情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

1P-73
2019/3/6

Voice UI における時間要素の制御
神場知成†1

中林寿文†2

概要：スマートスピーカーが急速に普及するなど，Voice UI（VUI）がさまざまな場面で利用されるようになっている
が，これはおもに音声認識・合成技術とインターネット技術の進化とが結びついたもので，ヒューマンインタフェー
スの側面から見ると，さまざまな改良の余地がある．本論文では，VUI システムの発話の間（ま）の取り方，発話ス
ピードなど時間要素の制御が，人間にとっての心地よさに与える影響に着目した実験を行うことでその重要性を示すとともに，その制御をするための指針について述べる．

1. はじめにとができなければ，そのマシンは知的だと呼べる，というものである．これについては，2014 年に，あまり知的とはAmazon Echo などのスマートスピーカーに代表される，言えない対話プログラムが史上初めて合格したこともありVUI を利用するシステムが急速に普及し始めているが，現[1]，現在では以前ほど強く支持されていないが，少なくと時点での VUI は，一般の利用者が期待する「あたかも人間と対話するように，自由に声で対話できるシステム」には遠く，そのギャップを埋めるためにさまざまな研究が行わも，人工知能の一つの基準として自然言語による対話能力が重視され，その研究の進展に貢献したことは確かである．
さらに 1960 年代末，Winograd が SHRDLU を開発したこれている．日常生活の中で人間が VUI に話しかける様子をとも，自然言語対話におけるエポックメイキングな出来事エスノグラフィー的に観察・分析する研究[8]や，人工知能の一つである[13]．SHRDLU は，積み木の部屋という限定の高度化により自然言語による知的で複雑な会話を可能にされた局面を設定することにより，談話の問題，指示語，するための研究[15]などである．しかし，ヒューマンイン曖昧性の問題などを扱い，連続する会話によって，積み木タフェースの観点から見れば，これまで扱われていない，に関する内部モデルを適切に変更することができる．

VUI システムに特有の課題が多々残されていると考えていSHRDLU の後，自然言語対話技術は進歩するというよりる．その一つとして本論文で提示するのは，システムの発はむしろ，困難さが明らかになりつつあったが，音声認識，話タイミングや発話速度などの時間要素である．

音声合成技術の進歩がインターネットと組み合わさること

たとえば，朝，子供が家を出るときに親に「今日，傘をでスマートスピーカーは近年，急速に実用化が進んだ．レ持って行った方がいいかな？」と聞いた場合を考えてみよ

ポートによれば[3]， 2018 年の第一四半期にスマートスピ

う．親が即座に「その方がいいよ」と答えた場合と，3 秒ーカーは世界で 900 万台売れ，前年比 210%の伸びを示し，経ってから「その方がいいよ」と答えた場合とで，子供は2018 年 8 月の別のレポートでは[2]，米国で利用されている前者の場合に，より強く傘の必要性を感じるであろう．同

スマートスピーカーは 5000 万台と報告されている．

じ発話であっても，どのようなタイミングで言うか，どの技術的には発展途上であるとは言え，これだけ利用されようなスピードで言うか，などの時間要素は非常に重要でるようになると当然，人間の生活への影響は大きい．ACMあるが，従来の VUI システムを見ても，このような考慮をの CHI 2018 では Voice UI に関するワークショップが行わしたシステム設計はほとんど行われていない．

れてさまざまな観点から議論がされている[9]．その中の 1

その原因の一つは，現在の商用システムにおいて，これつとして，Tsai 等がさまざまな人が VUI をどのような目的

らの時間要素は，端末とネットワーク間での通信時間，シに利用したいかを調べた中で[10]，「寂しいときや退屈なとステム内部の処理時間などの要素で決まり，技術的に簡単きに話し相手になってもらいたい」という人たちが一定以に制御することができないと考えられているからであろう．

上いることは興味深い．筆者自身も，大学 1 年生 140 人に本論文は， VUI システムからの発話タイミングを数百対して「音声 UI を何に使いたいか」というアンケートをミリセカンド単位で制御したときに，人間の受け取り方にとった時に「雑談，気軽なおしゃべり」は最も多い答の 1

