車載機器用制御装置
【課題】ユーザに対応して車載機器の動作の設定を自動的に行うにあたってコストを低減しつつユーザの負担を軽減する上で有利な車載機器用制御装置を提供する。
【解決手段】音質特徴量検出手段２２は、音声入力部１４から供給される運転者の音声データに基づいて、第１、第２特徴量を検出する。イントネーション特徴量検出手段２４は、音声入力部１４から供給される運転者の音声データに基づいて音声の第３特徴量を検出する。運転者類別手段２６は、音質特徴量検出手段２２およびイントネーション特徴量検出手段２４によって検出された音声の第１、第２、第３特徴量に基づいて運転者を類別する。動作設定手段２８は、運転者類別手段２６により運転者が類別されると、該類別された運転者に対応する設定データをデータベース２０から読み出すと共に、該読み出した設定データに基づいて車載機器２００の動作を自動的に設定する。
【解決手段】音質特徴量検出手段２２は、音声入力部１４から供給される運転者の音声データに基づいて、第１、第２特徴量を検出する。イントネーション特徴量検出手段２４は、音声入力部１４から供給される運転者の音声データに基づいて音声の第３特徴量を検出する。運転者類別手段２６は、音質特徴量検出手段２２およびイントネーション特徴量検出手段２４によって検出された音声の第１、第２、第３特徴量に基づいて運転者を類別する。動作設定手段２８は、運転者類別手段２６により運転者が類別されると、該類別された運転者に対応する設定データをデータベース２０から読み出すと共に、該読み出した設定データに基づいて車載機器２００の動作を自動的に設定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両を運転する運転者を音声に基づいて類別し、複数のユーザが利用可能な共用車両における車載機器を、類別したユーザに応じて自動的に設定する車載機器用制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車の排気ガスが地球環境に与える地球温暖化などの悪影響を軽減する一手法として車を複数のユーザで共有するカーシェアリングシステムが注目されている。
このようなカーシェアリングシステムでは、１台の車を複数のユーザが利用時間を異ならせて使用するものであり、車の効率的な利用と排気ガス量の削減に寄与するものである。
このカーシェアリングシステムにより、１台の車を、利用時間を異ならせて使用するユーザは、例えば特定のグループを構成する複数の個人である。
したがって、車を利用しようとするユーザは、自分にとって快適な運転環境を実現するため、車両の各車載機器の動作を自分にとって最適な状態に調整して設定することになる。
このような車載機器の動作の設定内容としては、例えば、運転座席の前後の位置、上下の高さ、エアコンの温度や風量、サイドミラーの視野範囲、ミュージックサーバの動作、ナビゲーション装置の動作、音声ガイダンスのアナウンスの動作などが挙げられる。
カーシェアリングシステムにおいては、このような車載機器の動作の設定は、快適かつ安全な運転を実現するためにユーザが車を利用する際には必ず行うが、ユーザにとって各車載機器の動作を設定する操作は煩わしく負担となる不都合がある。
そこで、顔認識、声紋認識、指紋認識、静脈認識などの手法により個人認証を精度よく行い、車を使用するユーザを精度よく認識し識別することで、車を使用するユーザごとの嗜好、特性に応じて車載機器の動作の設定を自動的に行う装置が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００３−５１２９６９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、上記従来装置では、車を使用するユーザを特定するための顔認識、声紋認識、指紋認識、静脈認識などの各種認識システムが複雑化しコストが増大する不利がある。また、個人認証を行うために種々の認証データを事前に登録する操作に加えて、個人認証を行う毎に認証のための操作が必要となることから、ユーザの負担を軽減する上で十分とはいえないものであった。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、ユーザに対応して車載機器の動作の設定を自動的に行うにあたってコストを低減しつつユーザの負担を軽減する上で有利な車載機器用制御装置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】
【０００５】
上述の目的を達成するため、本発明は、車両に搭載された車載機器の動作の設定を行う車載機器用制御装置であって、運転者が前記車載機器に対して設定する前記動作の設定データを検出する設定検出手段と、前記運転者の音声から音声データを生成する音声データ生成手段と、前記音声データから前記音声の特徴量を検出する音声特徴量検出手段と、前記音声の特徴量に基づいて前記運転者を類別する運転者類別手段と、前記運転者類別手段によって類別された運転者と、前記設定検出手段で検出された前記設定データとを関連付けて記憶する設定データ記憶手段と、前記運転者類別手段により運転者が類別されると、該類別された運転者に対応する設定データを前記設定データ記憶手段から読み出すと共に、該読み出した前記設定データに基づいて前記車載機器の動作を自動的に設定する動作設定手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、運転者の音声の特徴量に基づいて運転者を類別し、運転者が類別されると、該類別された運転者に対応する設定データを記憶手段から読み出して車載機器の動作を自動的に設定するので、従来のように複雑で精度の高い個人認証を行う必要が無く、コストを低減しつつユーザの負担を軽減する上で有利となる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施の形態である車載機器用制御装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】（ａ）は第１データテーブル２０Ａの説明図、（ｂ）は第２データテーブル２０Ｂの説明図、（ｃ）は第３データテーブル２０Ｃの説明図である。
【図３】第４データテーブル２０Ｄの説明図である。
【図４】（ａ）は第５データテーブル２０Ｅの説明図、（ｂ）は第６データテーブル２０Ｆの説明図である。
【図５】実施の形態の車載機器用制御装置１００の動作を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施の形態の車載機器用制御装置１００のブロック図である。
【図７】（ａ）、（ｂ）は性別の尤もらしさを示す尤度と、頻度とを関連付けた尤度分布データを示す説明図である。
【図８】（ａ）、（ｂ）は年齢の尤もらしさを示す尤度と、頻度とを関連付けた尤度分布データを示す説明図である。
【図９】第３の実施の形態の車載機器用制御装置１００のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（第１の実施の形態）
次に、本発明の第１の実施の形態について図１乃至図５を参照して説明する。
車載機器用制御装置１００は、車両に搭載された車載機器２００の動作の設定を自動的に行うものである。
【０００９】
車載機器２００は、運転座席２０２、エアコン２０４、オーディオ装置２０６、ナビゲーション装置２０８などを含む。
車載機器２００は、運転者が車載機器２００の動作を設定する操作を行うと、言い換えると、運転者が自分の嗜好に合わせて車載機器２００を操作し、あるいは、調整すると、車載機器２００の動作の設定データを検出する検出部を有している。
例えば、運転座席２０２は、運転座席の前後位置を示す座席前後位置データ、座席の高さ位置を示す座席高さ位置データを検出する検出部２０２Ａを有している。
エアコン２０４は、温度、風量を調整するための温度、風量操作スイッチ２７と、このスイッチ２７が操作されるとその操作に基づいてエアコン２０４の動作の設定データを検出する検出部２０４Ａとを有している。
オーディオ装置２０６は、音声を調整するための音声調整ダイヤル２６を有しているが、このダイヤル２６が操作されるとその操作に基づいてオーディオ装置２０６の動作の設定データを検出する検出部２０６Ａとを有している。
ナビゲーション装置２０８は、種々の操作を入力するためのタッチパネルと、このタッチパネルが操作されるとその操作に基づいてナビゲーション装置２０８の動作の設定データを検出する検出部２０８Ａとを有している。
これら検出部２０２Ａ、２０４Ａ、２０６Ａ、２０８Ａは、運転者が車載機器２００に対して設定する動作の設定データを検出する設定検出手段を構成している。
【００１０】
車載機器用制御装置１００は、ＥＣＵ１０、共通バス１２、音声入力部１４、操作情報入力部１６、メモリ１８、データべース２０、制御指令出力部１７、音声出力部２４、表示制御部２６、マイクロフォン２８、スピーカー３０、ディスプレイ３２、音声認識部３４、音声合成部３６などを含んで構成されている。
【００１１】
ＥＣＵ１０は、車両の各部を制御するコンピュータの中央処理装置である。
共通バス１２は、ＥＣＵ１０と、音声入力部１４、操作情報入力部１６、メモリ１８、データべース２０、制御指令出力部１７、音声出力部２４、表示制御部２６、音声認識部３４、音声合成部３６とを接続する情報伝送のための通信路である。
【００１２】
音声入力部１４は、マイクロフォン２８において音声から変換された電気信号をデジタルデータにＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄコンバータを備えている。
したがって、マイクロフォン２８および音声入力部１４は、運転者の音声から音声データを生成する音声データ生成手段を構成している。
音声認識部３４は、音声入力部１４からの音声データに基づいて運転者が発生した音声による車載装置２００に対する操作指令を音声認識し、その認識結果を後述する音声制御手段２９に供給するものである。
【００１３】
音声出力部２４は、音声合成部３６から供給されるデジタルデータとしての音声データをアナログ信号にＤ／Ａ変換するＤ／Ａコンバータを備えている。
スピーカー３０は、音声出力部２４から供給されるアナログ信号を音声として発生するものである。
音声合成部３６は、後述する音声制御手段２９から供給される案内用データに基づいて音声データを生成し音声出力部２４に供給するものである。
【００１４】
操作情報入力部１６は、各検出部２０２Ａ、２０４Ａ、２０６Ａ、２０８Ａで検出された車載機器２００の動作の設定データを収集し取り込む入出力部（Ｉ／Ｏ）およびインターフェース（Ｉ／Ｆ）と、ＥＣＵ１０との間で各車載機器の設定データを通信するＣＡＮ通信手段とを含んで構成されている。
【００１５】
制御指令出力部１７は、後述する動作設定手段２８および音声制御手段２９から供給される制御データに基づいて各車載機器２００に制御指令を与えるものである。
【００１６】
メモリ１８は、ＥＣＵ１０が実行する制御プログラムを格納するＲＯＭ、ＥＣＵ１０がワークエリアとして使用するＲＡＭを含んで構成されている。
メモリ１８に格納される制御プログラムは、ＥＣＵ１０が実行することにより、音質特徴量検出手段２２、イントネーション特徴量検出手段２４、運転者類別手段２６、動作設定手段２８、音声制御手段２９として機能するものであり、後で詳述する。
データべース２０は、後述するデータテーブルを格納するものであり、後で詳述する。
表示制御部２６は、ＥＣＵ１０から共通バス１２を介して供給される画像データをディスプレイ３２に表示させるものである。
【００１７】
次に、メモリ１８の制御プログラムがＥＣＵ１０によって実行されることで実現される、音質特徴量検出手段２２、イントネーション特徴量検出手段２４、運転者類別手段２６、動作設定手段２８、音声制御手段２９について説明する。
【００１８】
音質特徴量検出手段２２は、音声入力部１４から供給される運転者の音声データに基づいて、基本周波数（発声者の声帯の振動数）の平均値と、その時間的な変動を求めることで音声を定量化（quantization）することで音声の第１特徴量を検出するものである。
特定の単語とは、例えば、“ア”、“イ”、“ウ”、“エ”、“オ”などの母音である。
この定量化された母音についての基本周波数の平均値とその時間的な変動（標準偏差）から、男性と女性の判別が可能になる。
【００１９】
音質特徴量検出手段２２は、さらに、“ア”、“イ”、“ウ”、“エ”、“オ”などの母音を特徴付けるホルマント、例えば、母音“ア”を特徴付ける優勢な周波数成分（第１ホルマント、第２ホルマント……）を抽出することで音声を定量化することで音声の第２特徴量を検出するものである。
