2014 Fiscal Year Annual Research Report
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24650066
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
松原 茂樹 名古屋大学, 情報科学研究科, 准教授 (20303589)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大野 誠寛 名古屋大学, 情報基盤センター, 助教 (20402472)
笠 浩一朗 名古屋大学, 国際開発研究科, 助教 (40397451)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 自然言語処理 / 発話生成 / 文生成 / 音声言語処理 / 音声対話 / 語順整序 / 個人性 / 話者特徴 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、適応的な音声言語システムの実現を目指し、話者の個性に関わる要素を検出し、生成する発話を決定する技術の実現性について検証することを目的としている。すでに、発話から、話者の個人性を推定することの実現可能性について考察を与えている。話者の個人性に関する要因を、音響的及び言語的視点から捉え、大規模コーパスを用いて学習するというアプローチを採用するとともに、話者の個人性として性格を取り上げ、発話から性格の検出に関わる特徴素を獲得するモデルを開発している。今年度は、推定された特性に基づく発話生成に着目し、特に、発話文生成における適切な語順生成、及び、適切な応答タイミング検出に関する研究を進めた。具体的には以下の項目の研究を推進した。
（１）日本語は、語順が比較的自由であるといわれているものの、実際には語順に関する選好が存在することに注目し、聴きやすい発話文となるような語順を生成する手法を開発した。本手法は、任意の文節列の入力に対し、係り受け解析と語順整序を同時に実行するという特徴を備えている。係り受けと語順の適切さを同時に考慮することにより、聴きやすい語順を精度よく生成できる利点がある。被験者を用いた評価実験を実施し、良好な結果を得ることができた。
（２）高い応答性を備えた音声対話システムの必要な機能として、統計的手法による応答タイミングの網羅的な検出技術を開発した。本研究では、既存の大規模音声対話データに対して、応答に関するアノテーションを与え、それを対話データとして使用した。アノテーションをオフライン環境で与えることにより、応答可能なタイミングに関して揺れの小さいデータを獲得できる点に特徴がある。構築した対話コーパスを用いて応答タイミングの検出実験を実施し、その有効性を確認した。
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Research Products
(2 results)
