車載装置
【課題】車両に運転者以外の者が乗車している場合であっても、そのときの乗員構成に最適なサービスを提供する。
【解決手段】車載装置１０の制御装置１１は、車載マイク１２により、車内に発生した音声を収集し、シートセンサ１９により、着座位置を特定し、発話者推定部３１により、音声および着座位置に基づいて発話者を推定し、会話内容推定部３２により、音声に基づいて会話内容を推定し、乗員構成推定部３３により、着座位置、発話者および会話内容に基づいて乗員構成を推定し、行動目的推定部３４により、会話内容および乗員構成に基づいて行動目的を推定し、レコメンドサービス決定部３５により、乗員構成および行動目的に基づいて推奨するサービスを決定する。
【解決手段】車載装置１０の制御装置１１は、車載マイク１２により、車内に発生した音声を収集し、シートセンサ１９により、着座位置を特定し、発話者推定部３１により、音声および着座位置に基づいて発話者を推定し、会話内容推定部３２により、音声に基づいて会話内容を推定し、乗員構成推定部３３により、着座位置、発話者および会話内容に基づいて乗員構成を推定し、行動目的推定部３４により、会話内容および乗員構成に基づいて行動目的を推定し、レコメンドサービス決定部３５により、乗員構成および行動目的に基づいて推奨するサービスを決定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば音楽や映像の再生サービスなど種々のサービスを提供する機能を備えた車載装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の車載装置においては、より最適なサービスを提供することが望まれており、例えば特許文献１に記載の装置は、車両の運転者が発する音声に基づいて当該運転者の心理状態を推定し、その心理状態に応じた楽曲を自動再生するように構成されている。この構成によれば、車両の運転者に最適なサービスを提供することができる。
ところで、車両に乗車する乗員は、運転者１人のみに限られず、乗員の構成としては、例えば、カップル、友人、家族、仕事仲間など様々なシチュエーションが考えられる。このように運転者以外の者が乗車している場合に、上記特許文献１の構成により運転者のみに最適なサービスを提供してしまうと、運転者を満足させることはできたとしても、他の同乗者をも満足させることができるとは限らない。場合によっては、提供した運転者向けのサービスにより他の同乗者に不快感を与えてしまうおそれもある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−９２４３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、本発明の目的は、車両に運転者以外の者が乗車している場合であっても、そのときの乗員構成に最適なサービスを提供することができる車載装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１の車載装置によれば、音声収集手段は、車内に発生した音声を収集する。着座位置特定手段は、車内において乗員が着座した座席の位置を着座位置として特定する。発話者推定手段は、音声収集手段が収集した音声、および、着座位置特定手段が特定した着座位置に基づいて、車内に存在する乗員のうち発話者を推定する。会話内容推定手段は、音声収集手段が収集した音声に基づいて、発話者による会話の内容を推定する。乗員構成推定手段は、着座位置特定手段が特定した着座位置、発話者推定手段が推定した発話者、および、会話内容推定手段が推定した会話内容に基づいて、車内に存在する乗員の構成を推定する。行動目的推定手段は、会話内容推定手段が推定した会話内容、および、乗員構成推定手段が推定した乗員構成に基づいて、車内に存在する乗員の行動目的を推定する。レコメンドサービス決定手段は、乗員構成推定手段が推定した乗員構成、および、行動目的推定手段が推定した行動目的に基づいて、推奨するサービスをレコメンドサービスとして決定する。
これにより、車内に存在する乗員の構成、さらには、その乗員の行動目的に応じたサービスが提供されるようになり、車両に運転者以外の者が乗車している場合であっても、そのときの乗員構成に最適なサービスを提供することができる。
【０００６】
請求項２の車載装置によれば、声紋パターン蓄積手段は、過去に車両に乗車した乗員の声紋パターンを蓄積する。そして、発話者推定手段は、音声収集手段が収集した音声の声紋パターンと声紋パターン蓄積手段が蓄積する声紋パターンとを照合することにより、発話者を推定する。
これにより、発話者推定手段による発話者の推定精度を向上することができる。
【０００７】
この場合、請求項３の車載装置のように、声紋パターン蓄積手段は、頻度が最も多い声紋パターンを車両の所有者の声紋パターンとして蓄積する構成とするとよい。
このように声紋パターン蓄積手段による声紋パターンの蓄積機能に学習機能を備えることにより、発話者が特定の者（この場合、車両の所有者）である場合における当該発話者の推定精度を一層向上することができる。
【０００８】
請求項４の車載装置によれば、レコメンドサービス履歴蓄積手段は、レコメンドサービス決定手段が過去に決定したサービスを、そのときの乗員構成および行動目的に対応付けて蓄積する。そして、レコメンドサービス決定手段は、乗員構成推定手段が推定した乗員構成、および、行動目的推定手段が推定した行動目的に対応するサービスをレコメンドサービス履歴蓄積手段から抽出し、抽出したサービスをレコメンドサービスとして決定する。
これにより、過去において実際にレコメンドサービスとして決定され提供されたサービスが再び提供されるようになり、不適切なサービスが提供されてしまう可能性を極力低くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係るものであり、車載装置の構成を概略的に示すブロック図
【図２】声紋パターンデータの一例を示す図
【図３】発話者パターンデータの一例を示す図
【図４】会話内容パターンデータの一例を示す図
【図５】乗員構成パターンデータの一例を示す図
【図６】行動目的パターンデータの一例を示す図
【図７】レコメンドパターンデータの一例を示す図
【図８】レコメンドサービス履歴データベースの構成の一例を示す図
【図９】発話者推定処理の内容を示すフローチャート
【図１０】会話内容推定処理の内容を示すフローチャート
【図１１】乗員構成推定処理の内容を示すフローチャート
【図１２】行動目的推定処理の内容を示すフローチャート
【図１３】レコメンドサービス抽出決定処理の内容を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態について図面を参照しながら説明する。
図１に示すように、車載装置１０は、例えば自動車などの車両に搭載され、制御装置１１、車載マイク１２（音声収集手段に相当）、車載スピーカ１３、表示部１４、ナビゲーション部１５、操作スイッチ部１６、外部メモリ１７、通信部１８、シートセンサ１９（着座位置特定手段に相当）を含む車両情報検出部２０、ＲＴＣ２１（Real Time Clock）、パターンデータ記憶部２２、レコメンドサービス履歴データベース２３などを備えている。
制御装置１１は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭを有するマイクロコンピュータを主体として構成されている。車載装置１０は、制御装置１１のＣＰＵにおいて制御プログラムを実行することにより、発話者推定部３１（発話者推定手段に相当）、会話内容推定部３２（会話内容推定手段に相当）、乗員構成推定部３３（乗員構成推定手段に相当）、行動目的推定部３４（行動目的推定手段に相当）、レコメンドサービス決定部３５（レコメンドサービス決定手段に相当）、レコメンドサービス実行部３６、パターンデータ蓄積処理部３７（声紋パターン蓄積手段に相当）、レコメンドサービス履歴蓄積処理部３８（レコメンドサービス履歴蓄積手段に相当）をソフトウェアによって仮想的に実現する。
【００１１】
車載マイク１２は、車内に発生した音声を収集し、収集した音声を音声信号に変換して制御装置１１に入力する。制御装置１１は、ソフトウェアによる処理（後述する声紋パターン抽出処理）を実行することにより、車載マイク１２が収集した音声から発話者の声紋パターンを抽出可能に構成されている。また、制御装置１１は、ソフトウェアによる処理（後述するーワード抽出処理）を実行することにより、車載マイク１２が収集した音声から所定のキーワードを抽出可能に構成されている。
車載スピーカ１３は、図示しない音声コントローラを介して制御装置１１に接続されており、制御装置１１からの音声出力信号に基づいて各種の音声を出力する。車載スピーカ１３から出力される音声は、案内に関する音声、操作説明に関する音声、盗難防止機能の動作中であることを報知する音声、音声認識結果に応じたトークバック音声などのほか、音楽データに基づいて再生される音楽や映像データに基づいて再生される音声なども含まれる。
【００１２】
表示部１４は、例えば液晶や有機ＥＬなどのカラーディスプレイを有している。表示部１４には、例えば経路案内用の画面、操作説明用の画面、各種の設定用の画面、映像データに基づいて再生される映像画面などが表示される。
ナビゲーション部１５は、ＧＰＳ（Global Positioning System）により車両の現在位置を測位するためにＧＰＳ衛星から送信される電波を受信するＧＰＳ受信器（図示せず）、地図データ記憶部に記憶されている地図データを入力する地図データ入力部（何れも図示せず）などを備えており、車両の現在位置および地図データに基づいて車両の経路案内を実行するものである。
【００１３】
操作スイッチ部１６は、表示部１４の画面の近傍に設けられているメカニカルスイッチや、表示部１４の画面に設けられているタッチパネルスイッチなどから構成されている。ユーザは、操作スイッチ部１６の各スイッチを用いて、車両の経路案内の目的地、表示部１４の画面や表示態様の切り替え（例えば、地図縮尺の変更、メニュー画面の選択、経路の探索、経路案内の開始、現在位置の修正および音量の調整など）を行う各種のコマンドの入力を行う。
外部メモリ１７は、例えば着脱可能なハードディスクドライブやフラッシュメモリなどの記憶媒体によって構成されている。なお、外部メモリ１７は、例えば車載装置１０の制御装置１１に設けられているＲＡＭやＥＥＰＲＯＭなどと共用してもよい。