どのように影響するかを調べるものである．

つであった[5]．

2. 既存研究
音声だけでなくテキストも含めた自然言語対話の研究は古く，チューリングテストに遡る[11]．これは，相手が誰であるかわからない状態で，人間がその相手と自然言語でやりとりをし，機械であるか人間であるかを見分けるこ†1 東洋大学 情報連携学部（INIAD）†2 （株）サイバード© 2019 Information Processing Society of Japan

これは，VUI では単に必要な情報を伝達することや正確な回答を返すことだけが重要なわけではないということも意味している．発話によって受信者が受け取る印象や，その感情への影響も極めて重要となってくる可能性がある．
本研究では，そのような，VUI の発話が人間に与える印象が，主として時間的な要素により，どのような影響を受けるかについて述べる．

412

情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

3. 実験用システム
ユーザと VUI システムとの会話において，ユーザの発話に対する VUI のレスポンスタイミングがユーザの印象に与える影響を調べるため，次のような実験を計画した．
⚫

人間と VUI システムとの間で会話をしてもらい，シ1P-73
2019/3/6

パラメータ
VUI システムは，次のように３つのパラメータを変化させる．主に変更するのはインターバルと発話スピードであり，ピッチは，一部のみ変更して実験を行う．
⚫

ステム発話のパラメータ設定の相違により人間が受発話を始めるまでの時間を制御する．1200ms の相違

ける印象の違いを調べる．
⚫

があるもの 3 パターン（つまり，最大で 2400sec の違情報を得るためだけの会話と，心情的なやりとりのいがある）．ユーザ発話のどの部分を認識したらシス会話との２つのシーンを想定する．
⚫

テム内部で発話準備を開始するかを，図 1 の文に下線それぞれのシーンにおいて，VUI システムからのレを引いて示している．

スポンスは，設定パラメータである発話タイミングと発話スピードの組み合わせをさまざまに変える．さらにピッチの影響も知るため，一部変更する．
⚫

インターバル：ユーザ発話の一部（特定の単語またはフレーズ）をシステムが認識してから，システムが⚫

発話スピード：遅いものから速いものまで 3 段階⚫

ピッチ：低いものから高いものまで 3 段階．

利用者には，それぞれの設定パラメータでのレスポンスから受け取る印象を，心地よい（comfortable）から不快（uncomfortable）まで 4 段階で選択してもらう．

これにより，VUI システムがどのようなタイミング，スピードでレスポンスをするときにユーザが心地よい，または不快と感じるかを調べる．実装はブラウザ上に HTML/CSSおよび JavaScript で行い，実験は PC の入力出力を用いて行うものとする．具体的な設定を，次に示す．

ユーザ発話の認識とシステムによる発話は ，W3C のSpeech API Community Group 発表による Web Speech API
Specification [7] に基づいて Chrome 上に実装されている
API (webkitSpeechRecognition と SpeechSytnthesisUtterance)
を JavaScript から呼び出すことで実装している．
上記で発話スピードとピッチを設定するために，具体的には，JavaScript から SpeechSynthesisUtterance で生成したオブジェクトに対し，次のような値を設定している．

シーン：「コンビニに，店員の替わりに VUI がある」「自宅に，会話相手として VUI がある」という２つのシーンを設定する．
前者を「コンビニ」，後者を「家」のシーンと呼ぶ．実験として行った対話のセリフは，図 1 に示すもので，U は User，
S は System を示す．
U: 炭酸水はありますか？
S: はい，右奥の棚のところにあります．
U: すいません，どこの棚ですか？
S: その列の一番奥のところです．

⚫

スピード：1,2,4⚫

ピッチ：0,0.9,1.8

API 仕様の上では，スピードは 0（もっとも遅い）から 10（もっとも速い）までの整数が設定可能だが，日常会話のスピードとして 0 は遅すぎ，4 以上は速すぎて不自然と考えたため，最高レベルを 4 に設定した．また，ピッチに関しては 0（もっとも低い）から 2（もっとも高い）までの小数が設定可能だが，2 は通常の声としては非常にピッチが高いものとなるため，基本的な実験は 0.9 に設定して行
い，一部の実験で，0 および 1.8 と設定した．

U: それでは，3 本ください．
S: はい，900 円になります．
(a) 「コンビニ」のシーン
U: 今日，会社で嫌なことがあって
S: どうしたの？
U: ミスをして，上司におこられたんだ．
S: それは大変だったね．
U: 昨日も怒られたんだよ．
S: 気にしない方がいいよ．
(b) 「家」のシーン
図1

