VoiceRexⓇ

特 集

音声認識

デジタルトランスフォーメーションの未来を切り拓く先進的メディア処理技術――コンタクトセンタAI

コンタクトセンタ

進化を続ける音声認識エンジン「VoiceRexⓇ」
コンタクトセンタ向けのAIを支える基盤技術の 1 つに音声認識があります．今や多くの場面で利用されるようになり，ビジネスをさまざまなかたちで支えています．その研究開発の歴史は長く，さまざまな技術を積み重ね，現在の水準に至っています．NTTメディアインテリジェンス研究所で開発する音声認識エンジン「VoiceRexⓇ 」の歴史を軸にこれらを紹介し，最新のエンジンに導入されているコンタクトセンタでの活用が期待される技術について紹介します．

音声認識エンジン「VoiceRexⓇ」の歴史
コンタクトセンタ向けのAIを支える基盤技術の 1 つに音声認識技術がお お ば

たかのぶ

ますむらりょう

大庭 隆伸
増村

た な かともひろ/田中 智大亮

NTTメディアインテリジェンス研究所

く認識できないレベルでした．新聞の実の問題設定となり，2014年，NTTような書き言葉を，はきはきとした口ソフトウェアから「ForeSight Voice

調で読み上げたような音声でなければ＊Mining」というコンタクトセンタ向け正しく認識できず，認識可能な単語数の製品が発表されることになりました．

も極めて限定的でした．
Ⓡ

さて，その数年前，音声認識の研究あります．音声認識技術とは入力信号

そこから「VoiceRex 」は何段階かの者コミュニティの中では，ある技術が注の中に含まれる音声をテキスト化する

技術革新を経て，性能が飛躍的に向上し目を集めていました．深層学習（ディー技術です．NTT研究所における音声てきたという経緯があります．まず2008

プニューラルネットワーク）の登場です．

認識の研究開発の歴史は長く，半世紀年，日本で初めてのWFST（Weighted

深層学習は音声認識にとって大きなパ程度に及びます．NTTメディアイン

Finite State Transducer）と呼ばれるラダイムシフトとなりました．音声信号，テリジェンス研究所では，こうした長技術を採用しました．従来よりも約すなわち空気振動を「あいうえお」とい年にわたる研究成果を基に，幅広い100倍の言葉を覚えられるようになう音の並びに直す音響モデルの性能がサービス分野に適用可能なものとしてり，およそ1000万語の中から最適な極めて高まり，これにより通話の認識率音声認識エンジン「VoiceRex 」を開単語を選ぶことが可能になりました．

も飛躍的に向上しました．深層学習を発し，グループ各社に提供しています．

この進化は2009年の衆議院での議会採用したVoiceRexⓇは2014年に商用リ音声認識をコンタクトセンタ通話の録作成システムへの採用につながりまリースされています．さらに2015年に分析に用いるというアイデアは研究開した．議会は 1 人がしゃべる一問一答

ニューラルネットワークの一種CNN-発の当初から存在しました．当時のレ形式であり，こういう場では90%程度NIN（Convolutional Neural Network –ベルでは夢のまた夢でありましたが，の高い認識性能を達成することができNetwork In Network）を採用し，騒が何十年後かに到達すべき目標でもありました．本会議場や各委員会等で，人しい公共エリアでモバイル端末を使っⓇました．VoiceRex （の前身となる音

手で行う速記に代わるものとして存在た音声認識を行う，「CHiME3」という声認識ライブラリ）は，1990年代にを知らしめることになったのです．

技術評価国際イベントで参加研究機関Ⓡ入って初めてリリースされましたが，その後も，音声データベースの拡張中 1 位を獲得しました．スマートフォン

当時のものはキーワードを認識すること整備の進展や，計算機能力の向上をの普及により，外で電話をする機会がとしかできないものでした．それから背景とした大規模なデータベースを効増えましたが，そうした人混みなどの周現在のように会話等の長い発話が認識果的に活用する技術の創出などがあ