【００１４】
通信部１８は、例えば無線の通信回線を経由して、図示しない情報サーバとの間でデータ通信を行う。即ち、通信部１８は、各種のデータの送信機能および受信機能を有する。
シートセンサ１９は、車内において乗員が着座した座席の位置を着座位置として特定するものであり、車内の各座席（運転席、助手席、後部座席など）にそれぞれ備えられている。例えば、運転者が運転席に着座すると、当該運転席に備えられたシートセンサ１９が着座信号を出力する。制御装置１１は、この運転席のシートセンサ１９から出力された着座信号に基づいて、着座位置として「運転席」を検出する。その他の席（助手席や後部座席など）についても、制御装置１１は、同様にして着座位置を検出する。
【００１５】
車両情報検出部２０は、各種の装置類（例えば、エンジン制御装置、ブレーキ制御装置、トランスミッション制御装置など）、各種のセンサ類（例えば、加速度センサ、速度センサ、アクセルセンサなど）、各種のスイッチ類（例えば、イグニッションスイッチ、ヘッドライトスイッチなど）を有する。なお、上述のシートセンサ１９は、この車両情報検出部２０を構成するセンサ類に含まれるものである。車両情報検出部２０は、これら装置類、センサ類、スイッチ類などによって検出される各種の情報を車両情報として制御装置１１に入力する。
ＲＴＣ２１は、例えば日付、時刻、経過時間など時間に関する情報を取得するための計時手段である。ＲＴＣ２１は、図示しない発信器が出力したクロックパルスのパルス数をカウントし、カウントしたカウント値が基準値に到達すると単位時間を示す単位時間信号を生成する。そして、ＲＴＣ２１は、生成した単位時間信号に基づいて端末時刻を生成する。
【００１６】
パターンデータ記憶部２２は、例えば、ハードディスクドライブやフラッシュメモリなどの記憶媒体で構成されている。このパターンデータ記憶部２２には、この場合、図２に示す声紋パターンデータＰＤ１、図３に示す発話者パターンデータＰＤ２、図４に示す会話内容パターンデータＰＤ３、図５に示す乗員構成パターンデータＰＤ４、図６に示す行動目的パターンデータＰＤ５、図７に示すレコメンドパターンデータＰＤ６などの各種のパターンデータが構築されている。
【００１７】
声紋パターンデータＰＤ１（図２参照）には、車載マイク１２が収集した音声から抽出された声紋パターンが、その声紋パターンが得られたときに検出された各着座位置の検出回数、および、その声紋パターンの総抽出回数（着座位置の検出回数の総数）に対応付けられて格納される。例えば、「声紋パターンＡ」が得られたときに着座位置として「運転席」が検出されていれば、声紋パターンＡに対応する運転席欄の着座位置検出回数が１だけカウントアップされ、これに伴い、総抽出回数も１だけカウントアップされる。着座位置として「助手席」や「後部座席」が検出されている場合も同様である。なお、この声紋パターンデータＰＤ１の更新処理は、制御装置１１が、パターンデータ蓄積処理部３７によって実行するものである。即ち、パターンデータ蓄積処理部３７は、過去に車両に乗車した乗員の声紋パターンを蓄積するものである。また、このパターンデータ蓄積処理部３７は、声紋パターンデータＰＤ１の更新処理のみならず、その他のパターンデータＰＤ２〜ＰＤ６の更新処理も実行可能である。
【００１８】
発話者パターンデータＰＤ２（図３参照）には、発話者の候補（例えば、車両の「所有者」、所有者の「家族」、所有者の「友人」、「他人」など）が、声紋パターン、および、発話者推定用の会話キーワードの各情報に対応付けられて格納される。この場合、「所有者」に対応する声紋パターン欄には、上述の声紋パターンデータＰＤ１において頻度が最も多い声紋パターン（運転席欄の検出回数が最も多い声紋パターン、或いは、総抽出回数が最も多い声紋パターンであり、この場合、声紋パターンＡが該当）が格納される。また、「家族」に対応する声紋パターン欄、および、「友人」に対応する声紋パターン欄には、上述の声紋パターンデータＰＤ１において頻度（総抽出回数）が１回以上である声紋パターン、つまり、声紋パターンデータＰＤ１に格納されている声紋パターンのうち「所有者」の声紋パターンを除く声紋パターン（この場合、声紋パターンＡを除く声紋パターンであり、声紋パターンＢ，Ｃが該当）が格納される。なお、「他人」に対応する声紋パターンには、この場合、何れの声紋パターンも格納されない。即ち、この発話者パターンデータＰＤ２は、声紋パターンデータＰＤ１において頻度が多い声紋パターンであるほど、所有者との関係が近い者（所有者本人も含む）の声紋パターンであるとみなす構成である。
【００１９】
また、この場合、「所有者」，「友人」，「他人」に対応する発話者推定用の会話キーワード欄には、何れのキーワードも格納されないが、「家族」に対応する発話者推定用の会話キーワード欄には、家族の呼称（例えば、家族の名前、家族に関連する呼び名（お父さん、お母さんなど）、家族のあだ名など）がキーワードとして格納される。なお、「家族」以外の発話者に対応する発話者推定用の会話キーワード欄に、適当なキーワードを格納することも当然に可能である。
【００２０】
会話内容パターンデータＰＤ３（図４参照）には、会話内容（例えば、「仕事関係」、「家庭関係」、「趣味関係」、「レジャー関係」、「その他」）が、会話内容推定用の会話キーワードに対応付けられて格納される。この場合、「仕事関係」に対応する会話内容推定用の会話キーワード欄には、役職名（例えば、「社長」、「部長」、「課長」）、企業名（例えば、「○○株式会社」、「△△事務所」）、ビジネス単語（例えば、「取引」、「納期」、「契約」、 「打合せ」）などがキーワードとして格納される。「家庭関係」に対応する会話内容推定用の会話キーワード欄には、家族の呼称がキーワードとして格納される。「趣味関係」に対応する会話内容推定用の会話キーワード欄には、映画の名称、楽曲の名称、スポーツ用語などがキーワードとして格納される。「レジャー関係」に対応する会話内容推定用の会話キーワード欄には、観光名所の名称、娯楽施設の名称、宿泊施設の名称などがキーワードとして格納される。なお、「その他」に対応する会話内容推定用の会話キーワード欄には、この場合、何れのキーワードも格納されないが、適当なキーワードを格納することも当然に可能である。
【００２１】
乗員構成パターンデータＰＤ４（図５参照）には、乗員構成の候補（例えば、乗員が１人の場合の構成として「所有者（１人）」，「所有者以外の者（１人）」など、乗員が２人の場合の構成として「カップル（２人）」，「夫婦（２人）」など、乗員が３人以上の構成として「家族（３人以上）」，「友人（３人以上）」，「仕事関係者（３人以上）」など）が、着座位置、発話者、および、会話内容の各情報に対応付けられて格納されている。この場合、例えば「所有者（１人）」に対応する着座位置欄には「運転席」が格納され、発話者欄には「所有者」が格納され，会話内容欄には何れの条件も格納されない。また、例えば「家族（３人以上）」に対応する着座位置欄には「運転席」，「助手席」，「後部座席」が格納され、発話者欄には「家族」が格納され、会話内容欄には「家庭関係」が格納される。
【００２２】
行動目的パターンデータＰＤ５（図６参照）には、行動目的の候補（例えば、「帰宅」，「レジャー」，「旅行」，「送迎」など）が、会話内容、乗員構成、目的地、曜日、運転時間（車両が走行を開始してからの経過時間）の各情報に対応付けられて格納されている。この場合、例えば「帰宅」に対応する乗員構成欄には「所有者（１人）」，「夫婦（２人）」，「家族（３人以上）」が格納され、目的地欄には「自宅」が格納され、会話内容欄、曜日欄、運転時間欄には何れの条件も格納されない。また、例えば、「送迎」に対応する乗員構成欄には「夫婦（２人）」が格納され、会話内容欄には「仕事関係」，「家庭関係」が格納され、目的地欄には「交通施設」が格納され、曜日欄には平日である「月曜日」，「火曜日」，「水曜日」，「木曜日」，「金曜日」が格納され、運転時間欄には何れの条件も格納されない。
【００２３】
レコメンドパターンデータＰＤ６（図７参照）には、レコメンドサービスの候補が、乗員構成、および、行動目的の各情報に対応付けられて格納されている。この場合、レコメンドサービスは、最優先レコメンドサービス、次優先レコメンドサービス、次々優先レコメンドサービスに分割して構成されており、例えば、乗員構成欄が「所有者（１人）」であり、且つ、行動目的欄が「帰宅」である場合における最優先レコメンドサービスには「好感レコメンドサービス」が格納され、次優先レコメンドサービスには「音楽再生」が格納され、次々優先レコメンドサービスには「映像再生」が格納されている。また、例えば、乗員構成欄が「家族（３人以上）」であり、且つ、行動目的欄が「帰宅」，「レジャー」，「旅行」の何れかである場合における最優先レコメンドサービスには「好感レコメンドサービス」が格納され、次優先レコメンドサービスには「映像再生」が格納され、次々優先レコメンドサービスには「音楽再生」が格納されている。なお、この図７に示す「目的地情報提供」は、ナビゲーション部１５を介して設定された目的地に関する情報（例えば、その目的地において開催されているイベント情報や、その目的地の営業時間など）を表示部１４や車載スピーカ１３を介して出力（提供）するサービスである。また、「道路情報提供」は、各道路に発生している渋滞情報、交通規制情報、事故情報などを表示部１４や車載スピーカ１３を介して出力（提供）するサービスである。
【００２４】
次に、レコメンドサービス履歴データベース２３について説明する。レコメンドサービス履歴データベース２３は、後述するレコメンドサービス抽出決定処理によって決定されたレコメンドサービスを蓄積するためのデータベースである。このレコメンドサービス履歴データベース２３により、過去に車内に提供されたレコメンドサービスの履歴を把握することができる。ここで、このレコメンドサービス履歴データベース２３の構成について図８を参照しながら説明する。
【００２５】
