韻律制御に主体をおいた対話システム

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今年度の成果は以下の通りである。a)対話のリズムと韻律制御前年度までの成果に基づいて、対話における話題境界の判別を題材に、韻律情報におけるアクセント句単位でのパラメータを用いて統計的なモデルを学習し、オープンデータに対しても人間と同程度の判別精度が得られることを確認した。(白井・菊池)自然な対話システムを構築する上で重要なシステム側の相槌生成と話者交替のタイミングの決定を、韻律情報と表層的言語情報を用いて行う方法を開発した。この決定法を、実際に天気予報を題材にした雑談対話システムに実装し、被験者がシステムと対話することにより主観的な評価を行い、有用性を確認した。(中川)b)対話音声理解応用対話音声における繰り返しの訂正発話に関する特徴の統計的な分析結果を踏まえ、フレーズ単位の韻律的特徴の併用と訂正発話検出への適用を評価した。また、これらと併せた頑健な対話音声理解のため、フィラーの韻律的な特徴分析・モデル化の検討を行った。(甲斐)c)対話音声合成応用語彙の韻律的有標性について程度の副詞を用い、生成・聴覚の両面から分析を行い、自然な会話音声生成のための韻律的強勢制御を実現した。また、統計的計算モデルによる話速制御モデルを作成し、会話音声にみられる局所話速の分析を進め、自由な話速の制御を可能とした。さらに、韻律制御パラメータが合成音声の自然性品質に及ぼす影響を調べた。(匂坂)d)対話システム上記の成果をまとめ,対話システムを実装した。特に,顔表情の認識・生成システム,声表情の認識・生成システムなどを前年度までに開発した対話プラットホーム上に統合し,パラ言語情報の授受を可能とするリズムある対話システムを構築した。(小林)