- 著者
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竹内 翔大
ツィンツァレク トビアス
川波 弘道
猿渡 洋
鹿野 清宏
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会研究報告音声言語情報処理(SLP) (ISSN:09196072)
- 巻号頁・発行日
- vol.2007, no.129, pp.295-300, 2007-12-21
- 被引用文献数
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実環境で頑健に動作する音声対話システムには多彩な発話表現を柔軟に処理できる対話制御技術が必要となる.多彩な発話表現に対して頑健な応答生成手法として,用例ベースの応答生成が研究されている.この手法では質問応答データベース (QADB) を用いて入力音声の認識結果に最も近い質問例を選択し,入力に対して最も適切な応答を生成する.これまで,QADB は発話データの書き起こし文を用いて作成されていた.本稿では,音声認識結果を用いた QADB (認識結果 QADB) による応答生成とその最適化を提案する.この手法により,入力に含まれる音声認識誤りに頑健な用例選択が行える.システム応答の適切さを応答正解率で評価した結果,6候補程度の認識結果を用いて QADB を作成し,最適化を行うことで,従来と同等以上の応答正解率が得られた.A speech-oriented dialog system employed in real-environment requires dialog control techniques which enable flexible processing of various utterance expressions. As a robust response generation method for various utterance expressions, an example-based response generation method has been studied. This method employs a question and answer database (QADB) to generate the most appropriate response by selecting an example question which is nearest to an input. Conventionally, a QADB is constructed from transcriptions of utterance data. In this paper, we propose response generation based on a question and answer database using automated speech recognition results (ASR-QADB), which enables to perform robust selection of examples against recognition errors. Evaluating the performance of system responses by response accuracy, the same response accuracy as with the conventional method is achieved by constructing and optimizing ASR-QADB using 6-best recognition results.