このレコメンドサービス履歴データベース２３には、後述するレコメンドサービス抽出決定処理によって決定されたレコメンドサービス、つまり、過去に車内に実際に提供されたレコメンドサービス（提供レコメンドサービス）が、乗員構成（そのレコメンドサービスが提供されたときにおける推定乗員構成）、および、行動目的（そのレコメンドサービスが提供されたときにおける推定行動目的）、さらに日付（そのレコメンドサービスを提供したときの日付）、時刻（そのレコメンドサービスを提供したときの時刻）、および、好感度の各情報に対応付けられて格納されている。なお、好感度は、実際に車内に提供されたレコメンドサービスに対して車両の乗員がどの程度の好感を持ったか（気に入ったか）を示す情報である。制御装置１１は、例えば、提供したサービスが、提供直後（提供後の所定時間内）に停止された場合には好感度欄に「嫌い」を示す情報（この場合、度数「１」）を格納し、サービスを例えば半分以上提供した段階で停止された場合には好感度欄に「普通」を示す情報（この場合、度数「２」）を格納し、サービスを最後まで実行した場合には好感度欄に「好き」を示す情報（この場合、度数「３」）を格納する。なお、このレコメンドサービス履歴データベース２３の更新処理は、制御装置１１が、レコメンドサービス履歴蓄積処理部３８によって実行するものである。即ち、レコメンドサービス履歴蓄積処理部３８は、レコメンドサービス決定部３５が過去に決定したサービスを、そのときの乗員構成（そのときにおける推定乗員構成）および行動目的（そのときにおける推定行動目的）に対応付けて蓄積するものである。
【００２６】
次に、発話者推定部３１について説明する。発話者推定部３１は、車載マイク１２によって収集された音声、および、シートセンサ１９によって特定された着座位置に基づいて、車内に存在する乗員のうち「発話者」を推定するものである。ここで、制御装置１１がこの発話者推定部３１によって実行する発話者推定処理について図９を参照しながら説明する。
【００２７】
制御装置１１は、声紋パターン抽出処理を実行することにより、車載マイク１２から入力された音声信号から発話者の声紋パターンを抽出する（ステップＡ１）。次に、制御装置１１は、声紋パターンのマッチング処理を実行する（ステップＡ２）。このマッチング処理では、制御装置１１は、上述の声紋パターン抽出処理（ステップＡ１参照）によって抽出した声紋パターンが声紋パターンデータＰＤ１に存在するか否かを検索する。次に、制御装置１１は、該当する声紋パターンが声紋パターンデータＰＤ１に存在したか否かを判断する（ステップＡ３）。
【００２８】
制御装置１１は、該当する声紋パターンが声紋パターンデータＰＤ１に存在した場合（ステップＡ３：ＹＥＳ）には、キーワード抽出処理を実行する（ステップＡ４）。一方、制御装置１１は、該当する声紋パターンが声紋パターンデータＰＤ１に存在しない場合（ステップＡ３：ＮＯ）には、ステップＡ１の処理（声紋パターン抽出処理）によって抽出した声紋パターンを新たに声紋パターンデータＰＤ１に格納（追加）するための更新処理（ステップＡ５）を実行し、その後、キーワード抽出処理を実行する（ステップＡ４）。
【００２９】
キーワード抽出処理では、制御装置１１は、車載マイク１２が収集した音声から所定のキーワード（この場合、発話者パターンデータＰＤ２の発話者推定用の会話キーワード欄に格納されているキーワード）を抽出する。なお、車載マイク１２が収集した音声の内容によっては、このキーワード抽出処理によって何れのキーワードも抽出されない場合もある。
【００３０】
次に、制御装置１１は、発話者のマッチング処理を実行する（ステップＡ５）。この発話者のマッチング処理では、制御装置１１は、発話者パターンデータＰＤ２の声紋パターン欄に格納されている声紋パターンが声紋パターン抽出処理（ステップＡ１参照）によって抽出された声紋パターンに一致し、且つ、発話者推定用の会話キーワード欄に格納されているキーワードがキーワード抽出処理（ステップＡ４参照）によって抽出されたキーワードに一致するデータを検索する。そして、制御装置１１は、検索されたデータの発話者欄に格納されている者を、現在の車内に存在する「発話者」として推定する。例えば、抽出された声紋パターンが声紋パターンＡであり、且つ、キーワードが抽出されなかった場合には、制御装置１１は、「所有者」を「発話者」として推定する。制御装置１１は、発話者のマッチング処理を完了すると、この発話者推定処理を終了する。
【００３１】
次に、会話内容推定部３２について説明する。会話内容推定部３２は、車載マイク１２によって収集された音声に基づいて、上述の発話者推定処理によって推定された発話者による「会話の内容」を推定するものである。ここで、制御装置１１がこの会話内容推定部３２によって実行する会話内容推定処理について図１０を参照しながら説明する。
【００３２】
制御装置１１は、キーワード抽出処理を実行することにより、車載マイク１２が収集した音声から所定のキーワード（この場合、会話内容パターンデータＰＤ３の会話内容推定用の会話キーワードに格納されているキーワード）を抽出する。なお、車載マイク１２が収集した音声の内容によっては、このキーワード抽出処理によって何れのキーワードも抽出されない場合もある。
【００３３】
次に、制御装置１１は、会話内容のマッチング処理を実行する（ステップＢ２）。この会話内容のマッチング処理では、制御装置１１は、会話内容パターンデータＰＤ３の会話内容推定用の会話キーワード欄に格納されているキーワードがキーワード抽出処理（ステップＢ１参照）によって抽出されたキーワードに一致するデータを検索する。そして、制御装置１１は、検索されたデータの会話内容欄に格納されている内容を、現在の車内における「会話内容」として推定する。例えば、抽出されたキーワードが役職名、企業名、ビジネス単語などである場合には、制御装置１１は、「仕事関係」を「会話内容」として推定する。制御装置１１は、この会話内容のマッチング処理を完了すると、この会話内容推定処理を終了する。
【００３４】
次に、乗員構成推定部３３について説明する。この乗員構成推定部３３は、シートセンサ１９によって特定された着座位置、上述の発話者推定処理によって推定された発話者、および、上述の会話内容推定処理によって推定された会話内容に基づいて、車内に存在する「乗員の構成」を推定するものである。ここで、制御装置１１がこの乗員構成推定部３３によって実行する乗員構成推定処理について図１１を参照しながら説明する。
【００３５】
この乗員構成推定処理では、制御装置１１は、乗員構成のマッチング処理を実行する（ステップＣ１）。この乗員構成のマッチング処理では、制御装置１１は、乗員構成パターンデータＰＤ４の着座位置欄に格納されている着座位置がシートセンサ１９からの入力信号によって特定された着座位置に一致し、発話者欄に格納されている発話者が上述の発話者推定処理によって推定された発話者に一致し、さらに、会話内容欄に格納されている会話内容が上述の会話内容推定処理によって推定された会話内容に一致するデータを検索する。そして、制御装置１１は、検索されたデータの乗員構成欄に格納されている構成を、現在の車内の「乗員構成」として推定する。例えば、特定された着座位置が「運転席」，「助手席」，「後部座席」の３種の座席であって、推定された発話者が「家族」であって、さらに、推定された会話内容が「家庭関係」である場合には、制御装置１１は、「家族（３人以上）」を「乗員構成」として推定する。制御装置１１は、この乗員構成のマッチング処理を完了すると、この乗員構成推定処理を終了する。
【００３６】
次に、行動目的推定部３４について説明する。この行動目的推定部３４は、上述の会話内容推定処理によって推定された会話内容、および、上述の乗員構成推定処理によって推定された乗員構成に基づいて、車内に存在する乗員の「行動目的」を推定するものである。ここで、制御装置１１がこの行動目的推定部３４によって実行する行動目的推定処理について図１２を参照しながら説明する。
【００３７】
この行動目的推定処理では、制御装置１１は、行動目的のマッチング処理を実行する（ステップＤ１）。この行動目的のマッチング処理では、制御装置１１は、行動目的パターンデータＰＤ５の会話内容欄に格納されている会話内容が上述の会話内容推定処理によって推定された会話内容に一致し、乗員構成欄に格納されている乗員構成が上述の乗員構成推定処理によって推定された乗員構成に一致し、さらに、目的地欄に格納されている目的地がナビゲーション部１５を介して設定された目的地に一致し、曜日欄に格納されている曜日が現時点における曜日に一致し、運転時間欄に格納されている運転時間が現時点における運転時間に該当するデータを検索する。そして、制御装置１１は、検索されたデータの行動目的欄に格納されている内容を、現在の車内に存在する乗員の「行動目的」として推定する。例えば、推定された会話内容が「無い」場合であって、推定された乗員構成が「カップル（２人）」，「夫婦（２人）」，「家族（３人以上）」，「友人（３人以上）」の何れかであって、設定された目的地が「観光名所」または「宿泊施設」であって、現時点の曜日が「土曜日」，「日曜日」，「祝日」の何れかであって、現時点の運転時間が「２時間以上」である場合には、制御装置１１は、「旅行」を行動目的として推定する。制御装置１１は、この行動目的のマッチング処理を完了すると、この行動目的推定処理を終了する。
【００３８】
次に、レコメンドサービス決定部３５について説明する。このレコメンドサービス決定部３５は、上述の乗員構成推定処理によって推定された乗員構成、および、上述の行動目的推定処理によって推定された行動目的に基づいて、車内に提供するサービスとして推奨するサービスを「レコメンドサービス」として決定するものである。ここで、制御装置１１がこのレコメンドサービス決定部３５によって実行するレコメンドサービス抽出決定処理について図１３を参照しながら説明する。
【００３９】
このレコメンドサービス抽出決定処理では、制御装置１１は、レコメンドサービス検索処理（ステップＥ１）を実行する。このレコメンドサービス検索処理では、制御装置１１は、レコメンドサービス履歴データベース２３の乗員構成欄に格納されている乗員構成が上述の乗員構成推定処理によって推定された乗員構成に一致し、且つ、行動目的欄に格納されている行動目的が上述の行動目的推定処理によって推定された行動目的に一致するデータを検索する。そして、制御装置１１は、検索されたデータの提供レコメンドサービス欄に格納されているレコメンドサービスを「レコメンドサービス」として抽出する。例えば、推定された乗員構成が「家族（３人以上）」であって、且つ、推定された行動目的が「ドライブ」である場合には、制御装置１１は、「道路情報提供」をレコメンドサービスとして抽出する。
【００４０】
