2017 Fiscal Year Annual Research Report
Research of Human-Kind Dialogue System with Recognition and Synthesis of Various Speech Based on State Estimation
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15H02720
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
能勢 隆 東北大学, 工学研究科, 准教授 (90550591)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊藤 彰則 東北大学, 工学研究科, 教授 (70232428)
千葉 祐弥 東北大学, 工学研究科, 助教 (30780936)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 音声対話システム / 感情音声コーパス / 感情認識 / 感情音声認識 / 感情音声合成 / DNN音声合成 / 雑談対話 / DNN音声認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は以下の7項目について研究成果が得られた。1. 感情情報に基づくボトルネック特徴量を用いた対話意欲の推定に関する検討を行なった。具体的には、DNNを用いた識別器によりボトルネック特徴量を求め、これを用いることで対話意欲の推定精度が上がることを示した。2. 感情音声データベースJTESを用いた感情音声認識におけるDNN-HMM音響モデル適応の検討を行なった。具体的には感情混合モデルとしてコーパス適応を行うことにより、認識精度が改善することを示した。3. 音声対話システムにおける段階的口調付与による印象変化の検討を行なった。具体的には、口調をデスマス体から非デスマス体へと段階的に変化させることで、ユーザの対話システムの利用における対話の満足度が向上することを３日間連続した主観評価実験により示した。4. CRFによるアクセント結合推定のための素性の改善に関する検討を行なった。具体的にはこれまでに行なった改良規則を用いてCRFにおける素性の改善を行い、これによりアクセント結合後のアクセント型の推定精度が向上することを実験により示した。5. 差分特徴量に基づくDNN音声合成における音声入力による韻律制御について検討した。具体的には、音声入力によって合成音声のピッチをユーザが実現し、自分の好みの韻律を容易に実現することを可能とした。6. DNN 音声合成における複数話者データを用いた学習手法の比較を行なった。7. 相互自己開示によりユーザの印象を向上させる対話システムの検討を行なった。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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