声情報の中から、前記第１の声情報に類似する１以上の第２の声情報を特定する特定部と、
前記第２の声情報のうち、相対的に高い評価を示す前記評価情報に関連付けられている前記第２の声情報に係るユーザ情報を出力を前記端末へ送信する送信部と、
有することを特徴とする声優評価システム。
（付記８）
端末と声優評価装置とを含む声優評価システムであって、
前記声優評価装置は、
第１の声情報の指定を受け付けると、複数のキャラクタのうちのいずれかのキャラクタに関して入力された声情報に、前声情報についての評価情報が関連付けられて記憶する記憶部を参照して、複数の声情報の中から、第１の声情報に類似する１以上の第２の声情報を特定する特定部と、
前記第２の声情報のうち、相対的に高い評価を示す前記評価情報に関連付けられている前記第２の声情報に係るキャラクタ情報を前記端末へ送信する送信部と、
を有することを特徴とする声優評価システム。
（付記９）
前記声優評価装置は、
前記複数のキャラクタの中から選択されたキャラクタに関して入力された声情報を受信する受信部を有し、
前記記憶部は、前記声情報を前記選択されたキャラクタに関連付けて記憶する、
ことを特徴とする付記７又は８記載の声優評価システム。

【符号の説明】

【0073】

１ 声優評価システム
１０ 声優評価装置
１１ 声情報登録部
１２ フィードバック要求受信部
１３ 類似情報検索部
１４ フィードバック情報生成部
１５ フィードバック情報送信部
１６ コンテンツＤＢ
１７ 登録ＤＢ
２０ ユーザ端末
２１ 音声入力部
２２ フィードバック要求送信部
２３ フィードバック情報受信部
２４ フィードバック情報出力部
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
Ｂ１ バス
２００ ドライブ装置
２０１ 記録媒体
２０２ 補助記憶装置
２０３ メモリ装置
２０４ ＣＰＵ
２０５ インタフェース装置
２０６ 表示装置
２０７ 入力装置
２０８ マイク
Ｂ２ バス

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】