| Project/Area Number |
22K12069
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
篠崎 隆宏 東京工業大学, 工学院, 准教授 (80447903)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡本 拓磨 国立研究開発法人情報通信研究機構, ユニバーサルコミュニケーション研究所先進的音声翻訳研究開発推進センター, 主任研究員 (10551567)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 音声言語獲得 / 教師なし学習 / 強化学習 / 音声言語理解 / 対話システム / 音声合成 / マルチモーダル / 音声認識 |
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| Outline of Research at the Start |
人は特定の言語知識を持たない状態で誕生した後に周囲との関りを通して日常生活の中で表現力豊かな音声言語を獲得する、高度な学習能力を持っている。人がどのようにして複雑な学習を効率的に実現しているのかは未だ大きな謎であり、現在の音声対話ロボットの学習能力は人に大きく劣っている。本研究では、人工知能に音声言語を効率的に自動獲得させる仕組みについて取り組む。様々な学習アルゴリズムを相互作用させることで自律的で効率的な学習アルゴリズムを実現し、自動音声言語獲得の基盤技術を確立する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、内部状態を持ち、内発的動機付けに基づいて音声から言語を自動的に獲得するエージェントについて研究している。本研究における言語獲得のフレームワークでは、エージェントの内部状態（嗜好、知識など）が外部からは直接観測できないものとして扱われる。エージェントは、内部状態に基づく欲求を満たすために外部世界への表現が必要であり、その手段として音声言語の獲得が求められる。初期状態では、エージェントは特定の言語に対する知識は持っていない。この設定では、エージェントが人間の子供のように音声対話を観察し、試行錯誤を通じて言語を獲得する能力が求められる。これまでの研究で、この枠組みを支える基本的な学習アルゴリズムの提案とその動作実証を行った。
今年度は、エージェントが音声発話を行う際の意図を連続的な潜在空間でモデル化する提案手法の実験評価と発展に取り組んだ。また、大規模な事前学習済み言語モデルの知識を活用して、エージェントの学習プロセスを加速する手法を検討した。事前学習済みモデルを用いることで、エージェントは広範な言語知識を初期状態として利用できる。この場合、内部的な発話表現と言語モデルの潜在空間間のマッピングを自律的に学習することが主な課題となる。システムのプロトタイプを実装し、連続潜在空間を利用した行動生成とソフトプロンプティングを基本とする言語モデルの接続方法を検証した。さらに、ポアソンフローモデルを用いた音声合成のアプローチについても検討した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
従来の教師なし辞書方式の音声言語獲得機構から言語モデルを用いた学習機構への拡張を行うとともに、シミュレーション実験により有効性を確認している。また教師なしでの音声対話の学習に必要な音声の認識・生成技術に取り組んだ。研究成果を国内の研究会や国際会議で発表するとともに、これまで交流の少なかった関連分野の研究者との意見交換を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
学習可能なタスクのさらなるスケールアップと、自己教師あり学習のシナリオ下での音声発話の柔軟な自動制御が課題である。大規模言語モデルとの接続において、これまでの実験から、一般的な高性能言語モデルで使用される単語埋め込み空間の次元数が、強化学習で効率的に扱える次元数を大幅に上回っているため、効率的な学習を実現する上での問題であることが明らかになった。今後は、強化学習に適した次元数で連続行動空間を表現しながら、多様な発話を可能にする仕組みの発展に重点を置く。
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