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公開番号2024149724
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-18
出願番号2024132113,2020061471
出願日2024-08-08,2020-03-30
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体
出願人パイオニア株式会社,パイオニアシステムテクノロジー株式会社
代理人弁理士法人レクスト国際特許事務所
主分類G10L 25/63 20130101AFI20241010BHJP(楽器;音響)
要約【課題】
コミュニケーションの相手の人物の感情に影響され難く、当該相手の人物のコミュニケーションのタイプを適切に特定することを可能とする情報処理装置を提供することを目的の1つとしている。
【解決手段】
1の人物が発した音声の音響特徴量を取得する音響特徴量取得部と、前記音響特徴量に基づいて前記1の人物の感情を特定する感情特定部と、学習モデルを用いて、前記感情を示す情報及び前記音響特徴量を示す情報に基づいて前記1の人物のコミュニケーションタイプを推定する推定部と、を有する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
１の人物が発した音声の音響特徴量を取得する音響特徴量取得部と、
前記音響特徴量に基づいて前記１の人物の感情を特定する感情特定部と、
学習モデルを用いて、前記感情を示す情報及び前記音響特徴量を示す情報に基づいて前記１の人物のコミュニケーションタイプを推定する推定部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体に関し、例えば、ユーザが１の人物との間で会話を含むコミュニケーションをとる際に利用可能な情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
人と人とのコミュニケーション、特にコールセンタのオペレータ等の業務上必要となるコミュニケーションは、様々なタイプの相手に対応する必要があり、人によっては困難に感じる場合や良い結果が得られ難い場合がある。そのため、コミュニケーションを改善する手法が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、顧客の音声及びオペレータの音声を分析し、顧客の音声における音圧及び／又は周波数に基づいて顧客の顧客タイプを評価するための第１の評価軸の値を算出し、顧客の音声とオペレータの音声との重なりに基づいて、顧客の顧客タイプを評価するための第２の評価軸の値を算出し、第１の評価軸の値及び第２の評価軸の値に基づいて、顧客の顧客タイプを特定し、オペレータ端末の画面に表示させるコールセンタ装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特許第６５６７７２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば、上記のように、コミュニケーションの相手の音声を分析して相手のタイプを特定する際に、相手が同一人物であっても、例えば体調や気分によって抱いている感情が異なる場合や、緊張感のある場面やリラックスした場面といったその場の状況に影響されて抱いている感情が異なる場合がある。そのような場合、当該相手の感情が話し方に影響し、タイプの特定が困難な場合があることが課題の１つとして挙げられる。
【０００６】
本発明は上記した点に鑑みてなされたものであり、コミュニケーションの相手の人物の感情に影響され難く、当該相手の人物のコミュニケーションのタイプを適切に特定することを可能とする情報処理装置を提供することを目的の１つとしている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明は、１の人物が発した音声の音響特徴量を取得する音響特徴量取得部と、前記音響特徴量に基づいて前記１の人物の感情を特定する感情特定部と、学習モデルを用いて、前記感情を示す情報及び前記音響特徴量を示す情報に基づいて前記１の人物のコミュニケーションタイプを推定する推定部と、を有することを特徴とする。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、１の人物が発した音声の音響特徴量を取得する音響特徴量取得部と、前記音声が発せられた際の状況を示す情報を取得する状況取得部と前記状況を示す情報に基づいて前記１の人物の感情を特定する感情特定部と、学習モデルを用いて、前記感情を示す情報及び前記音響特徴量を示す情報に基づいて前記１の人物のコミュニケーションタイプを推定する推定部と、を有することを特徴とする。
【０００９】
請求項８に記載の発明は、１の人物が発した音声の音響特徴量を取得する音響特徴量取得部と、前記音響特徴量に基づいて前記１の人物の感情を特定する感情特定部と、人の感情を示す情報及び人が発した音声の音響特徴量を示す情報を入力として、人のコミュニケーションタイプを示す情報を出力とする学習モデルを用いて、前記１の人物の感情を示す情報及び前記音響特徴量を示す情報から前記１の人物のコミュニケーションタイプを推定する推定部と、を有することを特徴とする。
【００１０】
請求項９に記載の発明は、１の人物が発した音声の音響特徴量を取得する音響特徴量取得部と、前記音響特徴量に基づいて前記１の人物の感情を特定する感情特定部と、人が発した音声の音響特徴量を示す情報を入力として、人のコミュニケーションタイプを示す情報を出力とするように、人の感情の種類を示す所定の複数の項目毎に構築された複数の学習モデルを用いて、前記１の人物の感情を示す情報及び前記音響特徴量を示す情報から前記１の人物のコミュニケーションタイプを推定する推定部と、を有することを特徴とする。
（【００１１】以降は省略されています）

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