VUI システムとの会話シナリオ

図2

実験システムの画面インタフェース

図 2 が実験システムの画面インタフェースである．実験者は被験者の横で被験者に操作指示を与え，被験者はそれ© 2019 Information Processing Society of Japan413

情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019に基づいて作業を行う．

1P-73
2019/3/6

図 3 は，システム全体のアーキテクチャと，発話インタ

被験者は図 2 の画面左上部でシーン選択を行う．そこにーバルの制御方法の説明である．Chrome ブラウザは，通信は，コンビニおよび家というそれぞれの設定名が書いてあ

内容の詳細は公開されていないものの，音声認識をするにり，設定名を選択すると，それがどのようなシーンなのかあたりサーバとのコミュニケーションを行う[6]．利用者がを想像させるための写真が表示される．中央部には，それパラメータ設定を選択した上で発話をすると，システムはぞれのシーンの中で被験者が VUI システムに対して言う音声認識をして，それに対するレスポンスを返す．レスポべき発話内容が，順に書かれている．その時の VUI システ

ンスのタイミング，スピードやピッチは，その時に選択さムからのレスポンスは，「……」としてマスクされており，れているパラメータの値に従う．

画面には表示していない．

以下で，図 3 を用いて，発話インターバルに対してさら画面右側には，システムの発話パラメータとして異なるに詳しく説明する．本実験システムは，被験者の発話のす設定がされた，5 つのセット（A～E）が縦に並んでいる．

べてを認識してからレスポンスを返すわけではない．利用それぞれのセットの中に，さらに 3 種類のパラメータ設定者が発話を始めてから，特定のフレーズや単語を認識したがある．たとえば，セット A に属する 3 つの設定はすべてら，その時点から，あらかじめ設定した時間が経過したら発話スピードとピッチが同じ値に設定されているが，イン発話を始める．これは，たとえば，「炭酸水はありますか？」

ターバルは異なる 3 つの値に設定されている．セット B にという発話において，冒頭にある「炭酸水」という言葉を属する 3 つの設定は，セット A とはそれぞれ発話スピード認識しただけで，VUI システムはレスポンスの発話準備をだけが異なる．実験者は，A から E までセットを順番に指開始するように設定している．たとえば上記の文では「炭示し，被験者は，それぞれのセット中に属するパラメータ酸水」という単語を認識した時からどれだけインターバル設定を順番に試す．1 つの設定を選んだうえで，画面に書を 入 れ て 発 話 コ マ ン ド （ JavaScript に お け る

かれているように発話をし，それに対する VUI システムのspeechSynthesis.speak(text)）を発行するかを制御している．

レスポンスを聞いて次の発話を行う．それが終了したら右本システムの中では，該当する単語を認識してから実際に下のエリアで，そのパラメータ設定に対する評価を 4 (心地レスポンスの指示をするまでに 400 ミリセカンドの遅延をよい)から 1 (不快)までの 4 段階で選択し，次の設定を試す入れている．理由は，これにより利用者の発話終了とほぼためにパラメータ設定を変更する．1 つのセットの中で，同時にレスポンスが開始するような発話文の設計になって一度パラメータ設定を評価した後，別のパラメータ設定をいるからであるが，これはあくまでアドホックな数値なの聞いたうえで，すでに行ったパラメータ設定を再度試し，で，以下でシステムの遅延時間を説明する際には，この 400評価を変更することも許されている．この作業を A～E のミリセカンドは除いて示す．

5 つのセットに対して行う．1 つのシーンに対してこれが終了すると，もう 1 つのシーンに対して行う．

インターバルは 400 ミリセカンド単位で制御しており，0.0 秒，1.2 秒，2.4 秒の 3 種類で実験を行った．たとえば，

つまり被験者は，5 セット（1 セットには，3 種類のパラ被験者の「炭酸水はありますか？」という発話に対して，メータ設定がある）×2 シーンで合計 30 個のパラメータ設