なお、第１ホルマント値は例えば母音“ア”を特徴付ける抽出された優勢な周波数成分のうちで最も低い周波数成分、第２ホルマント値は母音“ア”を特徴付ける抽出された優勢な周波数成分のうちで第１ホルマント値の次に低い周波数成分である。
この母音についてのホルマントから、判別した男性あるいは女性について、類似するホルマントが抽出される発声者については同一人物であるという概略的な分類判定が可能になる。
つまり、男性、女性の区別だけでなく男性であれば男性Ａ、男性Ｂなどのようにさらに概略的に限られた範囲で数種類に類別（classification）することが可能になる。
【００２０】
本実施の形態では、車両の運転者は不特定多数ではなく、特定の範囲のユーザであり、具体的には、家族、あるいは、会社内の限られた社員などのように少人数である場合を想定している。
すなわち、車両の運転者が不特定多数であるときには車両の運転者のそれぞれに固有の識別情報としてのＩＤを割り当てると共に、各ユーザをＩＤで識別する必要がある。
これに対して本実施の形態では、車両のユーザが特定の少人数の範囲に限定されることから大雑把に類別し、男性あるいは女性の区別と、男性であれば男性Ａであるか男性Ｂであるかなどのようにさらに概略的に限られた範囲で数種類に類別するだけで足りる。
【００２１】
イントネーション特徴量検出手段２４は、音声入力部１４から供給される運転者の音声データに基づいて、音声のイントネーションを定量化することで音声の第３特徴量（イントネーション情報）を検出するものである。
本実施の形態では、音質特徴量検出手段２２およびイントネーション特徴量検出手段２４が、音声データから音声の特徴量を検出する音声特徴量検出手段を構成している。
【００２２】
運転者類別手段２６は、音質特徴量検出手段２２およびイントネーション特徴量検出手段２４によって検出された音声の第１、第２、第３特徴量に基づいて運転者を類別するものである。
より詳細には、運転者類別手段２６は、第１、第２、第３特徴量から、運転者が男性であるか女性であるか、さらに男性であれば男性Ａ、男性Ｂのうちの何れに類別されるかなどの概略的な類別を行う。
【００２３】
動作設定手段２８は、運転者類別手段２６により運転者が類別されると、該類別された運転者に対応する設定データをデータベース２０（第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆ）から読み出すと共に、該読み出した設定データに基づいて車載機器２００の動作を自動的に設定するものである。
本実施の形態では、動作設定手段２８は、データベース２０から読み出した設定データを制御データとして制御指令出力部１７に供給し、制御指令出力部１７は、受け取った設定データに基づいて車載機器２００の動作を設定する。
【００２４】
音声制御手段２９は、音声認識部３４から供給される操作指令の認識結果に基づいて所定の制御データを生成し、この制御データを制御指令出力部１７を介して各車載機器２００に供給することで車載機器２００の制御を行う。
また、音声制御手段２９は、案内用データを音声合成部３６に供給する。
案内用データは、運転者が車載機器２００を操作する際にその操作を案内する音声を音声合成部３６から発生させるためのデータであり、また、運転者が音声によって車載機器２００を操作する際に発声すべき内容を案内する音声を音声合成部３６から発生させるためのデータである。
このように音声制御手段２９が音声認識部３４および音声合成部３６と共に動作することにより、音声によって車載機器２００の操作を行えるよう構成されている。
【００２５】
図１に示すように、データべース２０は、第１データテーブル２０Ａ、第２データテーブル２０Ｂ、第３データテーブル２０Ｃ、第４データテーブル２０Ｄ、第５データテーブル２０Ｅ、第６データテーブル２０Ｆを格納している。
図２（ａ）は第１データテーブル２０Ａの説明図、（ｂ）は第２データテーブル２０Ｂの説明図、（ｃ）は第３データテーブル２０Ｃの説明図、図３は第４データテーブル２０Ｄの説明図、図４（ａ）は第５データテーブル２０Ｅの説明図、（ｂ）は第６データテーブル２０Ｆの説明図である。
【００２６】
（第１データテーブル２０Ａ）
図２（ａ）に示す第１データテーブル２０Ａは、運転者類別手段２６により発話者（運転者）が男性あるいは女性であるかを判定する際に利用される。
第１データテーブル２０Ａには、男性、女性それぞれに応じた例えば母音“ア”についての音声の基本周波数（声帯の振動数）の平均値とその変動範囲とが対応して格納されている。
すなわち、男性および女性のそれぞれに対応する第１特徴量が既知のデータとしてデータべース２０に格納されている。
【００２７】
（第２データテーブル２０Ｂ）
図２（ｂ）に示す第２データテーブル２０Ｂは、発話者が男性であれば男性Ａあるいは男性Ｂのうちの何れに類別されるかなどの概略的な類別を行う際に用いられる。
第２データテーブル２０Ｂは、類別された発話者（Ａ、Ｂ）と、発話者の音声が定量化されることで得られた第１ホルマント値および第２ホルマント値とが対応付けて格納される。
本実施の形態では、４人の発話者が車載機器用制御装置１００を使用した場合について説明する。
第２データテーブル２０Ｂは、４人の発話者それぞれ発話を行い、たとえば母音“ア”を特徴付ける優勢な周波数成分である第１ホルマント、第２ホルマントを抽出する音声の定量化を行うことで構築される。
すなわち、第１ホルマント値が周波数ｆ１１〜ｆ１２の範囲内であり、第２ホルマント値が周波数ｆ２１〜ｆ２２の範囲内である発話者はたとえばＡ、第１ホルマント値が周波数ｆ１３〜ｆ１４の範囲内であり、第２ホルマント値が周波数ｆ２３〜ｆ２４の範囲内である発話者はＢ、第１ホルマント値が周波数ｆ１５〜ｆ１６の範囲内であり、第２ホルマント値が周波数ｆ２５〜ｆ２６の範囲内である発話者はＣ、第１ホルマント値が周波数ｆ１７〜ｆ１８の範囲内であり、第２ホルマント値が周波数ｆ２７〜ｆ２８の範囲内である発話者はＤとして、第１ホルマント値および第２ホルマント値と類別された発話者とが対応つけられてデータテーブル２０Ｂに設定される。
すなわち、類別された発話者に対応する第２特徴量がデータべース２０に格納されている。
【００２８】
（第３データテーブル２０Ｃ）
図２（ｃ）に示す第３データテーブル２０Ｃは、発話者（発話者Ａ、発話者Ｂ、発話者Ｃ、発話者Ｄ）と、イントネーション特徴量検出手段２４により検出された第３特徴量とを対応付けて格納している。
すなわち、類別された発話者に対応する第３特徴量がデータべース２０に格納されている。
【００２９】
（第４データテーブル２０Ｄ）
図３に示す第４データテーブル２０Ｄは、第１、第２、第３特徴量から概略的に類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを示すテーブルである。
すなわち、第４データテーブル２０Ｄは、類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄと、性別と、イントネーション情報とを対応付けて格納している。
【００３０】
（第５データテーブル２０Ｅ）
図４（ａ）に示す第５データテーブル２０Ｅは、運転者類別手段２６により類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、運転座席の座席前後位置を自分に最適な位置に操作したときの座席前後位置データを、類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄにそれぞれ対応付けて格納したテーブルである。
すなわち、第５データテーブル２０Ｅは、車載機器２００としての運転座席の動作の設定データである座席前後位置データを、類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄにそれぞれ対応付けて格納する。
【００３１】
（第６データテーブル２０Ｆ）
図４（ｂ）に示す第６データテーブル２０Ｆは、運転者類別手段２６により類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、運転座席２０２の座席高さ位置を自分に最適な位置に操作したときの座席高さ位置データを、前記類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄにそれぞれ対応付けて格納したテーブルである。
すなわち、第６データテーブル２０Ｆは、車載機器２００としての運転座席の動作の設定データである座席高さ位置データを、類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄにそれぞれ対応付けて格納する。
本実施の形態では、第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆが、運転者類別手段２６によって類別された運転者と、設定検出手段で検出された設定データとを関連付けて記憶する設定データ記憶手段を構成している。
【００３２】
本実施の形態では、制御指令出力部１７は、運転者類別手段２６により類別された運転者運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄに応じて第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆに格納されている座席前後位置データおよび座席高さ位置データを、制御データとして受け取り、この制御データを運転座席２０２へ出力する。これにより、運転座席２０２の動作の設定がなされる。
なお、運転座席２０２は、動作設定手段２８から制御指令出力部１７を介して供給された座席前後位置データおよび座席高さ位置データに基づいて座席位置を自動的に調整する機能を有している。
【００３３】
図５は、この実施の形態の車載機器用制御装置１００の動作を示すフローチャートである。
以下、図１、図２、図３、図４および図５のフローチャートを参照しながら動作について説明する。
なお、以下の説明では車両を利用するユーザは男性２人、女性２人であり、家族あるいは会社の特定の社員とする。そして、これら男性２人、女性２人のユーザはこの車載機器用制御装置１００を備えた車両を共有して利用する。
また、車載機器用制御装置１００のデータべース２０には、男性２人、女性２人の各ユーザについての性別情報、ホルマント値情報、イントネーション情報は未だ収集されていないものとする。
【００３４】
まず、ユーザＡが車を使用するためドアを開けて運転席に乗り込んだ状態から説明を始める。
ユーザＡはキーによりイグニッションキースイッチを操作してアクセサリ電源をオン状態に操作する。この状態では、車のエンジンは始動していない。
アクセサリ電源がオン状態になると、車両の各部を制御するコンピュータ（ＥＣＵ）、ＥＣＵ１０にも電源が投入された状態になる。
ＥＣＵ１０は各種初期設定処理を行なった後、メモリ１８に格納されている動作設定手段２８を実行することでこの実施の形態の車載機器用制御装置１００の動作が開始される。
【００３５】
この車載機器用制御装置１００の動作が開始されると、まず運転席に乗り込んだ運転者の音声の第１、第２特徴量の検出が行われる（ステップＳ１）。
なお、運転者の音声は、車載機器２００の制御を行うための制御指令を運転者が発声した際の音声を利用すればよい。
あるいは、音声制御手段２９が音声合成部３６にデータを供給して特定の言葉の発声を促す音声案内をスピーカー３０から発生させ、この音声案内に応じて運転者が発声した音声を利用してもよい。
運転者が発音した音声はマイクロフォン２８により電気信号へ変換され、さらに音声入力部１４のＡ／Ｄコンバータによりデジタルデータへ変換され、音質特徴量検出手段２２により第１、第２特徴量が検出される。
詳細に説明すると、一般に声帯の振動数が音声の基本周波数に対応する。そして、音声の基本周波数は時間とともにゆっくり変動することから、発声者ごとの基本周波数の変動をその平均値と標準偏差で定量化し第１特徴量を検出する。
この基本周波数の発声者ごとの変動は、男性と女性とでは約１オクターブの差があり、男性の基本周波数の平均値と標準偏差はそれぞれ１２５Ｈｚと２０．５Ｈｚであり、女性の基本周波数の平均値と標準偏差はそれぞれ２５０Ｈｚと４１．５Ｈｚであり、男性、女性ともに対数周波数軸上で正規分布をしている。
また、基本周波数の時間変動特性をその電力スぺクトルにより調べると５〜１０Ｈｚの帯域に収まる。
以上のことから図２（ａ）の第１データテーブル２０Ａに示すように音声の基本周波数の平均値と標準偏差とから男性と女性の類別が可能となる。
また、音声のホルマント周波数は、発声者や環境により変動する。