次に、制御装置１１は、このレコメンドサービス検索処理によりレコメンドサービスが抽出されたか否か、つまり、該当するレコメンドサービスの履歴がレコメンドサービス履歴データベース２３に存在したか否かを判断する（ステップＥ２）。制御装置１１は、該当するレコメンドサービスの履歴がレコメンドサービス履歴データベース２３に存在した場合（ステップＥ２：ＹＥＳ）には、レコメンドサービス決定処理を実行する（ステップＥ３）。一方、制御装置１１は、該当するレコメンドサービスの履歴がレコメンドサービス履歴データベース２３に存在しない場合（ステップＥ２：ＮＯ）には、レコメンドサービスマッチング処理（ステップＥ４）を実行し、その後、レコメンドサービス決定処理を実行する（ステップＥ３）。
【００４１】
レコメンドサービスマッチング処理では、制御装置１１は、レコメンドパターンデータＰＤ６の乗員構成欄に格納されている乗員構成が上述の乗員構成推定処理によって推定された乗員構成に一致し、且つ、行動目的欄に格納されている行動目的が上述の行動目的推定処理によって推定された行動目的に一致するデータを検索する。そして、検索されたデータの最優先レコメンドサービス欄に格納されているサービスをレコメンドサービスとして抽出する。例えば、推定された乗員構成が「夫婦（２人）」であって、且つ、推定された行動目的が「送迎」である場合には、制御装置１１は、最優先レコメンドサービス欄に格納されている「好感レコメンド」をレコメンドサービスとして抽出する。なお、「好感レコメンド」は、この場合、次のようにして特定される。即ち、制御装置１１は、レコメンドサービス履歴データベース２３の乗員構成欄に格納されている乗員構成が上述の乗員構成推定処理によって推定された乗員構成に一致し、且つ、行動目的欄に格納されている行動目的が上述の行動目的推定処理によって推定された行動目的に一致するデータのうち、好感度欄に「好き」を示す情報（度数「３」）が格納されているデータを抽出する。そして、抽出されたデータの提供レコメンドサービス欄に格納されているサービスを「好感レコメンド」として特定する。なお、抽出されたデータが複数である場合には、例えば、日付欄に格納されている日付が現在の日付に近いデータを選択したり、時刻欄に格納されている時刻が現在の時刻に一致または近似するデータを選択したりすることで、抽出された複数のデータのうち何れか１つのデータを「好感レコメンド」として特定することが可能である。
【００４２】
レコメンドサービス決定処理では、制御装置１１は、ステップＥ１によって抽出されたレコメンドサービス、或いは、ステップＥ４によって抽出されたレコメンドサービスを、車内に提供するレコメンドサービスとして決定する。制御装置１１は、このレコメンドサービス決定処理を完了すると、このレコメンドサービス抽出決定処理を終了する。
制御装置１１は、レコメンドサービス決定部３５によるレコメンドサービス抽出決定処理によって決定されたレコメンドサービスを、レコメンドサービス実行部３６によって実行し車内に提供する。
【００４３】
以上に説明したように本実施形態によれば、車載装置１０の制御装置１１は、車載マイク１２により、車内に発生した音声を収集し、シートセンサ１９により、車内において乗員が着座した座席の位置を着座位置として特定する。そして、制御装置１１は、発話者推定部３１による発話者推定処理により、車載マイク１２が収集した音声、および、シートセンサ１９が特定した着座位置に基づいて、車内に存在する乗員のうち発話者を推定する。また、制御装置１１は、会話内容推定部３２による会話内容推定処理により、車載マイク１２が収集した音声に基づいて、発話者による会話の内容を推定する。また、制御装置１１は、乗員構成推定部３３による乗員構成推定処理により、シートセンサ１９が特定した着座位置、発話者推定部３１が推定した発話者、および、会話内容推定部３２が推定した会話内容に基づいて、車内に存在する乗員の構成を推定する。また、制御装置１１は、行動目的推定部３４による行動目的推定処理により、会話内容推定部３２が推定した会話内容、および、乗員構成推定部３３が推定した乗員構成に基づいて、車内に存在する乗員の行動目的を推定する。そして、制御装置１１は、レコメンドサービス決定部３５によるレコメンドサービス抽出決定処理により、乗員構成推定部３３が推定した乗員構成、および、行動目的推定部３４が推定した行動目的に基づいて、推奨するサービスをレコメンドサービスとして決定する。即ち、制御装置１１は、どのような乗員（乗員構成）が、どのようなことをしようとしているか（行動目的）に応じて、車内に提供するレコメンドサービスを決定する。
【００４４】
これにより、車内に存在する乗員の構成、さらには、その乗員の行動目的に応じたサービスが提供されるようになり、車両に運転者以外の者が乗車している場合であっても、そのときの乗員構成に最適なサービスを提供することができる。
【００４５】
また、制御装置１１は、パターンデータ蓄積処理部３７により、過去に車両に乗車した乗員の声紋パターンを声紋パターンデータＰＤ１に蓄積する。そして、制御装置１１は、発話者推定部３１による発話者推定処理においては、車載マイク１２によって収集された音声の声紋パターンとパターンデータ蓄積処理部３７によって蓄積された声紋パターンとを照合することにより、発話者を推定する。
これにより、制御装置１１が発話者推定部３１によって実行する発話者推定処理による発話者の推定精度を向上することができる。
【００４６】
さらに、この場合、制御装置１１は、パターンデータ蓄積処理部３７により、頻度が最も多い声紋パターンを車両の所有者の声紋パターンとして声紋パターンデータＰＤ１に蓄積する。
このようにパターンデータ蓄積処理部３７による声紋パターンの蓄積機能に学習機能を備えることにより、発話者が特定の者（この場合、車両の所有者）である場合における当該発話者の推定精度を一層向上することができる。
【００４７】
また、制御装置１１は、レコメンドサービス履歴蓄積処理部３８により、レコメンドサービス決定部３５が過去に決定したサービスを、そのときの乗員構成および行動目的に対応付けてレコメンドサービス履歴データベース２３に蓄積する。そして、制御装置１１は、レコメンドサービス決定部３５によるレコメンドサービス抽出決定処理により、乗員構成推定部３３が推定した乗員構成、および、行動目的推定部３４が推定した行動目的に対応するサービスをレコメンドサービス履歴データベース２３、或いは、レコメンドパターンデータＰＤ６から抽出し、抽出したサービスを、車内に提供するレコメンドサービスとして決定する。
これにより、過去において実際にレコメンドサービスとして決定され提供されたサービスが再び提供されるようになり、不適切なサービス（例えば、過去に一度も推奨サービスとして決定されておらず、車内の乗員を満足させることができない可能性の高いサービス）が提供されてしまう可能性を極力低くすることができる。
【００４８】
なお、本発明は、上述した一実施形態のみに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の実施形態に適用可能であり、例えば、以下のように変形または拡張することができる。
パターンデータ記憶部２２、レコメンドサービス履歴データベース２３を、車載装置１０の外部（例えば情報サーバ）に設け、各種パターンデータやレコメンドサービス履歴の情報を、車載装置１０の外部から獲得する構成としてもよい。
上述した各パターンデータＰＤ１〜ＰＤ６は一例であり、その構成を適宜変更して実施することができ、また、各パターンデータＰＤ１〜ＰＤ６の各欄には適当な情報を格納することができる。また、上述したレコメンドサービス履歴データベース２３も一例であり、その構成を適宜変更して実施することができ、また、当該データベース２３の各欄には適当な情報を格納することができる。
【符号の説明】
【００４９】
図面中、１０は車載装置、１２は車載マイク（音声収集手段）、１９はシートセンサ（着座位置特定手段）、３１は発話者推定部（発話者推定手段）、３２は会話内容推定部（会話内容推定手段）、３３は乗員構成推定部（乗員構成推定手段）、３４は行動目的推定部（行動目的推定手段）、３５はレコメンドサービス決定部（レコメンドサービス決定手段）、３７はパターンデータ蓄積処理部（声紋パターン蓄積手段）、３８はレコメンドサービス履歴蓄積処理部（レコメンドサービス履歴蓄積手段）を示す。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば音楽や映像の再生サービスなど種々のサービスを提供する機能を備えた車載装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の車載装置においては、より最適なサービスを提供することが望まれており、例えば特許文献１に記載の装置は、車両の運転者が発する音声に基づいて当該運転者の心理状態を推定し、その心理状態に応じた楽曲を自動再生するように構成されている。この構成によれば、車両の運転者に最適なサービスを提供することができる。
ところで、車両に乗車する乗員は、運転者１人のみに限られず、乗員の構成としては、例えば、カップル、友人、家族、仕事仲間など様々なシチュエーションが考えられる。このように運転者以外の者が乗車している場合に、上記特許文献１の構成により運転者のみに最適なサービスを提供してしまうと、運転者を満足させることはできたとしても、他の同乗者をも満足させることができるとは限らない。場合によっては、提供した運転者向けのサービスにより他の同乗者に不快感を与えてしまうおそれもある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−９２４３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、本発明の目的は、車両に運転者以外の者が乗車している場合であっても、そのときの乗員構成に最適なサービスを提供することができる車載装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１の車載装置によれば、音声収集手段は、車内に発生した音声を収集する。着座位置特定手段は、車内において乗員が着座した座席の位置を着座位置として特定する。発話者推定手段は、音声収集手段が収集した音声、および、着座位置特定手段が特定した着座位置に基づいて、車内に存在する乗員のうち発話者を推定する。会話内容推定手段は、音声収集手段が収集した音声に基づいて、発話者による会話の内容を推定する。乗員構成推定手段は、着座位置特定手段が特定した着座位置、発話者推定手段が推定した発話者、および、会話内容推定手段が推定した会話内容に基づいて、車内に存在する乗員の構成を推定する。行動目的推定手段は、会話内容推定手段が推定した会話内容、および、乗員構成推定手段が推定した乗員構成に基づいて、車内に存在する乗員の行動目的を推定する。レコメンドサービス決定手段は、乗員構成推定手段が推定した乗員構成、および、行動目的推定手段が推定した行動目的に基づいて、推奨するサービスをレコメンドサービスとして決定する。