囲雑音がある音声信号に対しても精度可能になったのは2000年のことでしり，音声認識の性能は徐々に向上を続良く認識ができるようになりました．

た．とはいえ，その性能は人間どうしけていきました．そして，コンタクトの会話を認識しようとしても到底正し

センタの通話の音声認識はいよいよ現＊ ForeSight Voice Miningは現在NTTテクノクロス株式会社より販売されています．

NTT技術ジャーナル 2019.79デジタルトランスフォーメーションの未来を切り拓く先進的メディア処理技術――コンタクトセンタAI

こうした技術革新を経て音声認識の測するモデルです．直感的には文が日次的に前の発話の音声認識結果をコン

用 途 は 急 速 に 拡 大 し ま し た． 今 や本語として正しいかどうかを判定するテキストとして利用します．VoiceRexⓇ

VoiceRexⓇは多くの商品 ・ サービスでといった役割を果たします．音声認識

では，会話コンテキスト言語モデルを利用されています．特にコンタクトセ

エ ン ジ ン に は， あ る 単 語 は 直 前 の発話ごとにリスコアリング法により適ンタ向けAI関連の商品導入事例は急

N- 1 個の単語に依存すると考えてモ用することで，より良い文（正解に近速に数を増やしており，音声認識を用デル化を行うN-gram言語モデルと呼い文）を選び直しながら，それをコンいた商品 ・ サービスの中でも中核的なばれる確率モデルが利用されていまテキストとして与え，次の発話の音声存在になってきています．

す．Nが大きいと単語の組み合わせが認識を行うことができる実装になって一方，数多くのお客さまにご利用い爆発的に増加することからNはたかだいます．そのため，各発話の入力ごとただくことで，新たな課題も生まれてか 3 〜 4 程度です．そのため，局所に，会話コンテキスト言語モデルの恩きています．その 1 つは話題の多様性的なコンテキスト（文脈情報）のみを恵が得られるのです．

です．現在の音声認識技術では，入力考慮したモデル化となってしまっていされる通話の話題が既知であると精度ます．短い発話であればN-gram言語面では有利に働きます．例えば，電話モデルでも十分ですが，発話が長くな

話の流暢さにより明瞭に発音されな窓口を提供している企業ごとに取りればなるほど，より長いコンテキストい音があることは述べましたが，そこ扱っているサービス名は違っていまを考慮することが必要になるのです．には一定の傾向があります．前述のよす．また，同じ会社の電話窓口でも入

そこで近年，ニューラルネットワー

うな「〜します」といった文末表現，会 ・ 退会を受け付ける窓口，苦情を受クを用いた言語モデルが注目を集めて助詞，「ありがとうございます」といっけ付ける窓口，技術的な質問に答える

おり，特にリカレントニューラルネッ

た頻出表現などで多くみられ，それぞ窓口などに分かれています．
そのため，トワーク（RNN）言語モデルと呼ばれで音声認識は毎回同じような誤りを現状では会社ごと，もしくはコンタクれる長距離のコンテキストを扱うこと起こしてしまいがちです．発音のあい

トセンタの単位で，話題に関するモデが可能なモデルが注目を集めていままいさに起因する事象以外にも，頻出ル（言語モデル）を個別にチューニンす．音声認識で用いる際は，一度音声の誤りパターンがいくつか存在しまグする作業を行っています．

認識をして得られた複数の音声認識結す．こうした誤りの偏りを見つけて，もう 1 つの課題は，話の流暢さへの果候補の文に対して，RNN言語モデまるごと修正するアプローチを誤り訂対応です．人間どうしの会話では明確ルで算出したスコアを加味すること正と呼びます．に発音しないという現象が頻発します．

で，最終的な認識結果文を決定すると私たちはRNN言語モデルに対して例えば，文末の「〜します」をアルファいう使い方をします．これをリスコア

音声認識誤りを考慮できる枠組みを取ベットで書くと「shimasu」ですが，「shim」リング法と呼びます．

り入れたニューラル誤り訂正言語モデ

ニューラル誤り訂正言語モデル

くらいまでは発音するが，残りの「asu」

さて，RNN言語モデルの問題点のル技術（2）を開発することで，認識精度は音はあるもののはっきりとは発音され1 つは発話単位のコンテキストの利の向上に成功しました．具体的にはず，リズムだけ表現するといったことが用にとどまっている点です．コンタク

Encoder-Decoderモ デ ル と 呼 ば れ る

頻発します．こうした音の不明瞭さ（場トセンタの通話では，発話をまたぐコニューラルネットワークを導入し，音合によっては発音をしていない現象）ンテキストの利用は極めて重要です．