一般に第１ホルマントと第２ホルマントとが音韻を特徴付けるのに重要であり、これら第１ホルマントと第２ホルマントの値（ホルマント周波数）により規定される、母音の種類による領域は少数の発話者の音声では重複することはないため、家族やグループの限定された人数の発話者については個々の特徴が前記第１ホルマントと第２ホルマントの値により規定される母音の種類による領域に現れることになるため、家族やグループの限定された人数の発話者をそれぞれ類別することが可能になる。
以上のことから図２（ｂ）のデータテーブル２０Ｂに示すように第１ホルマントと第２ホルマントの値により発声者ごとの類別が可能となる。
すなわち、第１ホルマントと第２ホルマントを捉えることにより第２特徴量を検出する。
【００３６】
続いてイントネーション特徴量検出手段２４により音声のイントネーションを定量化することで音声の第３特徴量（イントネーション情報）を検出する（ステップＳ２）。
第３の特徴量の検出では、基本周波数の推移分布を調べると基本周波数が低下する推移が５０％、上昇する推移が１８％などというように基本周波数の推移についても個々に特徴が現れる傾向にあることから、発声者ごとの特定の単語やフレーズのイントネーションの検出を行い、図２（ｃ）の第３データテーブル２０Ｃに示すように特定の単語やフレーズのイントネーションから発声者ごとの類別を行う。
これら第１、第２、第３データテーブル２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃはデータべース２０に格納される。
【００３７】
この車載機器用制御装置１００では、続いてデータべース２０に格納された第１、第２、第３データテーブル２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃをもとに、運転席に乗り込んだ発話者ごとの類別処理を行う（ステップＳ３）。
この類別処理では、運転席に乗り込んだ発話者（運転者）について概略的な類別を行い、図３に示す第４データテーブル２０Ｄに記録する。
図３の例では、イントネーションについては後半付近が上がる傾向になり、性別は男性、第１ホンマルト値が周波数ｆ１１〜ｆ１２の範囲内であり、第２ホンマルト値が周波数ｆ２１〜ｆ２２の範囲内であると、運転者Ａと類別される。
また、イントネーションについては中央付近が上がる傾向になり、性別は男性、第１ホンマルト値が周波数ｆ１３〜ｆ１４の範囲内であり、第２ホンマルト値が周波数ｆ２３〜ｆ２４の範囲内であると、運転者Ｂと類別される。
また、イントネーションについては後半付近が下がる傾向になり、性別は女性、第１ホンマルト値が周波数ｆ１５〜ｆ１６の範囲内であり、第２ホンマルト値が周波数ｆ２５〜ｆ２６の範囲内であると、運転者Ｃと類別される。
また、イントネーションについては中央付近が下がる傾向になり、性別は女性、第１ホンマルト値が周波数ｆ１７〜ｆ１８の範囲内であり、第２ホンマルト値が周波数ｆ２７〜ｆ２８の範囲内であると、運転者Ｄと類別される。
【００３８】
次に、前記ステップＳ３において類別処理が行われた発話者（運転者）についてデータベース２０に登録されているか否かを判定する（ステップＳ４）。
具体的には、図４（ａ）、（ｂ）に示すように、発話者毎の車載機器２００の動作の設定データを格納した第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆに登録されているか否かを判定する。
なお、本実施の形態では、車載機器２００が運転座席２００Ａであり、設定データが座席前後位置データおよび座席高さ位置データである場合について説明するが、設定データは車載機器２００によって異なるものである。
設定データとしては、例えば、エアコン２０４の温度、風量の設定データ、オーディオ装置２０６の選曲、音量、音質についての設定データ、ナビゲーション装置についての各種設定データを含む。
従って、第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆに登録されてないと判定すると、運転座席２０２の座席前後位置や座席高さを含む車載機器２００の調整操作を促すアナウンスを音声制御手段２９、音声合成部３６、音声出力部２４を用いてスピーカー３０から出力する（ステップＳ７）。
そして、運転席に乗り込んだ発話者が運転座席２０２の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の調整操作を行うと、あるいは車載機器の調整操作を行わない場合には一定の時間が経過すると、前記調整操作されたときには調整された座席前後位置や座席高さ、調整操作されないときには現状の座席前後位置や座席高さを含む車載機器２００の設定データを検出する（ステップＳ８）。
そして、ステップＳ３において類別処理が行われた発話者により調整された、あるいは容認された運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器２００の設定データを第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆへ格納する。
このようにしてステップＳ３において類別処理が行われた発話者についての設定データがデータベース２０（第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆ）に登録される。
【００３９】
一方、ステップＳ４において、第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆに前記発話者についての設定データが登録されていると判定すると、第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆから当該発話者についての運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の設定データを読み出す（ステップＳ５）。
そして、読み出した車載機器の設定データを制御指令出力部１７へ出力し、運転席座席の座席前後位置や座席高さの調整機構を含む車載機器へ前記設定データを設定し、前記発話者に最適な状態に前記運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の状態を自動的に調整する（ステップＳ６）。
なお、前記発話者は前記自動調整された前記運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の状態に満足しているとは限らず、前記発話者は前記運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の調整操作をさらに行うことも考えられる。
このため、さらに前記運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の調整操作が前記発話者により行われたか否かを判定し（ステップＳ１０）、この結果、車載機器の調整操作が前記発話者により行われたと判定すると、この再調整された前記運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の調整結果を検出し（ステップＳ８）、前記発話者についての前記車載機器の新たな設定データとして第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆに登録する（ステップＳ９）。
従って、前記発話者が、次回、前記運転席に乗り込んだときには、その発話者についての前記運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の設定データを用いて車載機器２００が自動的に設定される。
【００４０】
本実施の形態によれば、運転者の音声の特徴量に基づいて運転者を類別すると共に、類別された運転者と設定データとを関連付けて記憶し、運転者が類別されると、該類別された運転者に対応する設定データを読み出して車載機器の動作を自動的に設定するようにした。
この場合、家族、あるいは、会社内の限られた社員などのように限定された少人数のユーザで１台の共用車両を使用するといった用途では、運転者を厳密に識別する必要が無く、本実施の形態のように音声の特徴量を用いることでユーザ（運転者）を十分に類別することができる。
したがって、従来のように顔認識、声紋認識、指紋認識、静脈認識などを用いた複雑で精度の高い個人認証を行う場合に比較して、コストを低減できる。
また、運転者は車載機器を使用する際に、音声を発声するといった極めて簡単な操作を行えばよく、個人認証を行うために種々の認証データを事前に登録する操作や個人認証を行う毎に認証のための操作が不要となり、ユーザの負担を軽減する上で極めて有利となる。
【００４１】
（第２の実施の形態）
次に第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態は、車載機器用制御装置１００を使用する頻度が多くなるほど、運転者の類別を行う際の精度をより向上させるようにしたものである。
【００４２】
図６は第２の実施の形態の車載機器用制御装置１００のブロック図である。
なお、以下の実施の形態では第１の実施の形態と同様の部分には同一の符号を付してその説明を省略しあるいは簡単に行う。
第２の実施の形態では、第１の実施の形態における動作設定手段２８、音声制御手段２９に加えて、音声特徴量検出手段４０、第１尤度算出手段４２、第１尤度分布データ生成手段４４、第１尤度範囲設定手段４６、運転者類別手段４８が設けられている。
これら音声特徴量検出手段４０、第１尤度算出手段４２、第１尤度分布データ生成手段４４、第１尤度範囲設定手段４６は、メモリ１８に格納される制御プログラムがＥＣＵ１０が実行することにより実現されるものである。
また、データべース２０には、第１尤度分布データテーブル５０と、設定データ用テーブル５２が設けられている。
【００４３】
音声特徴量検出手段４０は、音声入力部１４から供給される音声データに基づいて音声を定量化し音声の特徴量を検出するものである。
音声特徴量検出手段４０は、第１の実施の形態と同様に、音質特徴量検出手段２２およびイントネーション特徴量検出手段２４で構成され、第１乃至第３特徴量を検出するものであってもよい。
あるいは、音声特徴量検出手段４０は、話す速度、アクセントを特徴量として検出するものであってもよく、特徴量は音声を特徴付けできるもので限定されない。
【００４４】
第１尤度算出手段４２は、特徴量に基づいて該特徴量の尤度を算出するものである。
本実施の形態では、特徴量の尤度とは、特徴量によって示される音声の特徴がどの程度当てはまるかを示す度合い、言い換えると、運転者（発話者）を識別するための特徴の尤もらしさを示す度合いである。
例えば、第１の実施の形態における第１、第２特徴量に基づいて、運転者の特徴を示す性別（女性らしさ、男性らしさ）の尤もらしさを示す尤度を求めることができる。
あるいは、上記と同様の特徴量に基づいて、運転者の特徴を示す年齢（低年齢らしさ、高年齢らしさ）の尤もらしさの度合いを示す尤度を求めることができる。
特徴量から尤度を算出する手法としては、多変量解析など従来公知のさまざまな手法が採用可能である。
【００４５】
第１尤度分布データ生成手段４４は、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に、第１尤度算出手段４２により算出された尤度と、該尤度が出現した頻度とを関連付けた尤度分布データを生成するものである。
図７（ａ）、（ｂ）は性別の尤もらしさを示す尤度と、頻度とを関連付けた尤度分布データを示す説明図である。
横軸の尤度は、左方向に向かうにつれて女性らしさが高くなり、右方向に向かうにつれて男性らしさが高くなることを示している
図７（ａ）に示すように、第１尤度算出手段４２による尤度の算出回数が低い状態では、運転者毎の尤度のデータ数が少ないため、尤度分布のピークが２つ生じていることはわかるものの、男性か女性かを判断するには十分な尤度分布が得られていない。
一方、図７（ｂ）に示すように、第１尤度算出手段４２による尤度の算出回数が高くなると、運転者毎の尤度のデータ数が多くなるため、尤度分布のピークが顕著にあらわれ、左右に離間して２つのピークがあることが明らかとなる。
したがって、２つのピークのうち一方のピークは女性に相当し、他方のピークは男性に相当していることがわかる。
ここで、第１尤度算出手段４２によって算出された尤度が、上記の尤度分布のうちどの位置に該当するか、言い換えると、２つのピークのうちどちらのピークにより近いかを調べれば運転者の性別を特定できることになる。
【００４６】
また、図８（ａ）、（ｂ）は年齢の尤もらしさを示す尤度と、頻度とを関連付けた尤度分布データを示す説明図である。
横軸の尤度は、左方向に向かうにつれて若年らしさが高くなり、右方向に向かうにつれて年配らしさが高くなることを示している。