これにより、車内に存在する乗員の構成、さらには、その乗員の行動目的に応じたサービスが提供されるようになり、車両に運転者以外の者が乗車している場合であっても、そのときの乗員構成に最適なサービスを提供することができる。
【０００６】
請求項２の車載装置によれば、声紋パターン蓄積手段は、過去に車両に乗車した乗員の声紋パターンを蓄積する。そして、発話者推定手段は、音声収集手段が収集した音声の声紋パターンと声紋パターン蓄積手段が蓄積する声紋パターンとを照合することにより、発話者を推定する。
これにより、発話者推定手段による発話者の推定精度を向上することができる。
【０００７】
この場合、請求項３の車載装置のように、声紋パターン蓄積手段は、頻度が最も多い声紋パターンを車両の所有者の声紋パターンとして蓄積する構成とするとよい。
このように声紋パターン蓄積手段による声紋パターンの蓄積機能に学習機能を備えることにより、発話者が特定の者（この場合、車両の所有者）である場合における当該発話者の推定精度を一層向上することができる。
【０００８】
請求項４の車載装置によれば、レコメンドサービス履歴蓄積手段は、レコメンドサービス決定手段が過去に決定したサービスを、そのときの乗員構成および行動目的に対応付けて蓄積する。そして、レコメンドサービス決定手段は、乗員構成推定手段が推定した乗員構成、および、行動目的推定手段が推定した行動目的に対応するサービスをレコメンドサービス履歴蓄積手段から抽出し、抽出したサービスをレコメンドサービスとして決定する。
これにより、過去において実際にレコメンドサービスとして決定され提供されたサービスが再び提供されるようになり、不適切なサービスが提供されてしまう可能性を極力低くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係るものであり、車載装置の構成を概略的に示すブロック図
【図２】声紋パターンデータの一例を示す図
【図３】発話者パターンデータの一例を示す図
【図４】会話内容パターンデータの一例を示す図
【図５】乗員構成パターンデータの一例を示す図
【図６】行動目的パターンデータの一例を示す図
【図７】レコメンドパターンデータの一例を示す図
【図８】レコメンドサービス履歴データベースの構成の一例を示す図
【図９】発話者推定処理の内容を示すフローチャート
【図１０】会話内容推定処理の内容を示すフローチャート
【図１１】乗員構成推定処理の内容を示すフローチャート
【図１２】行動目的推定処理の内容を示すフローチャート
【図１３】レコメンドサービス抽出決定処理の内容を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態について図面を参照しながら説明する。
図１に示すように、車載装置１０は、例えば自動車などの車両に搭載され、制御装置１１、車載マイク１２（音声収集手段に相当）、車載スピーカ１３、表示部１４、ナビゲーション部１５、操作スイッチ部１６、外部メモリ１７、通信部１８、シートセンサ１９（着座位置特定手段に相当）を含む車両情報検出部２０、ＲＴＣ２１（Real Time Clock）、パターンデータ記憶部２２、レコメンドサービス履歴データベース２３などを備えている。
制御装置１１は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭを有するマイクロコンピュータを主体として構成されている。車載装置１０は、制御装置１１のＣＰＵにおいて制御プログラムを実行することにより、発話者推定部３１（発話者推定手段に相当）、会話内容推定部３２（会話内容推定手段に相当）、乗員構成推定部３３（乗員構成推定手段に相当）、行動目的推定部３４（行動目的推定手段に相当）、レコメンドサービス決定部３５（レコメンドサービス決定手段に相当）、レコメンドサービス実行部３６、パターンデータ蓄積処理部３７（声紋パターン蓄積手段に相当）、レコメンドサービス履歴蓄積処理部３８（レコメンドサービス履歴蓄積手段に相当）をソフトウェアによって仮想的に実現する。
【００１１】
車載マイク１２は、車内に発生した音声を収集し、収集した音声を音声信号に変換して制御装置１１に入力する。制御装置１１は、ソフトウェアによる処理（後述する声紋パターン抽出処理）を実行することにより、車載マイク１２が収集した音声から発話者の声紋パターンを抽出可能に構成されている。また、制御装置１１は、ソフトウェアによる処理（後述するーワード抽出処理）を実行することにより、車載マイク１２が収集した音声から所定のキーワードを抽出可能に構成されている。
車載スピーカ１３は、図示しない音声コントローラを介して制御装置１１に接続されており、制御装置１１からの音声出力信号に基づいて各種の音声を出力する。車載スピーカ１３から出力される音声は、案内に関する音声、操作説明に関する音声、盗難防止機能の動作中であることを報知する音声、音声認識結果に応じたトークバック音声などのほか、音楽データに基づいて再生される音楽や映像データに基づいて再生される音声なども含まれる。
【００１２】
表示部１４は、例えば液晶や有機ＥＬなどのカラーディスプレイを有している。表示部１４には、例えば経路案内用の画面、操作説明用の画面、各種の設定用の画面、映像データに基づいて再生される映像画面などが表示される。
ナビゲーション部１５は、ＧＰＳ（Global Positioning System）により車両の現在位置を測位するためにＧＰＳ衛星から送信される電波を受信するＧＰＳ受信器（図示せず）、地図データ記憶部に記憶されている地図データを入力する地図データ入力部（何れも図示せず）などを備えており、車両の現在位置および地図データに基づいて車両の経路案内を実行するものである。
【００１３】
操作スイッチ部１６は、表示部１４の画面の近傍に設けられているメカニカルスイッチや、表示部１４の画面に設けられているタッチパネルスイッチなどから構成されている。ユーザは、操作スイッチ部１６の各スイッチを用いて、車両の経路案内の目的地、表示部１４の画面や表示態様の切り替え（例えば、地図縮尺の変更、メニュー画面の選択、経路の探索、経路案内の開始、現在位置の修正および音量の調整など）を行う各種のコマンドの入力を行う。
外部メモリ１７は、例えば着脱可能なハードディスクドライブやフラッシュメモリなどの記憶媒体によって構成されている。なお、外部メモリ１７は、例えば車載装置１０の制御装置１１に設けられているＲＡＭやＥＥＰＲＯＭなどと共用してもよい。
【００１４】
通信部１８は、例えば無線の通信回線を経由して、図示しない情報サーバとの間でデータ通信を行う。即ち、通信部１８は、各種のデータの送信機能および受信機能を有する。
シートセンサ１９は、車内において乗員が着座した座席の位置を着座位置として特定するものであり、車内の各座席（運転席、助手席、後部座席など）にそれぞれ備えられている。例えば、運転者が運転席に着座すると、当該運転席に備えられたシートセンサ１９が着座信号を出力する。制御装置１１は、この運転席のシートセンサ１９から出力された着座信号に基づいて、着座位置として「運転席」を検出する。その他の席（助手席や後部座席など）についても、制御装置１１は、同様にして着座位置を検出する。
【００１５】
車両情報検出部２０は、各種の装置類（例えば、エンジン制御装置、ブレーキ制御装置、トランスミッション制御装置など）、各種のセンサ類（例えば、加速度センサ、速度センサ、アクセルセンサなど）、各種のスイッチ類（例えば、イグニッションスイッチ、ヘッドライトスイッチなど）を有する。なお、上述のシートセンサ１９は、この車両情報検出部２０を構成するセンサ類に含まれるものである。車両情報検出部２０は、これら装置類、センサ類、スイッチ類などによって検出される各種の情報を車両情報として制御装置１１に入力する。
ＲＴＣ２１は、例えば日付、時刻、経過時間など時間に関する情報を取得するための計時手段である。ＲＴＣ２１は、図示しない発信器が出力したクロックパルスのパルス数をカウントし、カウントしたカウント値が基準値に到達すると単位時間を示す単位時間信号を生成する。そして、ＲＴＣ２１は、生成した単位時間信号に基づいて端末時刻を生成する。
【００１６】
パターンデータ記憶部２２は、例えば、ハードディスクドライブやフラッシュメモリなどの記憶媒体で構成されている。このパターンデータ記憶部２２には、この場合、図２に示す声紋パターンデータＰＤ１、図３に示す発話者パターンデータＰＤ２、図４に示す会話内容パターンデータＰＤ３、図５に示す乗員構成パターンデータＰＤ４、図６に示す行動目的パターンデータＰＤ５、図７に示すレコメンドパターンデータＰＤ６などの各種のパターンデータが構築されている。
【００１７】
声紋パターンデータＰＤ１（図２参照）には、車載マイク１２が収集した音声から抽出された声紋パターンが、その声紋パターンが得られたときに検出された各着座位置の検出回数、および、その声紋パターンの総抽出回数（着座位置の検出回数の総数）に対応付けられて格納される。例えば、「声紋パターンＡ」が得られたときに着座位置として「運転席」が検出されていれば、声紋パターンＡに対応する運転席欄の着座位置検出回数が１だけカウントアップされ、これに伴い、総抽出回数も１だけカウントアップされる。着座位置として「助手席」や「後部座席」が検出されている場合も同様である。なお、この声紋パターンデータＰＤ１の更新処理は、制御装置１１が、パターンデータ蓄積処理部３７によって実行するものである。即ち、パターンデータ蓄積処理部３７は、過去に車両に乗車した乗員の声紋パターンを蓄積するものである。また、このパターンデータ蓄積処理部３７は、声紋パターンデータＰＤ１の更新処理のみならず、その他のパターンデータＰＤ２〜ＰＤ６の更新処理も実行可能である。
【００１８】