声認識誤りを含む音声認識結果から正に対しては，言葉の文脈的な観点から例えば，オペレータがお客さまの問合解文を推定するといった機構を与えま予測するような枠組みが必要になりませに対して回答することを考えると，した．ニューラル誤り訂正言語モデル

す．以降では，最新版VoiceRex に搭

その回答内容はお客さまの問合せ内容の学習には，一度音声認識して得られ載されている，これらの課題を克服するに関連する内容のはずです．そこで私た音声認識誤りを含む文と，それに対ための新しい技術について紹介します．

たちはそのような発話をまたぐ長期的応する正解文を用意して，前者と後者なコンテキストを考慮した，会話コンの関係を学習させます．これにより誤Ⓡ

会話コンテキスト言語モデル
言語モデルとは単語のつながりを予10

NTT技術ジャーナル 2019.7（1）

テキスト言語モデル技術 を開発しまりの傾向とそれを修正する方法を同時した．実際に音声認識する際には，逐に獲得できるのです．

特 集

時系列
入力音声

お待たせいたしました．
○○コールセンター，担当の○○です

えーっと，そちらの自動車保険に入ってまして，その自動車保険について聞きたいのですがご加入の自動車保険についてお問い合わせですね

音声認識エンジン

音声認識エンジン

音声認識エンジン

スコアの再計算

スコアの再計算

スコアの再計算

音声認識結果候補

最終結果

会話コンテキスト言語モデル：
認識した前の発話を逐次覚えることができ，発話をまたぐ長い系列を考慮することが可能

図

ニューラル誤り訂正言語モデル：
複数の音声認識結果候補を与えることで音声認識誤りを考慮することが可能

会話コンテキスト言語モデルとニューラル誤り訂正言語モデルを併用した音声認識

実際に音声認識を行う際には，会話度の観点でも都合の良い現象といえまコンテキスト言語モデルと同様にリスす．しかしながら，コンタクトセンタコアリング法を適用します．会話コンのAI関連製品の導入が進むにつれ，テキスト言語モデルと併用することが会社側からお客さまに連絡をすると可能で，両言語モデルの恩恵を受けた

いったシーンにも用いられるように認識結果を発話ごとに得ることができなってきました．この場合，お客さまます．この様子を図に示します．通話ごとに担当者がつき，複数回にわたっの中で入力信号から発話区間が切り出て同じ人どうしで会話を行うため，よされるたびに，認識結果候補を複数出りフランクな会話が行われており，音力し，両言語モデルを適応して最終的声認識の観点では課題となっていまな認識結果を求めます．会話コンテキ

す．これまでも，音声認識は適用先をスト言語モデルに関しては，その最終拡大にするのに伴い，従来よりも認識的な認識結果を次の発話を認識する際の難しい状況に直面してきました．そのコンテキストとすることを繰り返しのたびに，それを打開するための研究ていくかたちをとっています．

開発を行うことで進化を続けてきたの今後の展開
これまで対象としていたコンタクトです．今後も，実際に音声認識をご利用いただいている方々が直面している，新たな課題に挑戦しながら，VoiceRex®

センタの多くは，お客さまのほうからは進化を続けていくでしょう．

コンタクトセンタに通電するという形■参考文献

式がほとんどでした．その場合，オペレータとお客さまは 1 度きりの会話をするので，お互いに比較的丁寧に話をしようとします．それは音声認識精（1） R. Masumura, T. Tanaka, A. Ando, H.
Masataki, and Y. Aono：“Role Play Dialogue
Aware Language Models Based on Conditional
Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder,”Proc. of Interspeech 2018, pp.1259-1263，
Hyderabad，India，Sept. 2018．

（2） T. Tanaka, R. Masumura, H. Masataki, and Y.
Aono：“Neural Error Corrective Language
Models for Automatic Speech Recognition,”
Proc. of Interspeech 2018，pp.401-405，
Hyderabad，India，Sept. 2018．

（左から）増村亮/ 田中 智大/

大庭 隆伸
音声認識は多くのビジネス案件で活用されており今後も拡大が期待されます．そこで，いくつかのグループ各社を通して，音声認識をお試しいただける環境を提供しています．ぜひ「NTT 音声認識」と検索してみてください．

◆問い合わせ先NTTメディアインテリジェンス研究所
音声言語メディアプロジェクト
TEL 046-859-2943
FAX 046-855-1054
E-mail takanobu.oba.ec hco.ntt.co.jp

NTT技術ジャーナル 2019.711