図８（ａ）に示すように、第１尤度算出手段４２による尤度の算出回数が低い状態では、運転者毎の尤度のデータ数が少ないため、尤度分布のピークが不明瞭であり、年配か若年かを判断するには十分な尤度分布が得られていない。
一方、図８（ｂ）に示すように、第１尤度算出手段４２による尤度の算出回数が高くなると、運転者毎の尤度のデータ数が多くなるため、尤度分布のピークが顕著にあらわれ、左右に離間した２つのピークがあることが明らかとなる。
したがって、２つのピークの尤度の大きさに基づいて、一方のピークは若年に相当し、他方のピークはやや年配に相当していることがわかる。
ここで、第１尤度算出手段４２によって算出された尤度が上記の尤度分布のどの位置に該当するか、言い換えると、２つのピークのうちどちらのピークにより近いかを調べれば、運転者の年齢の範囲を特定できることになる。
【００４７】
第１尤度分布データテーブル５０は、第１尤度分布データ生成手段４４によって生成された尤度分布データを記録するものであり、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に尤度分布データを更新して記録する。
したがって、図７、図８に示すように、各運転者が車載機器用制御装置１００を使用するほど尤度分布データが更新され、尤度分布データが更新されるほど尤度分布データのピークはより高くなる。
【００４８】
第１尤度範囲設定手段４６は、上述した尤度分布データに基づいて同一の特徴を有する運転者の音声であると識別される尤度の範囲を第１識別範囲としたとき、該第１識別範囲を各運転者のそれぞれに対応して設定するものである。
図７（ｂ）で示すと、女性に対応するピークを含む第１識別範囲ΔＷは下限値ｗ０、上限値ｗ１で示される。男性に対応するピークを含む第１識別範囲ΔＭは下限値ｍ０、上限値ｍ１で示される。
また、図８（ｂ）で示すと、若年に対応するピークを含む第１識別範囲ΔＹは下限値ｙ０、上限値ｙ１で示される。やや年配に対応するピークを含む第１識別範囲ΔＡは下限値ａ０、上限値ａ１で示される。
【００４９】
運転者類別手段４８は、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に、該算出された尤度が各第１識別範囲の何れに該当するかを判定し、その判定結果に基づいて運転者を類別するものである。
すなわち、運転者類別手段４８は、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に、該算出された尤度が第１識別範囲ΔＷ、ΔＭの何れに該当するかを判定することにより、運転者の男性、女性の性別を特定する。
また、運転者類別手段４８は、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に、該算出された尤度が第１識別範囲ΔＹ、ΔＡの何れに該当するかを判定することにより、運転者の年齢範囲を特定する。
【００５０】
設定データ用テーブル５２は、運転者類別手段４８によって類別された運転者と、設定検出手段２０２Ａ乃至２０８Ａで検出された設定データとを関連付けて記憶するものであり、設定データ記憶手段を構成している。
【００５１】
運転者類別手段４８によって運転者が類別された後、動作設定手段２８は第１の実施の形態と同様に、設定データ用テーブル５２を用いて座席位置設定機構３０を制御し座席位置を設定する。
【００５２】
第２の実施の形態によれば、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に第１尤度分布データテーブル５０の第１尤度分布データが更新され、第１尤度分布データが更新されるほど第１尤度分布データのピークはより高くなる。
したがって、第１尤度範囲設定手段４６によって設定される第１識別範囲の範囲ΔＷ、ΔＭ、ΔＹ、ΔＡの範囲をより狭くすることができ、したがって、運転者を類別する際の精度を高める上で有利となる。
そのため、第１の実施の形態に比較して、運転者を誤って類別することを防止する上で有利となり、したがって、使い勝手を高める上でより有利となる。
【００５３】
（第３の実施の形態）
次に第３の実施の形態について説明する。
第３の実施の形態は、第２の実施の形態に加え、運転者の運転の癖を検出することにより、運転者を類別する際の精度をより向上させるようにしたものである。
【００５４】
図９は第３の実施の形態の車載機器用制御装置１００のブロック図である。
第３の実施の形態では、第２の実施の形態に加えて、運転状態検出手段４９、運転特徴量検出手段５０、第２尤度算出手段５２、第２尤度分布データ生成手段５４、第２尤度範囲設定手段５６をさらに備えている。
また、データべース２０には、第１尤度分布データテーブル５０と、設定データ用テーブル５２とに加えて、第２尤度分布データテーブル６０が設けられている。
【００５５】
運転状態検出手段４９は、アクセルペダルの作動状態を検出するアクセル検出部４９Ａ、ブレーキペダルの作動状態を検出するブレーキ検出部４９Ｂ、ステアリングの作動状態を検出するステアリング検出部４９Ｃ、シフトレバーの作動状態を検出するシフト検出部４９Ｄなどを含んで構成されている。
言い換えると、運転状態検出手段４９は、運転者による車両の運転の運転操作データを検出するものである。
【００５６】
運転特徴量検出手段５０は、運転状態検出手段４９から供給される各検出結果に基づいて運転操作データを定量化し運転者の運転の癖である運転の特徴量を検出するものである。
このような特徴量としては、アクセルペダルおよびブレーキペダルの操作頻度や操作速度、ステアリングの回転量および回転速度、シフトレバーの操作頻度などを用いることができる。
【００５７】
第２尤度算出手段５２は、特徴量に基づいて該特徴量の尤度を算出するものである。
本実施の形態では、特徴量の尤度とは、特徴量によって示される運転の癖の特徴がどの程度当てはまるかを示す度合い、言い換えると、運転者（発話者）を識別するための特徴の尤もらしさを示す度合いである。
例えば、上述したアクセルペダルの操作頻度や操作速度で示される特徴量に基づいて、運転者の特徴の尤もらしさを示す尤度を求めることができる。
【００５８】
第２尤度分布データ生成手段５４は、第２尤度算出手段５２によって尤度が算出される毎に、第２尤度算出手段５２により算出された尤度と、該尤度が出現した頻度とを関連付けた第２尤度分布データを生成するものである。
ここで、第２尤度算出手段５２によって算出された尤度が、第２尤度分布のどのピークにより近いかを調べれば運転者を特定できることになる。
【００５９】
第２尤度分布データテーブル６０は、第２尤度分布データ生成手段５４によって生成された第２尤度分布データを記録するものであり、第２尤度算出手段５２によって尤度が算出される毎に第２尤度分布データを更新して記録する。
したがって、各運転者が車載機器用制御装置１００を使用するほど第２尤度分布データが更新され、第２尤度分布データが更新されるほど尤度分布データのピークはより高くなる。
【００６０】
第２尤度範囲設定手段５６は、上述した尤度分布データに基づいて同一の特徴を有する運転者の運転であると識別される尤度の範囲を第２識別範囲としたとき、該第２識別範囲を各運転者のそれぞれに対応して設定するものである。
【００６１】
運転者類別手段４８は、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に、該算出された尤度が各第２識別範囲の何れに該当するかを判定し、その判定結果に基づいて運転者を類別する。この際、運転者類別手段４８は、第２尤度算出手段５２によって算出された尤度が各第２識別範囲の何れに該当するかの判定結果を参照して運転者の類別を行う。
【００６２】
第３の実施の形態では、運転者類別手段４８によって運転者が識別された後、動作設定手段２８は、第２の実施の形態と同様に、設定データ用テーブル５２を用いて座席位置設定機構３０を制御し座席位置を設定する。
【００６３】
第３の実施の形態によれば、運転者の音声の特徴量に加えて、運転の癖を参照して運転者を類別できるため、運転者を類別する際の精度を高める上で有利となる。
また、第２尤度算出手段５２によって尤度が算出される毎に第２尤度分布データテーブル６０の尤度分布データが更新され、尤度分布データが更新されるほど尤度分布データのピークはより高くなる。
したがって、第２尤度範囲設定手段５６によって設定される第２識別範囲をより狭くすることができ、したがって、運転者を類別する際の精度をさらに高める上で有利となる。
そのため、第２の実施の形態に比較して、運転者を誤って類別することをより確実に防止する上で有利となり、したがって、使い勝手を高める上でより一層有利となる。
【００６４】
なお、本実施の形態では、運転者の類別結果に応じて運転者に対応する設定データを車載機器に設定する場合について説明した。
しかしながら、運転者の類別結果に応じて次のような動作を行うようにしてもよい。
すなわち、運転者が車載機器に操作を行う毎に、運転者と、車載機器と、操作の種類とを対応付けてその操作の頻度を測定しその測定結果を記憶手段に格納しておく。
そして、運転者の類別結果に応じて前記記憶手段から該類別された運転者が行う頻度が高い操作を読み出し、その操作を優先して行えるように車載機器を設定する。
具体的には、タッチパネルなどを操作して複数の階層からなるメニューを順番に選択して種々の操作を行う場合、頻度が高いメニューあるいは選択項目を優先して、言い換えると、最上層のメニューの表示を省略して、頻度が高いメニューや選択項目を最初から表示させることが可能である。
したがって、車載装置に使い慣れた運転者に対しては、ショートカット操作ができるようにし、車載装置に使い慣れていない運転者に対しては、最上層のメニューから操作できるようにすることができ、車載機器の使い勝手の向上を図る上でより有利となる。
【符号の説明】
【００６５】
２２……音質特徴量検出手段、２４……イントネーション特徴量検出手段、２６……運転者類別手段、２０……データベース、２８……動作設定手段、１００……車載機器用制御装置、２００……車載機器。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両を運転する運転者を音声に基づいて類別し、複数のユーザが利用可能な共用車両における車載機器を、類別したユーザに応じて自動的に設定する車載機器用制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車の排気ガスが地球環境に与える地球温暖化などの悪影響を軽減する一手法として車を複数のユーザで共有するカーシェアリングシステムが注目されている。
このようなカーシェアリングシステムでは、１台の車を複数のユーザが利用時間を異ならせて使用するものであり、車の効率的な利用と排気ガス量の削減に寄与するものである。
このカーシェアリングシステムにより、１台の車を、利用時間を異ならせて使用するユーザは、例えば特定のグループを構成する複数の個人である。
したがって、車を利用しようとするユーザは、自分にとって快適な運転環境を実現するため、車両の各車載機器の動作を自分にとって最適な状態に調整して設定することになる。
このような車載機器の動作の設定内容としては、例えば、運転座席の前後の位置、上下の高さ、エアコンの温度や風量、サイドミラーの視野範囲、ミュージックサーバの動作、ナビゲーション装置の動作、音声ガイダンスのアナウンスの動作などが挙げられる。
カーシェアリングシステムにおいては、このような車載機器の動作の設定は、快適かつ安全な運転を実現するためにユーザが車を利用する際には必ず行うが、ユーザにとって各車載機器の動作を設定する操作は煩わしく負担となる不都合がある。
そこで、顔認識、声紋認識、指紋認識、静脈認識などの手法により個人認証を精度よく行い、車を使用するユーザを精度よく認識し識別することで、車を使用するユーザごとの嗜好、特性に応じて車載機器の動作の設定を自動的に行う装置が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００３−５１２９６９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、上記従来装置では、車を使用するユーザを特定するための顔認識、声紋認識、指紋認識、静脈認識などの各種認識システムが複雑化しコストが増大する不利がある。また、個人認証を行うために種々の認証データを事前に登録する操作に加えて、個人認証を行う毎に認証のための操作が必要となることから、ユーザの負担を軽減する上で十分とはいえないものであった。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、ユーザに対応して車載機器の動作の設定を自動的に行うにあたってコストを低減しつつユーザの負担を軽減する上で有利な車載機器用制御装置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】
