音声認識の信頼度と対話履歴を利用した最尤推定型言語理解

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概要

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音声対話インターフェイスのひとつとして、カーナビゲーションシステムが注目されているが、自然発声であることや走行ノイズなどの影響による誤認識によって対話がスムーズに進まなくなり、ユーザに不快感を与えることが多い。そこで、本研究では音声認識結果の信頼度や対話履歴を利用して言語理解や応答生成を行うことで、スムーズな対話と高いユーザ満足度を得られる対話システムの構築を目指している。本稿では、その対話システムにおける音声言語理解手法について示す。単純に音声認識の信頼度を使うのではなく発話の種類や対話履歴の情報も利用して生成されるスコアを使用する事で、対話全体において尤もらしい言語理解が可能である。評価実験結果からは、単純に音声認識結果(n=best)の第一候補を最優先する言語理解手法よりも10%程度言語理解性能が高いことが示された。
一般社団法人情報処理学会の論文
2003-02-07

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