発話者パターンデータＰＤ２（図３参照）には、発話者の候補（例えば、車両の「所有者」、所有者の「家族」、所有者の「友人」、「他人」など）が、声紋パターン、および、発話者推定用の会話キーワードの各情報に対応付けられて格納される。この場合、「所有者」に対応する声紋パターン欄には、上述の声紋パターンデータＰＤ１において頻度が最も多い声紋パターン（運転席欄の検出回数が最も多い声紋パターン、或いは、総抽出回数が最も多い声紋パターンであり、この場合、声紋パターンＡが該当）が格納される。また、「家族」に対応する声紋パターン欄、および、「友人」に対応する声紋パターン欄には、上述の声紋パターンデータＰＤ１において頻度（総抽出回数）が１回以上である声紋パターン、つまり、声紋パターンデータＰＤ１に格納されている声紋パターンのうち「所有者」の声紋パターンを除く声紋パターン（この場合、声紋パターンＡを除く声紋パターンであり、声紋パターンＢ，Ｃが該当）が格納される。なお、「他人」に対応する声紋パターンには、この場合、何れの声紋パターンも格納されない。即ち、この発話者パターンデータＰＤ２は、声紋パターンデータＰＤ１において頻度が多い声紋パターンであるほど、所有者との関係が近い者（所有者本人も含む）の声紋パターンであるとみなす構成である。
【００１９】
また、この場合、「所有者」，「友人」，「他人」に対応する発話者推定用の会話キーワード欄には、何れのキーワードも格納されないが、「家族」に対応する発話者推定用の会話キーワード欄には、家族の呼称（例えば、家族の名前、家族に関連する呼び名（お父さん、お母さんなど）、家族のあだ名など）がキーワードとして格納される。なお、「家族」以外の発話者に対応する発話者推定用の会話キーワード欄に、適当なキーワードを格納することも当然に可能である。
【００２０】
会話内容パターンデータＰＤ３（図４参照）には、会話内容（例えば、「仕事関係」、「家庭関係」、「趣味関係」、「レジャー関係」、「その他」）が、会話内容推定用の会話キーワードに対応付けられて格納される。この場合、「仕事関係」に対応する会話内容推定用の会話キーワード欄には、役職名（例えば、「社長」、「部長」、「課長」）、企業名（例えば、「○○株式会社」、「△△事務所」）、ビジネス単語（例えば、「取引」、「納期」、「契約」、 「打合せ」）などがキーワードとして格納される。「家庭関係」に対応する会話内容推定用の会話キーワード欄には、家族の呼称がキーワードとして格納される。「趣味関係」に対応する会話内容推定用の会話キーワード欄には、映画の名称、楽曲の名称、スポーツ用語などがキーワードとして格納される。「レジャー関係」に対応する会話内容推定用の会話キーワード欄には、観光名所の名称、娯楽施設の名称、宿泊施設の名称などがキーワードとして格納される。なお、「その他」に対応する会話内容推定用の会話キーワード欄には、この場合、何れのキーワードも格納されないが、適当なキーワードを格納することも当然に可能である。
【００２１】
乗員構成パターンデータＰＤ４（図５参照）には、乗員構成の候補（例えば、乗員が１人の場合の構成として「所有者（１人）」，「所有者以外の者（１人）」など、乗員が２人の場合の構成として「カップル（２人）」，「夫婦（２人）」など、乗員が３人以上の構成として「家族（３人以上）」，「友人（３人以上）」，「仕事関係者（３人以上）」など）が、着座位置、発話者、および、会話内容の各情報に対応付けられて格納されている。この場合、例えば「所有者（１人）」に対応する着座位置欄には「運転席」が格納され、発話者欄には「所有者」が格納され，会話内容欄には何れの条件も格納されない。また、例えば「家族（３人以上）」に対応する着座位置欄には「運転席」，「助手席」，「後部座席」が格納され、発話者欄には「家族」が格納され、会話内容欄には「家庭関係」が格納される。
【００２２】
行動目的パターンデータＰＤ５（図６参照）には、行動目的の候補（例えば、「帰宅」，「レジャー」，「旅行」，「送迎」など）が、会話内容、乗員構成、目的地、曜日、運転時間（車両が走行を開始してからの経過時間）の各情報に対応付けられて格納されている。この場合、例えば「帰宅」に対応する乗員構成欄には「所有者（１人）」，「夫婦（２人）」，「家族（３人以上）」が格納され、目的地欄には「自宅」が格納され、会話内容欄、曜日欄、運転時間欄には何れの条件も格納されない。また、例えば、「送迎」に対応する乗員構成欄には「夫婦（２人）」が格納され、会話内容欄には「仕事関係」，「家庭関係」が格納され、目的地欄には「交通施設」が格納され、曜日欄には平日である「月曜日」，「火曜日」，「水曜日」，「木曜日」，「金曜日」が格納され、運転時間欄には何れの条件も格納されない。
【００２３】
レコメンドパターンデータＰＤ６（図７参照）には、レコメンドサービスの候補が、乗員構成、および、行動目的の各情報に対応付けられて格納されている。この場合、レコメンドサービスは、最優先レコメンドサービス、次優先レコメンドサービス、次々優先レコメンドサービスに分割して構成されており、例えば、乗員構成欄が「所有者（１人）」であり、且つ、行動目的欄が「帰宅」である場合における最優先レコメンドサービスには「好感レコメンドサービス」が格納され、次優先レコメンドサービスには「音楽再生」が格納され、次々優先レコメンドサービスには「映像再生」が格納されている。また、例えば、乗員構成欄が「家族（３人以上）」であり、且つ、行動目的欄が「帰宅」，「レジャー」，「旅行」の何れかである場合における最優先レコメンドサービスには「好感レコメンドサービス」が格納され、次優先レコメンドサービスには「映像再生」が格納され、次々優先レコメンドサービスには「音楽再生」が格納されている。なお、この図７に示す「目的地情報提供」は、ナビゲーション部１５を介して設定された目的地に関する情報（例えば、その目的地において開催されているイベント情報や、その目的地の営業時間など）を表示部１４や車載スピーカ１３を介して出力（提供）するサービスである。また、「道路情報提供」は、各道路に発生している渋滞情報、交通規制情報、事故情報などを表示部１４や車載スピーカ１３を介して出力（提供）するサービスである。
【００２４】
次に、レコメンドサービス履歴データベース２３について説明する。レコメンドサービス履歴データベース２３は、後述するレコメンドサービス抽出決定処理によって決定されたレコメンドサービスを蓄積するためのデータベースである。このレコメンドサービス履歴データベース２３により、過去に車内に提供されたレコメンドサービスの履歴を把握することができる。ここで、このレコメンドサービス履歴データベース２３の構成について図８を参照しながら説明する。
【００２５】
このレコメンドサービス履歴データベース２３には、後述するレコメンドサービス抽出決定処理によって決定されたレコメンドサービス、つまり、過去に車内に実際に提供されたレコメンドサービス（提供レコメンドサービス）が、乗員構成（そのレコメンドサービスが提供されたときにおける推定乗員構成）、および、行動目的（そのレコメンドサービスが提供されたときにおける推定行動目的）、さらに日付（そのレコメンドサービスを提供したときの日付）、時刻（そのレコメンドサービスを提供したときの時刻）、および、好感度の各情報に対応付けられて格納されている。なお、好感度は、実際に車内に提供されたレコメンドサービスに対して車両の乗員がどの程度の好感を持ったか（気に入ったか）を示す情報である。制御装置１１は、例えば、提供したサービスが、提供直後（提供後の所定時間内）に停止された場合には好感度欄に「嫌い」を示す情報（この場合、度数「１」）を格納し、サービスを例えば半分以上提供した段階で停止された場合には好感度欄に「普通」を示す情報（この場合、度数「２」）を格納し、サービスを最後まで実行した場合には好感度欄に「好き」を示す情報（この場合、度数「３」）を格納する。なお、このレコメンドサービス履歴データベース２３の更新処理は、制御装置１１が、レコメンドサービス履歴蓄積処理部３８によって実行するものである。即ち、レコメンドサービス履歴蓄積処理部３８は、レコメンドサービス決定部３５が過去に決定したサービスを、そのときの乗員構成（そのときにおける推定乗員構成）および行動目的（そのときにおける推定行動目的）に対応付けて蓄積するものである。
【００２６】
次に、発話者推定部３１について説明する。発話者推定部３１は、車載マイク１２によって収集された音声、および、シートセンサ１９によって特定された着座位置に基づいて、車内に存在する乗員のうち「発話者」を推定するものである。ここで、制御装置１１がこの発話者推定部３１によって実行する発話者推定処理について図９を参照しながら説明する。
【００２７】
制御装置１１は、声紋パターン抽出処理を実行することにより、車載マイク１２から入力された音声信号から発話者の声紋パターンを抽出する（ステップＡ１）。次に、制御装置１１は、声紋パターンのマッチング処理を実行する（ステップＡ２）。このマッチング処理では、制御装置１１は、上述の声紋パターン抽出処理（ステップＡ１参照）によって抽出した声紋パターンが声紋パターンデータＰＤ１に存在するか否かを検索する。次に、制御装置１１は、該当する声紋パターンが声紋パターンデータＰＤ１に存在したか否かを判断する（ステップＡ３）。
【００２８】
制御装置１１は、該当する声紋パターンが声紋パターンデータＰＤ１に存在した場合（ステップＡ３：ＹＥＳ）には、キーワード抽出処理を実行する（ステップＡ４）。一方、制御装置１１は、該当する声紋パターンが声紋パターンデータＰＤ１に存在しない場合（ステップＡ３：ＮＯ）には、ステップＡ１の処理（声紋パターン抽出処理）によって抽出した声紋パターンを新たに声紋パターンデータＰＤ１に格納（追加）するための更新処理（ステップＡ５）を実行し、その後、キーワード抽出処理を実行する（ステップＡ４）。
【００２９】
キーワード抽出処理では、制御装置１１は、車載マイク１２が収集した音声から所定のキーワード（この場合、発話者パターンデータＰＤ２の発話者推定用の会話キーワード欄に格納されているキーワード）を抽出する。なお、車載マイク１２が収集した音声の内容によっては、このキーワード抽出処理によって何れのキーワードも抽出されない場合もある。
【００３０】