【０００５】
上述の目的を達成するため、本発明は、車両に搭載された車載機器の動作の設定を行う車載機器用制御装置であって、運転者が前記車載機器に対して設定する前記動作の設定データを検出する設定検出手段と、前記運転者の音声から音声データを生成する音声データ生成手段と、前記音声データから前記音声の特徴量を検出する音声特徴量検出手段と、前記音声の特徴量に基づいて前記運転者を類別する運転者類別手段と、前記運転者類別手段によって類別された運転者と、前記設定検出手段で検出された前記設定データとを関連付けて記憶する設定データ記憶手段と、前記運転者類別手段により運転者が類別されると、該類別された運転者に対応する設定データを前記設定データ記憶手段から読み出すと共に、該読み出した前記設定データに基づいて前記車載機器の動作を自動的に設定する動作設定手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、運転者の音声の特徴量に基づいて運転者を類別し、運転者が類別されると、該類別された運転者に対応する設定データを記憶手段から読み出して車載機器の動作を自動的に設定するので、従来のように複雑で精度の高い個人認証を行う必要が無く、コストを低減しつつユーザの負担を軽減する上で有利となる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施の形態である車載機器用制御装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】（ａ）は第１データテーブル２０Ａの説明図、（ｂ）は第２データテーブル２０Ｂの説明図、（ｃ）は第３データテーブル２０Ｃの説明図である。
【図３】第４データテーブル２０Ｄの説明図である。
【図４】（ａ）は第５データテーブル２０Ｅの説明図、（ｂ）は第６データテーブル２０Ｆの説明図である。
【図５】実施の形態の車載機器用制御装置１００の動作を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施の形態の車載機器用制御装置１００のブロック図である。
【図７】（ａ）、（ｂ）は性別の尤もらしさを示す尤度と、頻度とを関連付けた尤度分布データを示す説明図である。
【図８】（ａ）、（ｂ）は年齢の尤もらしさを示す尤度と、頻度とを関連付けた尤度分布データを示す説明図である。
【図９】第３の実施の形態の車載機器用制御装置１００のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（第１の実施の形態）
次に、本発明の第１の実施の形態について図１乃至図５を参照して説明する。
車載機器用制御装置１００は、車両に搭載された車載機器２００の動作の設定を自動的に行うものである。
【０００９】
車載機器２００は、運転座席２０２、エアコン２０４、オーディオ装置２０６、ナビゲーション装置２０８などを含む。
車載機器２００は、運転者が車載機器２００の動作を設定する操作を行うと、言い換えると、運転者が自分の嗜好に合わせて車載機器２００を操作し、あるいは、調整すると、車載機器２００の動作の設定データを検出する検出部を有している。
例えば、運転座席２０２は、運転座席の前後位置を示す座席前後位置データ、座席の高さ位置を示す座席高さ位置データを検出する検出部２０２Ａを有している。
エアコン２０４は、温度、風量を調整するための温度、風量操作スイッチ２７と、このスイッチ２７が操作されるとその操作に基づいてエアコン２０４の動作の設定データを検出する検出部２０４Ａとを有している。
オーディオ装置２０６は、音声を調整するための音声調整ダイヤル２６を有しているが、このダイヤル２６が操作されるとその操作に基づいてオーディオ装置２０６の動作の設定データを検出する検出部２０６Ａとを有している。
ナビゲーション装置２０８は、種々の操作を入力するためのタッチパネルと、このタッチパネルが操作されるとその操作に基づいてナビゲーション装置２０８の動作の設定データを検出する検出部２０８Ａとを有している。
これら検出部２０２Ａ、２０４Ａ、２０６Ａ、２０８Ａは、運転者が車載機器２００に対して設定する動作の設定データを検出する設定検出手段を構成している。
【００１０】
車載機器用制御装置１００は、ＥＣＵ１０、共通バス１２、音声入力部１４、操作情報入力部１６、メモリ１８、データべース２０、制御指令出力部１７、音声出力部２４、表示制御部２６、マイクロフォン２８、スピーカー３０、ディスプレイ３２、音声認識部３４、音声合成部３６などを含んで構成されている。
【００１１】
ＥＣＵ１０は、車両の各部を制御するコンピュータの中央処理装置である。
共通バス１２は、ＥＣＵ１０と、音声入力部１４、操作情報入力部１６、メモリ１８、データべース２０、制御指令出力部１７、音声出力部２４、表示制御部２６、音声認識部３４、音声合成部３６とを接続する情報伝送のための通信路である。
【００１２】
音声入力部１４は、マイクロフォン２８において音声から変換された電気信号をデジタルデータにＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄコンバータを備えている。
したがって、マイクロフォン２８および音声入力部１４は、運転者の音声から音声データを生成する音声データ生成手段を構成している。
音声認識部３４は、音声入力部１４からの音声データに基づいて運転者が発生した音声による車載装置２００に対する操作指令を音声認識し、その認識結果を後述する音声制御手段２９に供給するものである。
【００１３】
音声出力部２４は、音声合成部３６から供給されるデジタルデータとしての音声データをアナログ信号にＤ／Ａ変換するＤ／Ａコンバータを備えている。
スピーカー３０は、音声出力部２４から供給されるアナログ信号を音声として発生するものである。
音声合成部３６は、後述する音声制御手段２９から供給される案内用データに基づいて音声データを生成し音声出力部２４に供給するものである。
【００１４】
操作情報入力部１６は、各検出部２０２Ａ、２０４Ａ、２０６Ａ、２０８Ａで検出された車載機器２００の動作の設定データを収集し取り込む入出力部（Ｉ／Ｏ）およびインターフェース（Ｉ／Ｆ）と、ＥＣＵ１０との間で各車載機器の設定データを通信するＣＡＮ通信手段とを含んで構成されている。
【００１５】
制御指令出力部１７は、後述する動作設定手段２８および音声制御手段２９から供給される制御データに基づいて各車載機器２００に制御指令を与えるものである。
【００１６】
メモリ１８は、ＥＣＵ１０が実行する制御プログラムを格納するＲＯＭ、ＥＣＵ１０がワークエリアとして使用するＲＡＭを含んで構成されている。
メモリ１８に格納される制御プログラムは、ＥＣＵ１０が実行することにより、音質特徴量検出手段２２、イントネーション特徴量検出手段２４、運転者類別手段２６、動作設定手段２８、音声制御手段２９として機能するものであり、後で詳述する。
データべース２０は、後述するデータテーブルを格納するものであり、後で詳述する。
表示制御部２６は、ＥＣＵ１０から共通バス１２を介して供給される画像データをディスプレイ３２に表示させるものである。
【００１７】
次に、メモリ１８の制御プログラムがＥＣＵ１０によって実行されることで実現される、音質特徴量検出手段２２、イントネーション特徴量検出手段２４、運転者類別手段２６、動作設定手段２８、音声制御手段２９について説明する。
【００１８】
音質特徴量検出手段２２は、音声入力部１４から供給される運転者の音声データに基づいて、基本周波数（発声者の声帯の振動数）の平均値と、その時間的な変動を求めることで音声を定量化（quantization）することで音声の第１特徴量を検出するものである。
特定の単語とは、例えば、“ア”、“イ”、“ウ”、“エ”、“オ”などの母音である。
この定量化された母音についての基本周波数の平均値とその時間的な変動（標準偏差）から、男性と女性の判別が可能になる。
【００１９】
音質特徴量検出手段２２は、さらに、“ア”、“イ”、“ウ”、“エ”、“オ”などの母音を特徴付けるホルマント、例えば、母音“ア”を特徴付ける優勢な周波数成分（第１ホルマント、第２ホルマント……）を抽出することで音声を定量化することで音声の第２特徴量を検出するものである。
なお、第１ホルマント値は例えば母音“ア”を特徴付ける抽出された優勢な周波数成分のうちで最も低い周波数成分、第２ホルマント値は母音“ア”を特徴付ける抽出された優勢な周波数成分のうちで第１ホルマント値の次に低い周波数成分である。
この母音についてのホルマントから、判別した男性あるいは女性について、類似するホルマントが抽出される発声者については同一人物であるという概略的な分類判定が可能になる。
つまり、男性、女性の区別だけでなく男性であれば男性Ａ、男性Ｂなどのようにさらに概略的に限られた範囲で数種類に類別（classification）することが可能になる。
【００２０】
本実施の形態では、車両の運転者は不特定多数ではなく、特定の範囲のユーザであり、具体的には、家族、あるいは、会社内の限られた社員などのように少人数である場合を想定している。
すなわち、車両の運転者が不特定多数であるときには車両の運転者のそれぞれに固有の識別情報としてのＩＤを割り当てると共に、各ユーザをＩＤで識別する必要がある。
これに対して本実施の形態では、車両のユーザが特定の少人数の範囲に限定されることから大雑把に類別し、男性あるいは女性の区別と、男性であれば男性Ａであるか男性Ｂであるかなどのようにさらに概略的に限られた範囲で数種類に類別するだけで足りる。
【００２１】
イントネーション特徴量検出手段２４は、音声入力部１４から供給される運転者の音声データに基づいて、音声のイントネーションを定量化することで音声の第３特徴量（イントネーション情報）を検出するものである。
本実施の形態では、音質特徴量検出手段２２およびイントネーション特徴量検出手段２４が、音声データから音声の特徴量を検出する音声特徴量検出手段を構成している。
【００２２】
運転者類別手段２６は、音質特徴量検出手段２２およびイントネーション特徴量検出手段２４によって検出された音声の第１、第２、第３特徴量に基づいて運転者を類別するものである。
より詳細には、運転者類別手段２６は、第１、第２、第３特徴量から、運転者が男性であるか女性であるか、さらに男性であれば男性Ａ、男性Ｂのうちの何れに類別されるかなどの概略的な類別を行う。
【００２３】
動作設定手段２８は、運転者類別手段２６により運転者が類別されると、該類別された運転者に対応する設定データをデータベース２０（第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆ）から読み出すと共に、該読み出した設定データに基づいて車載機器２００の動作を自動的に設定するものである。
本実施の形態では、動作設定手段２８は、データベース２０から読み出した設定データを制御データとして制御指令出力部１７に供給し、制御指令出力部１７は、受け取った設定データに基づいて車載機器２００の動作を設定する。
【００２４】
音声制御手段２９は、音声認識部３４から供給される操作指令の認識結果に基づいて所定の制御データを生成し、この制御データを制御指令出力部１７を介して各車載機器２００に供給することで車載機器２００の制御を行う。
また、音声制御手段２９は、案内用データを音声合成部３６に供給する。
案内用データは、運転者が車載機器２００を操作する際にその操作を案内する音声を音声合成部３６から発生させるためのデータであり、また、運転者が音声によって車載機器２００を操作する際に発声すべき内容を案内する音声を音声合成部３６から発生させるためのデータである。
このように音声制御手段２９が音声認識部３４および音声合成部３６と共に動作することにより、音声によって車載機器２００の操作を行えるよう構成されている。
【００２５】
図１に示すように、データべース２０は、第１データテーブル２０Ａ、第２データテーブル２０Ｂ、第３データテーブル２０Ｃ、第４データテーブル２０Ｄ、第５データテーブル２０Ｅ、第６データテーブル２０Ｆを格納している。
図２（ａ）は第１データテーブル２０Ａの説明図、（ｂ）は第２データテーブル２０Ｂの説明図、（ｃ）は第３データテーブル２０Ｃの説明図、図３は第４データテーブル２０Ｄの説明図、図４（ａ）は第５データテーブル２０Ｅの説明図、（ｂ）は第６データテーブル２０Ｆの説明図である。
【００２６】
（第１データテーブル２０Ａ）
図２（ａ）に示す第１データテーブル２０Ａは、運転者類別手段２６により発話者（運転者）が男性あるいは女性であるかを判定する際に利用される。
第１データテーブル２０Ａには、男性、女性それぞれに応じた例えば母音“ア”についての音声の基本周波数（声帯の振動数）の平均値とその変動範囲とが対応して格納されている。
