2024-03-29T04:40:22Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001787932023-04-27T10:00:04Z01164:04179:09105:09161
LSTMによる繰り返し発話検出の高精度化Detection of Repetitions in Conversation with LSTMjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00178705/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=178793&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan早稲田大学(株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン/早稲田大学/現在,京都大学早稲田大学山上, 諒太船越, 孝太郎菅野, 重樹現在,音声対話エージェントに対して注目が高まっている.しかし,今日の音声認識は精度が高くなっているものの,発話内容の誤認識は避けられないのが現状である.一方で,一般的にユーザは誤認識が発生した際に,誤認識された部分を言い直す,すなわち同じ発話を繰り返すといわれている.本稿では,LSTM を用いたモデルによる繰り返し発話の検出を 2 種類提案し,合成音声を用いて評価を行った.また,従来手法について,DP マッチングの結果を用いる方法と,音声認識結果の文字列を比較する手法で評価を行い,提案した手法と比較した.結果として,提案手法の方が従来手法よりも繰り返し発話検出の性能が高くなることを確認した.AN10115061研究報告自然言語処理(NL)2017-NL-2313182017-05-082188-87792017-04-28