次に、制御装置１１は、発話者のマッチング処理を実行する（ステップＡ５）。この発話者のマッチング処理では、制御装置１１は、発話者パターンデータＰＤ２の声紋パターン欄に格納されている声紋パターンが声紋パターン抽出処理（ステップＡ１参照）によって抽出された声紋パターンに一致し、且つ、発話者推定用の会話キーワード欄に格納されているキーワードがキーワード抽出処理（ステップＡ４参照）によって抽出されたキーワードに一致するデータを検索する。そして、制御装置１１は、検索されたデータの発話者欄に格納されている者を、現在の車内に存在する「発話者」として推定する。例えば、抽出された声紋パターンが声紋パターンＡであり、且つ、キーワードが抽出されなかった場合には、制御装置１１は、「所有者」を「発話者」として推定する。制御装置１１は、発話者のマッチング処理を完了すると、この発話者推定処理を終了する。
【００３１】
次に、会話内容推定部３２について説明する。会話内容推定部３２は、車載マイク１２によって収集された音声に基づいて、上述の発話者推定処理によって推定された発話者による「会話の内容」を推定するものである。ここで、制御装置１１がこの会話内容推定部３２によって実行する会話内容推定処理について図１０を参照しながら説明する。
【００３２】
制御装置１１は、キーワード抽出処理を実行することにより、車載マイク１２が収集した音声から所定のキーワード（この場合、会話内容パターンデータＰＤ３の会話内容推定用の会話キーワードに格納されているキーワード）を抽出する。なお、車載マイク１２が収集した音声の内容によっては、このキーワード抽出処理によって何れのキーワードも抽出されない場合もある。
【００３３】
次に、制御装置１１は、会話内容のマッチング処理を実行する（ステップＢ２）。この会話内容のマッチング処理では、制御装置１１は、会話内容パターンデータＰＤ３の会話内容推定用の会話キーワード欄に格納されているキーワードがキーワード抽出処理（ステップＢ１参照）によって抽出されたキーワードに一致するデータを検索する。そして、制御装置１１は、検索されたデータの会話内容欄に格納されている内容を、現在の車内における「会話内容」として推定する。例えば、抽出されたキーワードが役職名、企業名、ビジネス単語などである場合には、制御装置１１は、「仕事関係」を「会話内容」として推定する。制御装置１１は、この会話内容のマッチング処理を完了すると、この会話内容推定処理を終了する。
【００３４】
次に、乗員構成推定部３３について説明する。この乗員構成推定部３３は、シートセンサ１９によって特定された着座位置、上述の発話者推定処理によって推定された発話者、および、上述の会話内容推定処理によって推定された会話内容に基づいて、車内に存在する「乗員の構成」を推定するものである。ここで、制御装置１１がこの乗員構成推定部３３によって実行する乗員構成推定処理について図１１を参照しながら説明する。
【００３５】
この乗員構成推定処理では、制御装置１１は、乗員構成のマッチング処理を実行する（ステップＣ１）。この乗員構成のマッチング処理では、制御装置１１は、乗員構成パターンデータＰＤ４の着座位置欄に格納されている着座位置がシートセンサ１９からの入力信号によって特定された着座位置に一致し、発話者欄に格納されている発話者が上述の発話者推定処理によって推定された発話者に一致し、さらに、会話内容欄に格納されている会話内容が上述の会話内容推定処理によって推定された会話内容に一致するデータを検索する。そして、制御装置１１は、検索されたデータの乗員構成欄に格納されている構成を、現在の車内の「乗員構成」として推定する。例えば、特定された着座位置が「運転席」，「助手席」，「後部座席」の３種の座席であって、推定された発話者が「家族」であって、さらに、推定された会話内容が「家庭関係」である場合には、制御装置１１は、「家族（３人以上）」を「乗員構成」として推定する。制御装置１１は、この乗員構成のマッチング処理を完了すると、この乗員構成推定処理を終了する。
【００３６】
次に、行動目的推定部３４について説明する。この行動目的推定部３４は、上述の会話内容推定処理によって推定された会話内容、および、上述の乗員構成推定処理によって推定された乗員構成に基づいて、車内に存在する乗員の「行動目的」を推定するものである。ここで、制御装置１１がこの行動目的推定部３４によって実行する行動目的推定処理について図１２を参照しながら説明する。
【００３７】
この行動目的推定処理では、制御装置１１は、行動目的のマッチング処理を実行する（ステップＤ１）。この行動目的のマッチング処理では、制御装置１１は、行動目的パターンデータＰＤ５の会話内容欄に格納されている会話内容が上述の会話内容推定処理によって推定された会話内容に一致し、乗員構成欄に格納されている乗員構成が上述の乗員構成推定処理によって推定された乗員構成に一致し、さらに、目的地欄に格納されている目的地がナビゲーション部１５を介して設定された目的地に一致し、曜日欄に格納されている曜日が現時点における曜日に一致し、運転時間欄に格納されている運転時間が現時点における運転時間に該当するデータを検索する。そして、制御装置１１は、検索されたデータの行動目的欄に格納されている内容を、現在の車内に存在する乗員の「行動目的」として推定する。例えば、推定された会話内容が「無い」場合であって、推定された乗員構成が「カップル（２人）」，「夫婦（２人）」，「家族（３人以上）」，「友人（３人以上）」の何れかであって、設定された目的地が「観光名所」または「宿泊施設」であって、現時点の曜日が「土曜日」，「日曜日」，「祝日」の何れかであって、現時点の運転時間が「２時間以上」である場合には、制御装置１１は、「旅行」を行動目的として推定する。制御装置１１は、この行動目的のマッチング処理を完了すると、この行動目的推定処理を終了する。
【００３８】
次に、レコメンドサービス決定部３５について説明する。このレコメンドサービス決定部３５は、上述の乗員構成推定処理によって推定された乗員構成、および、上述の行動目的推定処理によって推定された行動目的に基づいて、車内に提供するサービスとして推奨するサービスを「レコメンドサービス」として決定するものである。ここで、制御装置１１がこのレコメンドサービス決定部３５によって実行するレコメンドサービス抽出決定処理について図１３を参照しながら説明する。
【００３９】
このレコメンドサービス抽出決定処理では、制御装置１１は、レコメンドサービス検索処理（ステップＥ１）を実行する。このレコメンドサービス検索処理では、制御装置１１は、レコメンドサービス履歴データベース２３の乗員構成欄に格納されている乗員構成が上述の乗員構成推定処理によって推定された乗員構成に一致し、且つ、行動目的欄に格納されている行動目的が上述の行動目的推定処理によって推定された行動目的に一致するデータを検索する。そして、制御装置１１は、検索されたデータの提供レコメンドサービス欄に格納されているレコメンドサービスを「レコメンドサービス」として抽出する。例えば、推定された乗員構成が「家族（３人以上）」であって、且つ、推定された行動目的が「ドライブ」である場合には、制御装置１１は、「道路情報提供」をレコメンドサービスとして抽出する。
【００４０】
次に、制御装置１１は、このレコメンドサービス検索処理によりレコメンドサービスが抽出されたか否か、つまり、該当するレコメンドサービスの履歴がレコメンドサービス履歴データベース２３に存在したか否かを判断する（ステップＥ２）。制御装置１１は、該当するレコメンドサービスの履歴がレコメンドサービス履歴データベース２３に存在した場合（ステップＥ２：ＹＥＳ）には、レコメンドサービス決定処理を実行する（ステップＥ３）。一方、制御装置１１は、該当するレコメンドサービスの履歴がレコメンドサービス履歴データベース２３に存在しない場合（ステップＥ２：ＮＯ）には、レコメンドサービスマッチング処理（ステップＥ４）を実行し、その後、レコメンドサービス決定処理を実行する（ステップＥ３）。
【００４１】
レコメンドサービスマッチング処理では、制御装置１１は、レコメンドパターンデータＰＤ６の乗員構成欄に格納されている乗員構成が上述の乗員構成推定処理によって推定された乗員構成に一致し、且つ、行動目的欄に格納されている行動目的が上述の行動目的推定処理によって推定された行動目的に一致するデータを検索する。そして、検索されたデータの最優先レコメンドサービス欄に格納されているサービスをレコメンドサービスとして抽出する。例えば、推定された乗員構成が「夫婦（２人）」であって、且つ、推定された行動目的が「送迎」である場合には、制御装置１１は、最優先レコメンドサービス欄に格納されている「好感レコメンド」をレコメンドサービスとして抽出する。なお、「好感レコメンド」は、この場合、次のようにして特定される。即ち、制御装置１１は、レコメンドサービス履歴データベース２３の乗員構成欄に格納されている乗員構成が上述の乗員構成推定処理によって推定された乗員構成に一致し、且つ、行動目的欄に格納されている行動目的が上述の行動目的推定処理によって推定された行動目的に一致するデータのうち、好感度欄に「好き」を示す情報（度数「３」）が格納されているデータを抽出する。そして、抽出されたデータの提供レコメンドサービス欄に格納されているサービスを「好感レコメンド」として特定する。なお、抽出されたデータが複数である場合には、例えば、日付欄に格納されている日付が現在の日付に近いデータを選択したり、時刻欄に格納されている時刻が現在の時刻に一致または近似するデータを選択したりすることで、抽出された複数のデータのうち何れか１つのデータを「好感レコメンド」として特定することが可能である。
【００４２】
レコメンドサービス決定処理では、制御装置１１は、ステップＥ１によって抽出されたレコメンドサービス、或いは、ステップＥ４によって抽出されたレコメンドサービスを、車内に提供するレコメンドサービスとして決定する。制御装置１１は、このレコメンドサービス決定処理を完了すると、このレコメンドサービス抽出決定処理を終了する。
制御装置１１は、レコメンドサービス決定部３５によるレコメンドサービス抽出決定処理によって決定されたレコメンドサービスを、レコメンドサービス実行部３６によって実行し車内に提供する。
【００４３】