すなわち、男性および女性のそれぞれに対応する第１特徴量が既知のデータとしてデータべース２０に格納されている。
【００２７】
（第２データテーブル２０Ｂ）
図２（ｂ）に示す第２データテーブル２０Ｂは、発話者が男性であれば男性Ａあるいは男性Ｂのうちの何れに類別されるかなどの概略的な類別を行う際に用いられる。
第２データテーブル２０Ｂは、類別された発話者（Ａ、Ｂ）と、発話者の音声が定量化されることで得られた第１ホルマント値および第２ホルマント値とが対応付けて格納される。
本実施の形態では、４人の発話者が車載機器用制御装置１００を使用した場合について説明する。
第２データテーブル２０Ｂは、４人の発話者それぞれ発話を行い、たとえば母音“ア”を特徴付ける優勢な周波数成分である第１ホルマント、第２ホルマントを抽出する音声の定量化を行うことで構築される。
すなわち、第１ホルマント値が周波数ｆ１１〜ｆ１２の範囲内であり、第２ホルマント値が周波数ｆ２１〜ｆ２２の範囲内である発話者はたとえばＡ、第１ホルマント値が周波数ｆ１３〜ｆ１４の範囲内であり、第２ホルマント値が周波数ｆ２３〜ｆ２４の範囲内である発話者はＢ、第１ホルマント値が周波数ｆ１５〜ｆ１６の範囲内であり、第２ホルマント値が周波数ｆ２５〜ｆ２６の範囲内である発話者はＣ、第１ホルマント値が周波数ｆ１７〜ｆ１８の範囲内であり、第２ホルマント値が周波数ｆ２７〜ｆ２８の範囲内である発話者はＤとして、第１ホルマント値および第２ホルマント値と類別された発話者とが対応つけられてデータテーブル２０Ｂに設定される。
すなわち、類別された発話者に対応する第２特徴量がデータべース２０に格納されている。
【００２８】
（第３データテーブル２０Ｃ）
図２（ｃ）に示す第３データテーブル２０Ｃは、発話者（発話者Ａ、発話者Ｂ、発話者Ｃ、発話者Ｄ）と、イントネーション特徴量検出手段２４により検出された第３特徴量とを対応付けて格納している。
すなわち、類別された発話者に対応する第３特徴量がデータべース２０に格納されている。
【００２９】
（第４データテーブル２０Ｄ）
図３に示す第４データテーブル２０Ｄは、第１、第２、第３特徴量から概略的に類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを示すテーブルである。
すなわち、第４データテーブル２０Ｄは、類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄと、性別と、イントネーション情報とを対応付けて格納している。
【００３０】
（第５データテーブル２０Ｅ）
図４（ａ）に示す第５データテーブル２０Ｅは、運転者類別手段２６により類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、運転座席の座席前後位置を自分に最適な位置に操作したときの座席前後位置データを、類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄにそれぞれ対応付けて格納したテーブルである。
すなわち、第５データテーブル２０Ｅは、車載機器２００としての運転座席の動作の設定データである座席前後位置データを、類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄにそれぞれ対応付けて格納する。
【００３１】
（第６データテーブル２０Ｆ）
図４（ｂ）に示す第６データテーブル２０Ｆは、運転者類別手段２６により類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、運転座席２０２の座席高さ位置を自分に最適な位置に操作したときの座席高さ位置データを、前記類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄにそれぞれ対応付けて格納したテーブルである。
すなわち、第６データテーブル２０Ｆは、車載機器２００としての運転座席の動作の設定データである座席高さ位置データを、類別された運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄにそれぞれ対応付けて格納する。
本実施の形態では、第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆが、運転者類別手段２６によって類別された運転者と、設定検出手段で検出された設定データとを関連付けて記憶する設定データ記憶手段を構成している。
【００３２】
本実施の形態では、制御指令出力部１７は、運転者類別手段２６により類別された運転者運転者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄに応じて第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆに格納されている座席前後位置データおよび座席高さ位置データを、制御データとして受け取り、この制御データを運転座席２０２へ出力する。これにより、運転座席２０２の動作の設定がなされる。
なお、運転座席２０２は、動作設定手段２８から制御指令出力部１７を介して供給された座席前後位置データおよび座席高さ位置データに基づいて座席位置を自動的に調整する機能を有している。
【００３３】
図５は、この実施の形態の車載機器用制御装置１００の動作を示すフローチャートである。
以下、図１、図２、図３、図４および図５のフローチャートを参照しながら動作について説明する。
なお、以下の説明では車両を利用するユーザは男性２人、女性２人であり、家族あるいは会社の特定の社員とする。そして、これら男性２人、女性２人のユーザはこの車載機器用制御装置１００を備えた車両を共有して利用する。
また、車載機器用制御装置１００のデータべース２０には、男性２人、女性２人の各ユーザについての性別情報、ホルマント値情報、イントネーション情報は未だ収集されていないものとする。
【００３４】
まず、ユーザＡが車を使用するためドアを開けて運転席に乗り込んだ状態から説明を始める。
ユーザＡはキーによりイグニッションキースイッチを操作してアクセサリ電源をオン状態に操作する。この状態では、車のエンジンは始動していない。
アクセサリ電源がオン状態になると、車両の各部を制御するコンピュータ（ＥＣＵ）、ＥＣＵ１０にも電源が投入された状態になる。
ＥＣＵ１０は各種初期設定処理を行なった後、メモリ１８に格納されている動作設定手段２８を実行することでこの実施の形態の車載機器用制御装置１００の動作が開始される。
【００３５】
この車載機器用制御装置１００の動作が開始されると、まず運転席に乗り込んだ運転者の音声の第１、第２特徴量の検出が行われる（ステップＳ１）。
なお、運転者の音声は、車載機器２００の制御を行うための制御指令を運転者が発声した際の音声を利用すればよい。
あるいは、音声制御手段２９が音声合成部３６にデータを供給して特定の言葉の発声を促す音声案内をスピーカー３０から発生させ、この音声案内に応じて運転者が発声した音声を利用してもよい。
運転者が発音した音声はマイクロフォン２８により電気信号へ変換され、さらに音声入力部１４のＡ／Ｄコンバータによりデジタルデータへ変換され、音質特徴量検出手段２２により第１、第２特徴量が検出される。
詳細に説明すると、一般に声帯の振動数が音声の基本周波数に対応する。そして、音声の基本周波数は時間とともにゆっくり変動することから、発声者ごとの基本周波数の変動をその平均値と標準偏差で定量化し第１特徴量を検出する。
この基本周波数の発声者ごとの変動は、男性と女性とでは約１オクターブの差があり、男性の基本周波数の平均値と標準偏差はそれぞれ１２５Ｈｚと２０．５Ｈｚであり、女性の基本周波数の平均値と標準偏差はそれぞれ２５０Ｈｚと４１．５Ｈｚであり、男性、女性ともに対数周波数軸上で正規分布をしている。
また、基本周波数の時間変動特性をその電力スぺクトルにより調べると５〜１０Ｈｚの帯域に収まる。
以上のことから図２（ａ）の第１データテーブル２０Ａに示すように音声の基本周波数の平均値と標準偏差とから男性と女性の類別が可能となる。
また、音声のホルマント周波数は、発声者や環境により変動する。
一般に第１ホルマントと第２ホルマントとが音韻を特徴付けるのに重要であり、これら第１ホルマントと第２ホルマントの値（ホルマント周波数）により規定される、母音の種類による領域は少数の発話者の音声では重複することはないため、家族やグループの限定された人数の発話者については個々の特徴が前記第１ホルマントと第２ホルマントの値により規定される母音の種類による領域に現れることになるため、家族やグループの限定された人数の発話者をそれぞれ類別することが可能になる。
以上のことから図２（ｂ）のデータテーブル２０Ｂに示すように第１ホルマントと第２ホルマントの値により発声者ごとの類別が可能となる。
すなわち、第１ホルマントと第２ホルマントを捉えることにより第２特徴量を検出する。
【００３６】
続いてイントネーション特徴量検出手段２４により音声のイントネーションを定量化することで音声の第３特徴量（イントネーション情報）を検出する（ステップＳ２）。
第３の特徴量の検出では、基本周波数の推移分布を調べると基本周波数が低下する推移が５０％、上昇する推移が１８％などというように基本周波数の推移についても個々に特徴が現れる傾向にあることから、発声者ごとの特定の単語やフレーズのイントネーションの検出を行い、図２（ｃ）の第３データテーブル２０Ｃに示すように特定の単語やフレーズのイントネーションから発声者ごとの類別を行う。
これら第１、第２、第３データテーブル２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃはデータべース２０に格納される。
【００３７】
この車載機器用制御装置１００では、続いてデータべース２０に格納された第１、第２、第３データテーブル２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃをもとに、運転席に乗り込んだ発話者ごとの類別処理を行う（ステップＳ３）。
この類別処理では、運転席に乗り込んだ発話者（運転者）について概略的な類別を行い、図３に示す第４データテーブル２０Ｄに記録する。
図３の例では、イントネーションについては後半付近が上がる傾向になり、性別は男性、第１ホンマルト値が周波数ｆ１１〜ｆ１２の範囲内であり、第２ホンマルト値が周波数ｆ２１〜ｆ２２の範囲内であると、運転者Ａと類別される。
また、イントネーションについては中央付近が上がる傾向になり、性別は男性、第１ホンマルト値が周波数ｆ１３〜ｆ１４の範囲内であり、第２ホンマルト値が周波数ｆ２３〜ｆ２４の範囲内であると、運転者Ｂと類別される。
また、イントネーションについては後半付近が下がる傾向になり、性別は女性、第１ホンマルト値が周波数ｆ１５〜ｆ１６の範囲内であり、第２ホンマルト値が周波数ｆ２５〜ｆ２６の範囲内であると、運転者Ｃと類別される。
また、イントネーションについては中央付近が下がる傾向になり、性別は女性、第１ホンマルト値が周波数ｆ１７〜ｆ１８の範囲内であり、第２ホンマルト値が周波数ｆ２７〜ｆ２８の範囲内であると、運転者Ｄと類別される。
【００３８】
次に、前記ステップＳ３において類別処理が行われた発話者（運転者）についてデータベース２０に登録されているか否かを判定する（ステップＳ４）。
具体的には、図４（ａ）、（ｂ）に示すように、発話者毎の車載機器２００の動作の設定データを格納した第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆに登録されているか否かを判定する。
なお、本実施の形態では、車載機器２００が運転座席２００Ａであり、設定データが座席前後位置データおよび座席高さ位置データである場合について説明するが、設定データは車載機器２００によって異なるものである。
設定データとしては、例えば、エアコン２０４の温度、風量の設定データ、オーディオ装置２０６の選曲、音量、音質についての設定データ、ナビゲーション装置についての各種設定データを含む。
従って、第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆに登録されてないと判定すると、運転座席２０２の座席前後位置や座席高さを含む車載機器２００の調整操作を促すアナウンスを音声制御手段２９、音声合成部３６、音声出力部２４を用いてスピーカー３０から出力する（ステップＳ７）。
そして、運転席に乗り込んだ発話者が運転座席２０２の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の調整操作を行うと、あるいは車載機器の調整操作を行わない場合には一定の時間が経過すると、前記調整操作されたときには調整された座席前後位置や座席高さ、調整操作されないときには現状の座席前後位置や座席高さを含む車載機器２００の設定データを検出する（ステップＳ８）。
