大規模データに基づく音声対話の音声的・言語的特徴の分析及び音声言語処理での利用

基于大规模数据的口语对话语音语言特征分析及其在口语处理中的应用

基本信息

批准号：
09780341
负责人：
傳康晴
金额：
$ 1.54万
依托单位：
Nara Institute of Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1997
资助国家：
日本
起止时间：
1997 至 1998
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,人間同士の音声による会話を収録したデータを用いて,言い淀み,言い直しなどの非流暢的現象や話者交替,相づちなどの会話相互作用について分析し,人間の音声言語行動のモデル化と対話システムへの応用に関する研究を行なう.本年度の研究項目は以下の2点である.1. 相づち応答における韻律情報の関与前年度に行った,相づち生起個所の韻律特徴の分析に基づき,話し手の発話中の韻律特徴を一部人工的に改変することで,聞き手の相づちを促進したり,抑制したりできるかを心理実験によって検証した.その結果,ポーズ直前の音調を昇降調(尻上がりイントネーション)にすることで,わずかに相づちが増加することがわかった.これは前年度のコーパスからの機械学習に基づく結果と一致するものであり,昇降調のような韻律特徴が,相づち産出のタイミングの制御だけでなく.聞き手からの相づちを要求する目的にも利用できることを示している.2. やり取り構造と発話間時間長との関係の分析千葉大学地図課題対話コーパスおよび奈良先端大自由会話コーパスを用いて,働きかけ・応答・補足からなる会話のやり取りの構造と発話間の移行時間長との関係を統計的に分析した.その結果,働きかけ-応答のようなやり取りの内部での発話の移行に要する時間と,一つのやり取りが終了し次のやり取りが始まるといったやり取り間での発話の移行に要する時間とを比べると,前者のほうが移行時間が有意に短いことがわかった.このことは,新たなやり取りを開始する際の認知負荷の高さを示唆するとともに,その情報を利用して,やり取りの境界を自動的に認識できる可能性を示している.前年度と合わせ,言い直し,話者交替,相づち,やり取り構造といった音声対話の諸特徴に関するさまざまな知見を得ることができ,人間の音声言語コミニュケーションの仕組みに適応した柔軟な音声対話システムを開発するうえでの基礎とすることができた.

在这项研究中，我们使用包含语音和语音的数据，分析了诸如语音和言语之类的非流传现象，以及诸如说话者的变化和偶然性之类的语音相互作用，使用数据来模拟人类的语音和语言行为以及对对话系统的应用。今年的研究项目如下：1。基于上一年执行的模拟器的韵律特征的分析，韵律信息参与模拟器响应，我们验证了演讲者语音的韵律特征是否可以人工化，以促进或抑制听众的模拟器。结果，我们发现，在模拟器（模拟器的语调）之前，在模拟器之前略微增加了音调的模拟器，这与基于上一年的机器学习的结果是一致的，这表明诸如仰角之类的韵律特征不仅可以用于控制模拟器生产的时间。使用Chiba University Map Task对话语料库和NARA顶级大学免费对话语料库，以及包括方法，回应和补充的方法，补充剂以及语音之间的语音过渡时间之间的关系之间的关系，对互动结构与语音时间之间的关系分析进行了统计分析。结果，当比较在相互作用中过渡语音所需的时间（例如方法反应）与在相互作用之间过渡语音所需的时间（例如一种相互作用和下一次相互作用）所需的时间时，前者有更多的过渡时间。发现它很短。这表明启动新交换时的认知负载很高，并表明可以使用交换边界自动识别交换的边界的可能性。结合前一年，获得了对语音对话的特征的各种知识，例如重新播放，说话者的变化和互动结构，并且是开发灵活的语音对话系统适应人类语音语言交流机制的基础。