以上に説明したように本実施形態によれば、車載装置１０の制御装置１１は、車載マイク１２により、車内に発生した音声を収集し、シートセンサ１９により、車内において乗員が着座した座席の位置を着座位置として特定する。そして、制御装置１１は、発話者推定部３１による発話者推定処理により、車載マイク１２が収集した音声、および、シートセンサ１９が特定した着座位置に基づいて、車内に存在する乗員のうち発話者を推定する。また、制御装置１１は、会話内容推定部３２による会話内容推定処理により、車載マイク１２が収集した音声に基づいて、発話者による会話の内容を推定する。また、制御装置１１は、乗員構成推定部３３による乗員構成推定処理により、シートセンサ１９が特定した着座位置、発話者推定部３１が推定した発話者、および、会話内容推定部３２が推定した会話内容に基づいて、車内に存在する乗員の構成を推定する。また、制御装置１１は、行動目的推定部３４による行動目的推定処理により、会話内容推定部３２が推定した会話内容、および、乗員構成推定部３３が推定した乗員構成に基づいて、車内に存在する乗員の行動目的を推定する。そして、制御装置１１は、レコメンドサービス決定部３５によるレコメンドサービス抽出決定処理により、乗員構成推定部３３が推定した乗員構成、および、行動目的推定部３４が推定した行動目的に基づいて、推奨するサービスをレコメンドサービスとして決定する。即ち、制御装置１１は、どのような乗員（乗員構成）が、どのようなことをしようとしているか（行動目的）に応じて、車内に提供するレコメンドサービスを決定する。
【００４４】
これにより、車内に存在する乗員の構成、さらには、その乗員の行動目的に応じたサービスが提供されるようになり、車両に運転者以外の者が乗車している場合であっても、そのときの乗員構成に最適なサービスを提供することができる。
【００４５】
また、制御装置１１は、パターンデータ蓄積処理部３７により、過去に車両に乗車した乗員の声紋パターンを声紋パターンデータＰＤ１に蓄積する。そして、制御装置１１は、発話者推定部３１による発話者推定処理においては、車載マイク１２によって収集された音声の声紋パターンとパターンデータ蓄積処理部３７によって蓄積された声紋パターンとを照合することにより、発話者を推定する。
これにより、制御装置１１が発話者推定部３１によって実行する発話者推定処理による発話者の推定精度を向上することができる。
【００４６】
さらに、この場合、制御装置１１は、パターンデータ蓄積処理部３７により、頻度が最も多い声紋パターンを車両の所有者の声紋パターンとして声紋パターンデータＰＤ１に蓄積する。
このようにパターンデータ蓄積処理部３７による声紋パターンの蓄積機能に学習機能を備えることにより、発話者が特定の者（この場合、車両の所有者）である場合における当該発話者の推定精度を一層向上することができる。
【００４７】
また、制御装置１１は、レコメンドサービス履歴蓄積処理部３８により、レコメンドサービス決定部３５が過去に決定したサービスを、そのときの乗員構成および行動目的に対応付けてレコメンドサービス履歴データベース２３に蓄積する。そして、制御装置１１は、レコメンドサービス決定部３５によるレコメンドサービス抽出決定処理により、乗員構成推定部３３が推定した乗員構成、および、行動目的推定部３４が推定した行動目的に対応するサービスをレコメンドサービス履歴データベース２３、或いは、レコメンドパターンデータＰＤ６から抽出し、抽出したサービスを、車内に提供するレコメンドサービスとして決定する。
これにより、過去において実際にレコメンドサービスとして決定され提供されたサービスが再び提供されるようになり、不適切なサービス（例えば、過去に一度も推奨サービスとして決定されておらず、車内の乗員を満足させることができない可能性の高いサービス）が提供されてしまう可能性を極力低くすることができる。
【００４８】
なお、本発明は、上述した一実施形態のみに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の実施形態に適用可能であり、例えば、以下のように変形または拡張することができる。
パターンデータ記憶部２２、レコメンドサービス履歴データベース２３を、車載装置１０の外部（例えば情報サーバ）に設け、各種パターンデータやレコメンドサービス履歴の情報を、車載装置１０の外部から獲得する構成としてもよい。
上述した各パターンデータＰＤ１〜ＰＤ６は一例であり、その構成を適宜変更して実施することができ、また、各パターンデータＰＤ１〜ＰＤ６の各欄には適当な情報を格納することができる。また、上述したレコメンドサービス履歴データベース２３も一例であり、その構成を適宜変更して実施することができ、また、当該データベース２３の各欄には適当な情報を格納することができる。
【符号の説明】
【００４９】
図面中、１０は車載装置、１２は車載マイク（音声収集手段）、１９はシートセンサ（着座位置特定手段）、３１は発話者推定部（発話者推定手段）、３２は会話内容推定部（会話内容推定手段）、３３は乗員構成推定部（乗員構成推定手段）、３４は行動目的推定部（行動目的推定手段）、３５はレコメンドサービス決定部（レコメンドサービス決定手段）、３７はパターンデータ蓄積処理部（声紋パターン蓄積手段）、３８はレコメンドサービス履歴蓄積処理部（レコメンドサービス履歴蓄積手段）を示す。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車内に発生した音声を収集する音声収集手段と、
車内において乗員が着座した座席の位置を着座位置として特定する着座位置特定手段と、
前記音声収集手段が収集した音声、および、前記着座位置特定手段が特定した着座位置に基づいて、車内に存在する乗員のうち発話者を推定する発話者推定手段と、
前記音声収集手段が収集した音声に基づいて、前記発話者による会話の内容を推定する会話内容推定手段と、
前記着座位置特定手段が特定した着座位置、前記発話者推定手段が推定した発話者、および、前記会話内容推定手段が推定した会話内容に基づいて、前記車内に存在する乗員の構成を推定する乗員構成推定手段と、
前記会話内容推定手段が推定した会話内容、および、前記乗員構成推定手段が推定した乗員構成に基づいて、前記車内に存在する乗員の行動目的を推定する行動目的推定手段と、
前記乗員構成推定手段が推定した乗員構成、および、前記行動目的推定手段が推定した行動目的に基づいて、推奨するサービスをレコメンドサービスとして決定するレコメンドサービス決定手段と、
を備えることを特徴とする車載装置。
【請求項２】
過去に車両に乗車した乗員の声紋パターンを蓄積する声紋パターン蓄積手段をさらに備え、
前記発話者推定手段は、前記音声収集手段が収集した音声の声紋パターンと前記声紋パターン蓄積手段が蓄積する声紋パターンとを照合することにより、発話者を推定することを特徴とする請求項１に記載の車載装置。
【請求項３】
前記声紋パターン蓄積手段は、頻度が最も多い声紋パターンを車両の所有者の声紋パターンとして蓄積することを特徴とする請求項２に記載の車載装置。
【請求項４】
前記レコメンドサービス決定手段が過去に決定したサービスを、そのときの乗員構成および行動目的に対応付けて蓄積するレコメンドサービス履歴蓄積手段をさらに備え、
前記レコメンドサービス決定手段は、前記乗員構成推定手段が推定した乗員構成、および、前記行動目的推定手段が推定した行動目的に対応するサービスを前記レコメンドサービス履歴蓄積手段から抽出し、抽出したサービスをレコメンドサービスとして決定することを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の車載装置。
【請求項１】
車内に発生した音声を収集する音声収集手段と、
車内において乗員が着座した座席の位置を着座位置として特定する着座位置特定手段と、
前記音声収集手段が収集した音声、および、前記着座位置特定手段が特定した着座位置に基づいて、車内に存在する乗員のうち発話者を推定する発話者推定手段と、
前記音声収集手段が収集した音声に基づいて、前記発話者による会話の内容を推定する会話内容推定手段と、
前記着座位置特定手段が特定した着座位置、前記発話者推定手段が推定した発話者、および、前記会話内容推定手段が推定した会話内容に基づいて、前記車内に存在する乗員の構成を推定する乗員構成推定手段と、
前記会話内容推定手段が推定した会話内容、および、前記乗員構成推定手段が推定した乗員構成に基づいて、前記車内に存在する乗員の行動目的を推定する行動目的推定手段と、
前記乗員構成推定手段が推定した乗員構成、および、前記行動目的推定手段が推定した行動目的に基づいて、推奨するサービスをレコメンドサービスとして決定するレコメンドサービス決定手段と、
を備えることを特徴とする車載装置。
【請求項２】
過去に車両に乗車した乗員の声紋パターンを蓄積する声紋パターン蓄積手段をさらに備え、
前記発話者推定手段は、前記音声収集手段が収集した音声の声紋パターンと前記声紋パターン蓄積手段が蓄積する声紋パターンとを照合することにより、発話者を推定することを特徴とする請求項１に記載の車載装置。
【請求項３】
前記声紋パターン蓄積手段は、頻度が最も多い声紋パターンを車両の所有者の声紋パターンとして蓄積することを特徴とする請求項２に記載の車載装置。
【請求項４】
前記レコメンドサービス決定手段が過去に決定したサービスを、そのときの乗員構成および行動目的に対応付けて蓄積するレコメンドサービス履歴蓄積手段をさらに備え、
前記レコメンドサービス決定手段は、前記乗員構成推定手段が推定した乗員構成、および、前記行動目的推定手段が推定した行動目的に対応するサービスを前記レコメンドサービス履歴蓄積手段から抽出し、抽出したサービスをレコメンドサービスとして決定することを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の車載装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１２−１３３５３０（Ｐ２０１２−１３３５３０Ａ）
【公開日】平成２４年７月１２日（２０１２．７．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２８４４８２（Ｐ２０１０−２８４４８２）
【出願日】平成２２年１２月２１日（２０１０．１２．２１）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年７月１２日（２０１２．７．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１２月２１日（２０１０．１２．２１）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【Ｆターム（参考）】
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