そして、ステップＳ３において類別処理が行われた発話者により調整された、あるいは容認された運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器２００の設定データを第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆへ格納する。
このようにしてステップＳ３において類別処理が行われた発話者についての設定データがデータベース２０（第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆ）に登録される。
【００３９】
一方、ステップＳ４において、第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆに前記発話者についての設定データが登録されていると判定すると、第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆから当該発話者についての運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の設定データを読み出す（ステップＳ５）。
そして、読み出した車載機器の設定データを制御指令出力部１７へ出力し、運転席座席の座席前後位置や座席高さの調整機構を含む車載機器へ前記設定データを設定し、前記発話者に最適な状態に前記運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の状態を自動的に調整する（ステップＳ６）。
なお、前記発話者は前記自動調整された前記運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の状態に満足しているとは限らず、前記発話者は前記運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の調整操作をさらに行うことも考えられる。
このため、さらに前記運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の調整操作が前記発話者により行われたか否かを判定し（ステップＳ１０）、この結果、車載機器の調整操作が前記発話者により行われたと判定すると、この再調整された前記運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の調整結果を検出し（ステップＳ８）、前記発話者についての前記車載機器の新たな設定データとして第５、第６データテーブル２０Ｅ、２０Ｆに登録する（ステップＳ９）。
従って、前記発話者が、次回、前記運転席に乗り込んだときには、その発話者についての前記運転席座席の座席前後位置や座席高さを含む車載機器の設定データを用いて車載機器２００が自動的に設定される。
【００４０】
本実施の形態によれば、運転者の音声の特徴量に基づいて運転者を類別すると共に、類別された運転者と設定データとを関連付けて記憶し、運転者が類別されると、該類別された運転者に対応する設定データを読み出して車載機器の動作を自動的に設定するようにした。
この場合、家族、あるいは、会社内の限られた社員などのように限定された少人数のユーザで１台の共用車両を使用するといった用途では、運転者を厳密に識別する必要が無く、本実施の形態のように音声の特徴量を用いることでユーザ（運転者）を十分に類別することができる。
したがって、従来のように顔認識、声紋認識、指紋認識、静脈認識などを用いた複雑で精度の高い個人認証を行う場合に比較して、コストを低減できる。
また、運転者は車載機器を使用する際に、音声を発声するといった極めて簡単な操作を行えばよく、個人認証を行うために種々の認証データを事前に登録する操作や個人認証を行う毎に認証のための操作が不要となり、ユーザの負担を軽減する上で極めて有利となる。
【００４１】
（第２の実施の形態）
次に第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態は、車載機器用制御装置１００を使用する頻度が多くなるほど、運転者の類別を行う際の精度をより向上させるようにしたものである。
【００４２】
図６は第２の実施の形態の車載機器用制御装置１００のブロック図である。
なお、以下の実施の形態では第１の実施の形態と同様の部分には同一の符号を付してその説明を省略しあるいは簡単に行う。
第２の実施の形態では、第１の実施の形態における動作設定手段２８、音声制御手段２９に加えて、音声特徴量検出手段４０、第１尤度算出手段４２、第１尤度分布データ生成手段４４、第１尤度範囲設定手段４６、運転者類別手段４８が設けられている。
これら音声特徴量検出手段４０、第１尤度算出手段４２、第１尤度分布データ生成手段４４、第１尤度範囲設定手段４６は、メモリ１８に格納される制御プログラムがＥＣＵ１０が実行することにより実現されるものである。
また、データべース２０には、第１尤度分布データテーブル５０と、設定データ用テーブル５２が設けられている。
【００４３】
音声特徴量検出手段４０は、音声入力部１４から供給される音声データに基づいて音声を定量化し音声の特徴量を検出するものである。
音声特徴量検出手段４０は、第１の実施の形態と同様に、音質特徴量検出手段２２およびイントネーション特徴量検出手段２４で構成され、第１乃至第３特徴量を検出するものであってもよい。
あるいは、音声特徴量検出手段４０は、話す速度、アクセントを特徴量として検出するものであってもよく、特徴量は音声を特徴付けできるもので限定されない。
【００４４】
第１尤度算出手段４２は、特徴量に基づいて該特徴量の尤度を算出するものである。
本実施の形態では、特徴量の尤度とは、特徴量によって示される音声の特徴がどの程度当てはまるかを示す度合い、言い換えると、運転者（発話者）を識別するための特徴の尤もらしさを示す度合いである。
例えば、第１の実施の形態における第１、第２特徴量に基づいて、運転者の特徴を示す性別（女性らしさ、男性らしさ）の尤もらしさを示す尤度を求めることができる。
あるいは、上記と同様の特徴量に基づいて、運転者の特徴を示す年齢（低年齢らしさ、高年齢らしさ）の尤もらしさの度合いを示す尤度を求めることができる。
特徴量から尤度を算出する手法としては、多変量解析など従来公知のさまざまな手法が採用可能である。
【００４５】
第１尤度分布データ生成手段４４は、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に、第１尤度算出手段４２により算出された尤度と、該尤度が出現した頻度とを関連付けた尤度分布データを生成するものである。
図７（ａ）、（ｂ）は性別の尤もらしさを示す尤度と、頻度とを関連付けた尤度分布データを示す説明図である。
横軸の尤度は、左方向に向かうにつれて女性らしさが高くなり、右方向に向かうにつれて男性らしさが高くなることを示している
図７（ａ）に示すように、第１尤度算出手段４２による尤度の算出回数が低い状態では、運転者毎の尤度のデータ数が少ないため、尤度分布のピークが２つ生じていることはわかるものの、男性か女性かを判断するには十分な尤度分布が得られていない。
一方、図７（ｂ）に示すように、第１尤度算出手段４２による尤度の算出回数が高くなると、運転者毎の尤度のデータ数が多くなるため、尤度分布のピークが顕著にあらわれ、左右に離間して２つのピークがあることが明らかとなる。
したがって、２つのピークのうち一方のピークは女性に相当し、他方のピークは男性に相当していることがわかる。
ここで、第１尤度算出手段４２によって算出された尤度が、上記の尤度分布のうちどの位置に該当するか、言い換えると、２つのピークのうちどちらのピークにより近いかを調べれば運転者の性別を特定できることになる。
【００４６】
また、図８（ａ）、（ｂ）は年齢の尤もらしさを示す尤度と、頻度とを関連付けた尤度分布データを示す説明図である。
横軸の尤度は、左方向に向かうにつれて若年らしさが高くなり、右方向に向かうにつれて年配らしさが高くなることを示している。
図８（ａ）に示すように、第１尤度算出手段４２による尤度の算出回数が低い状態では、運転者毎の尤度のデータ数が少ないため、尤度分布のピークが不明瞭であり、年配か若年かを判断するには十分な尤度分布が得られていない。
一方、図８（ｂ）に示すように、第１尤度算出手段４２による尤度の算出回数が高くなると、運転者毎の尤度のデータ数が多くなるため、尤度分布のピークが顕著にあらわれ、左右に離間した２つのピークがあることが明らかとなる。
したがって、２つのピークの尤度の大きさに基づいて、一方のピークは若年に相当し、他方のピークはやや年配に相当していることがわかる。
ここで、第１尤度算出手段４２によって算出された尤度が上記の尤度分布のどの位置に該当するか、言い換えると、２つのピークのうちどちらのピークにより近いかを調べれば、運転者の年齢の範囲を特定できることになる。
【００４７】
第１尤度分布データテーブル５０は、第１尤度分布データ生成手段４４によって生成された尤度分布データを記録するものであり、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に尤度分布データを更新して記録する。
したがって、図７、図８に示すように、各運転者が車載機器用制御装置１００を使用するほど尤度分布データが更新され、尤度分布データが更新されるほど尤度分布データのピークはより高くなる。
【００４８】
第１尤度範囲設定手段４６は、上述した尤度分布データに基づいて同一の特徴を有する運転者の音声であると識別される尤度の範囲を第１識別範囲としたとき、該第１識別範囲を各運転者のそれぞれに対応して設定するものである。
図７（ｂ）で示すと、女性に対応するピークを含む第１識別範囲ΔＷは下限値ｗ０、上限値ｗ１で示される。男性に対応するピークを含む第１識別範囲ΔＭは下限値ｍ０、上限値ｍ１で示される。
また、図８（ｂ）で示すと、若年に対応するピークを含む第１識別範囲ΔＹは下限値ｙ０、上限値ｙ１で示される。やや年配に対応するピークを含む第１識別範囲ΔＡは下限値ａ０、上限値ａ１で示される。
【００４９】
運転者類別手段４８は、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に、該算出された尤度が各第１識別範囲の何れに該当するかを判定し、その判定結果に基づいて運転者を類別するものである。
すなわち、運転者類別手段４８は、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に、該算出された尤度が第１識別範囲ΔＷ、ΔＭの何れに該当するかを判定することにより、運転者の男性、女性の性別を特定する。
また、運転者類別手段４８は、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に、該算出された尤度が第１識別範囲ΔＹ、ΔＡの何れに該当するかを判定することにより、運転者の年齢範囲を特定する。
【００５０】
設定データ用テーブル５２は、運転者類別手段４８によって類別された運転者と、設定検出手段２０２Ａ乃至２０８Ａで検出された設定データとを関連付けて記憶するものであり、設定データ記憶手段を構成している。
【００５１】
運転者類別手段４８によって運転者が類別された後、動作設定手段２８は第１の実施の形態と同様に、設定データ用テーブル５２を用いて座席位置設定機構３０を制御し座席位置を設定する。
【００５２】
第２の実施の形態によれば、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に第１尤度分布データテーブル５０の第１尤度分布データが更新され、第１尤度分布データが更新されるほど第１尤度分布データのピークはより高くなる。
したがって、第１尤度範囲設定手段４６によって設定される第１識別範囲の範囲ΔＷ、ΔＭ、ΔＹ、ΔＡの範囲をより狭くすることができ、したがって、運転者を類別する際の精度を高める上で有利となる。
そのため、第１の実施の形態に比較して、運転者を誤って類別することを防止する上で有利となり、したがって、使い勝手を高める上でより有利となる。
【００５３】
（第３の実施の形態）
次に第３の実施の形態について説明する。
第３の実施の形態は、第２の実施の形態に加え、運転者の運転の癖を検出することにより、運転者を類別する際の精度をより向上させるようにしたものである。
【００５４】
図９は第３の実施の形態の車載機器用制御装置１００のブロック図である。
第３の実施の形態では、第２の実施の形態に加えて、運転状態検出手段４９、運転特徴量検出手段５０、第２尤度算出手段５２、第２尤度分布データ生成手段５４、第２尤度範囲設定手段５６をさらに備えている。
また、データべース２０には、第１尤度分布データテーブル５０と、設定データ用テーブル５２とに加えて、第２尤度分布データテーブル６０が設けられている。
【００５５】
運転状態検出手段４９は、アクセルペダルの作動状態を検出するアクセル検出部４９Ａ、ブレーキペダルの作動状態を検出するブレーキ検出部４９Ｂ、ステアリングの作動状態を検出するステアリング検出部４９Ｃ、シフトレバーの作動状態を検出するシフト検出部４９Ｄなどを含んで構成されている。
言い換えると、運転状態検出手段４９は、運転者による車両の運転の運転操作データを検出するものである。
【００５６】
運転特徴量検出手段５０は、運転状態検出手段４９から供給される各検出結果に基づいて運転操作データを定量化し運転者の運転の癖である運転の特徴量を検出するものである。
このような特徴量としては、アクセルペダルおよびブレーキペダルの操作頻度や操作速度、ステアリングの回転量および回転速度、シフトレバーの操作頻度などを用いることができる。
【００５７】
第２尤度算出手段５２は、特徴量に基づいて該特徴量の尤度を算出するものである。
本実施の形態では、特徴量の尤度とは、特徴量によって示される運転の癖の特徴がどの程度当てはまるかを示す度合い、言い換えると、運転者（発話者）を識別するための特徴の尤もらしさを示す度合いである。
例えば、上述したアクセルペダルの操作頻度や操作速度で示される特徴量に基づいて、運転者の特徴の尤もらしさを示す尤度を求めることができる。
【００５８】
第２尤度分布データ生成手段５４は、第２尤度算出手段５２によって尤度が算出される毎に、第２尤度算出手段５２により算出された尤度と、該尤度が出現した頻度とを関連付けた第２尤度分布データを生成するものである。
ここで、第２尤度算出手段５２によって算出された尤度が、第２尤度分布のどのピークにより近いかを調べれば運転者を特定できることになる。
【００５９】
第２尤度分布データテーブル６０は、第２尤度分布データ生成手段５４によって生成された第２尤度分布データを記録するものであり、第２尤度算出手段５２によって尤度が算出される毎に第２尤度分布データを更新して記録する。
したがって、各運転者が車載機器用制御装置１００を使用するほど第２尤度分布データが更新され、第２尤度分布データが更新されるほど尤度分布データのピークはより高くなる。
【００６０】
第２尤度範囲設定手段５６は、上述した尤度分布データに基づいて同一の特徴を有する運転者の運転であると識別される尤度の範囲を第２識別範囲としたとき、該第２識別範囲を各運転者のそれぞれに対応して設定するものである。
【００６１】
運転者類別手段４８は、第１尤度算出手段４２によって尤度が算出される毎に、該算出された尤度が各第２識別範囲の何れに該当するかを判定し、その判定結果に基づいて運転者を類別する。この際、運転者類別手段４８は、第２尤度算出手段５２によって算出された尤度が各第２識別範囲の何れに該当するかの判定結果を参照して運転者の類別を行う。
【００６２】
第３の実施の形態では、運転者類別手段４８によって運転者が識別された後、動作設定手段２８は、第２の実施の形態と同様に、設定データ用テーブル５２を用いて座席位置設定機構３０を制御し座席位置を設定する。
【００６３】
第３の実施の形態によれば、運転者の音声の特徴量に加えて、運転の癖を参照して運転者を類別できるため、運転者を類別する際の精度を高める上で有利となる。
また、第２尤度算出手段５２によって尤度が算出される毎に第２尤度分布データテーブル６０の尤度分布データが更新され、尤度分布データが更新されるほど尤度分布データのピークはより高くなる。
したがって、第２尤度範囲設定手段５６によって設定される第２識別範囲をより狭くすることができ、したがって、運転者を類別する際の精度をさらに高める上で有利となる。
そのため、第２の実施の形態に比較して、運転者を誤って類別することをより確実に防止する上で有利となり、したがって、使い勝手を高める上でより一層有利となる。
【００６４】
なお、本実施の形態では、運転者の類別結果に応じて運転者に対応する設定データを車載機器に設定する場合について説明した。
しかしながら、運転者の類別結果に応じて次のような動作を行うようにしてもよい。
すなわち、運転者が車載機器に操作を行う毎に、運転者と、車載機器と、操作の種類とを対応付けてその操作の頻度を測定しその測定結果を記憶手段に格納しておく。
そして、運転者の類別結果に応じて前記記憶手段から該類別された運転者が行う頻度が高い操作を読み出し、その操作を優先して行えるように車載機器を設定する。
具体的には、タッチパネルなどを操作して複数の階層からなるメニューを順番に選択して種々の操作を行う場合、頻度が高いメニューあるいは選択項目を優先して、言い換えると、最上層のメニューの表示を省略して、頻度が高いメニューや選択項目を最初から表示させることが可能である。
したがって、車載装置に使い慣れた運転者に対しては、ショートカット操作ができるようにし、車載装置に使い慣れていない運転者に対しては、最上層のメニューから操作できるようにすることができ、車載機器の使い勝手の向上を図る上でより有利となる。
【符号の説明】
【００６５】
２２……音質特徴量検出手段、２４……イントネーション特徴量検出手段、２６……運転者類別手段、２０……データベース、２８……動作設定手段、１００……車載機器用制御装置、２００……車載機器。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された車載機器の動作の設定を行う車載機器用制御装置であって、
運転者が前記車載機器に対して設定する前記動作の設定データを検出する設定検出手段と、
前記運転者の音声から音声データを生成する音声データ生成手段と、
前記音声データから前記音声の特徴量を検出する音声特徴量検出手段と、
前記音声の特徴量に基づいて前記運転者を類別する運転者類別手段と、
前記運転者類別手段によって類別された運転者と、前記設定検出手段で検出された前記設定データとを関連付けて記憶する設定データ記憶手段と、
前記運転者類別手段により運転者が類別されると、該類別された運転者に対応する設定データを前記設定データ記憶手段から読み出すと共に、該読み出した前記設定データに基づいて前記車載機器の動作を自動的に設定する動作設定手段と、
を備えることを特徴とする車載機器用制御装置。
【請求項２】
前記特徴量に基づいて該特徴量の尤度を算出する第１尤度算出手段と、
前記第１尤度算出手段によって尤度が算出される毎に、前記第１尤度算出手段により算出された尤度と、該尤度が出現した頻度とを関連付けた第１尤度分布データを記録する第１尤度分布データ記録手段と、
前記第１尤度分布データに基づいて同一の運転者の音声であると識別される尤度の範囲を第１識別範囲としたとき、該第１識別範囲を各運転者のそれぞれに対応して設定する第１尤度範囲設定手段とをさらに備え、
前記運転者類別手段による前記運転者の類別は、前記第１尤度算出手段によって尤度が算出される毎に、該算出された尤度が前記各第１識別範囲の何れに該当するかの判定結果に基づいて行われる、
ことを特徴とする請求項１記載の車載機器用制御装置。
【請求項３】
運転者による車両の運転の運転操作データを検出する運転状態検出手段と、
前記運転操作データから前記運転者の運転の癖である運転の特徴量を検出する運転特徴量検出手段と、
前記特徴量に基づいて該特徴量の尤度を算出する第２尤度算出手段と、
前記第２尤度算出手段によって尤度が算出される毎に、前記第２尤度算出手段により算出された尤度と、該尤度が出現した頻度とを関連付けた第２尤度分布データを記録する第２尤度分布データ記録手段と、
前記第２尤度分布データに基づいて同一の運転者の運転であると識別される尤度の範囲を第２識別範囲としたとき、該第２識別範囲を各運転者のそれぞれに対応して設定する第２尤度範囲設定手段とをさらに備え、
前記運転者類別手段による前記運転者の類別は、前記第２尤度算出手段によって算出された尤度が前記各第２識別範囲の何れに該当するかを判定した判定結果を参照して行われる、
ことを特徴とする請求項１または２記載の車載機器用制御装置。
【請求項４】
前記音声の特徴量は、前記音声の基本周波数の平均値と前記音声の時間的な変動とを含む、
ことを特徴とする請求項１または２記載の車載機器用制御装置。
【請求項５】
前記音声の特徴量は、前記音声の第１ホルマントおよび第２ホルマントを含む、
ことを特徴とする請求項１または２記載の車載機器用制御装置。
【請求項６】
前記音声の特徴量は、前記音声のイントネーションを含む、
ことを特徴とする請求項１または２記載の車載機器用制御装置。
【請求項１】
車両に搭載された車載機器の動作の設定を行う車載機器用制御装置であって、
運転者が前記車載機器に対して設定する前記動作の設定データを検出する設定検出手段と、
前記運転者の音声から音声データを生成する音声データ生成手段と、
前記音声データから前記音声の特徴量を検出する音声特徴量検出手段と、
前記音声の特徴量に基づいて前記運転者を類別する運転者類別手段と、
前記運転者類別手段によって類別された運転者と、前記設定検出手段で検出された前記設定データとを関連付けて記憶する設定データ記憶手段と、
前記運転者類別手段により運転者が類別されると、該類別された運転者に対応する設定データを前記設定データ記憶手段から読み出すと共に、該読み出した前記設定データに基づいて前記車載機器の動作を自動的に設定する動作設定手段と、
を備えることを特徴とする車載機器用制御装置。
【請求項２】
前記特徴量に基づいて該特徴量の尤度を算出する第１尤度算出手段と、
前記第１尤度算出手段によって尤度が算出される毎に、前記第１尤度算出手段により算出された尤度と、該尤度が出現した頻度とを関連付けた第１尤度分布データを記録する第１尤度分布データ記録手段と、
前記第１尤度分布データに基づいて同一の運転者の音声であると識別される尤度の範囲を第１識別範囲としたとき、該第１識別範囲を各運転者のそれぞれに対応して設定する第１尤度範囲設定手段とをさらに備え、
前記運転者類別手段による前記運転者の類別は、前記第１尤度算出手段によって尤度が算出される毎に、該算出された尤度が前記各第１識別範囲の何れに該当するかの判定結果に基づいて行われる、
ことを特徴とする請求項１記載の車載機器用制御装置。
【請求項３】
運転者による車両の運転の運転操作データを検出する運転状態検出手段と、
前記運転操作データから前記運転者の運転の癖である運転の特徴量を検出する運転特徴量検出手段と、
前記特徴量に基づいて該特徴量の尤度を算出する第２尤度算出手段と、
前記第２尤度算出手段によって尤度が算出される毎に、前記第２尤度算出手段により算出された尤度と、該尤度が出現した頻度とを関連付けた第２尤度分布データを記録する第２尤度分布データ記録手段と、
前記第２尤度分布データに基づいて同一の運転者の運転であると識別される尤度の範囲を第２識別範囲としたとき、該第２識別範囲を各運転者のそれぞれに対応して設定する第２尤度範囲設定手段とをさらに備え、
前記運転者類別手段による前記運転者の類別は、前記第２尤度算出手段によって算出された尤度が前記各第２識別範囲の何れに該当するかを判定した判定結果を参照して行われる、
ことを特徴とする請求項１または２記載の車載機器用制御装置。
【請求項４】
前記音声の特徴量は、前記音声の基本周波数の平均値と前記音声の時間的な変動とを含む、
ことを特徴とする請求項１または２記載の車載機器用制御装置。
【請求項５】
前記音声の特徴量は、前記音声の第１ホルマントおよび第２ホルマントを含む、
ことを特徴とする請求項１または２記載の車載機器用制御装置。
【請求項６】
前記音声の特徴量は、前記音声のイントネーションを含む、
ことを特徴とする請求項１または２記載の車載機器用制御装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２０１０−１６３１００（Ｐ２０１０−１６３１００Ａ）
【公開日】平成２２年７月２９日（２０１０．７．２９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−８０１３（Ｐ２００９−８０１３）
【出願日】平成２１年１月１６日（２００９．１．１６）
【出願人】（０００００６２８６）三菱自動車工業株式会社 (2,892)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年７月２９日（２０１０．７．２９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１月１６日（２００９．１．１６）
【出願人】（０００００６２８６）三菱自動車工業株式会社 (2,892)
【Ｆターム（参考）】
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