インターバルのパラメータを最小の 0.0 秒に設定した場合定に対し，心地よさを 4 段階で選択することになる．と最大の 2.4 秒に設定した場合を比較すれば，後者は前者よりも 2.4 秒遅れて発話することになる．
なお，ここで述べたように，文全体を認識してからシステムが発話を開始するのではなく，冒頭の単語を認識しただけで発話するというのは実験システムとしてのアドホックな方法であるが，実際の人間の会話においても用いられている合理的な方法であると考えている．人間であれば，相手が話をしている途中であっても，一部の発話だけから全体の意味をほぼ正しく推定し，それに対する答を言い始めることがよくある．ここで示した実験のように，コンビニのレジで顧客が「炭酸水はありますか」という発話をするならば，「炭酸水」と言った瞬間に，店員は実際にそれが置いてある棚の場所を伝えるべきだと理解する可能性は非常に高く，それを実際に口に出すタイミングを，意図的に

図3

実験システムのアーキテクチャ© 2019 Information Processing Society of Japan制御していると考えられるからである．

414

情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

1P-73
2019/3/6

図 5 が実験風景である．実験は，20 代後半から 50 代までの 13 名（男：7 名，女：6 名）に対して行った．実験の際は，実験者 1 名と，被験者 1 名，補助者 1 名が同室に入り，実験者が，被験者に対して全体説明のあと，SET A から順に試して記録をするように指示をした．各被験者の実
験時間はそれぞれ約 20 分であった．
以下で，各セット内での各パラメータ設定の種類と，それぞれの設定に対して被験者が，1(心地よい)から 4(不快)の間でどのような評価をつけたかを示す．
4.1 実験の設定：
図4

システムが出力するログの例⚫

インターバル: 400ms を単位として 3 段階に設定．0.0
秒が最速のレスポンスで，1.2 秒，2.4 秒に設定．一番

システムは，図 4 に示すようなログを出力する．この例

遅い発話は，一番早い場合と比較して 2.4 秒遅れる．

では，最初の speechstart というところで，人間の発話開始⚫

スピード: 1, 2, 4 の 3 段階．1 が最も遅く， 4 が最速を検知すると同時にタイマーを 0 にセットし，各行の最後⚫

ピッチ: 0，0.9，1.8 の 3 段階．0 が 最も低く 1.8 がにある数字が，そこから経過した時間をミリ秒で示してい最も高い声る．行頭の temp というのは認識途中（認識結果が未確定）であることを示し，その時の暫定的な認識結果を表示してSET A から SET C は，発話速度を 3 段階に設定し，それぞいる．具体的には，SpeechRecognitionEvent における results

れの場合において，インターバルを 0.0 秒, 1.2 秒, 2.4 秒のattribute の array の要素を参照している．2 行目では「炭酸3 段階に変化させて相違による印象の相違を確認する．以水」の「炭」という部分をシステムが，少し異なる発音の下，インターバルは秒単位で記載している．それぞれのパ「パン」と暫定的に認識し，その次に正しく「炭酸」と認

ターンにおけるパラメータ設定をまとめると，次のように識していることがわかる．reply_to というのは，そのタイなる．

ミングでプログラムが Chrome ブラウザに対し，発話指示をしたことを示している．つまり図 4 ならば，「炭酸水」とSET A:

発話スピードはもっとも遅い．ピッチは中程度．

いう単語を認識した 1163 ミリ秒の 1 ミリ秒後には，そのSET B:SET A と比較して発話スピードがやや速い

セリフに対する応答をブラウザに指示している．

SET C:SET B よりも，さらに発話スピードが速い．

4. 実験結果と分析

ここまでの設定で，被験者は SET A から SET C それぞれの中の組み合わせ対して評価を行うことになるが，ここで
図5追加として，「SETA～SET C それぞれの中でもっとも心地実験風景

よいと感じたインターバルのもの同士を比較し，その中でもっとも心地よいものはどれか？」という質問も行う．

実験はすべて 1 台の，Windows PC 上 (NEC 製 LAVIE,次に，SET D と SET E では，発話スピードは中程度に固Intel® Core™ i5-6200U CPU @ 2.30GHz に Windows10 を搭定し，ピッチを変えて，影響を調べる．

載．オーディオは Realtek High Definition Driver を利用)で行SET D:った．これにより，同じパラメータを設定した時の，各被検者に対する遅延や音量は，共通に保たれている．

© 2019 Information Processing Society of Japan

ピッチは低めで，インターバルとスピードは B と同様．ただし，選択肢の並び順は SET C とは逆．

SET E:SET D と同様だが，ピッチが高め．

415

情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

1P-73
2019/3/6

4.2 実験結果
以上の結果，被験者一人に対して合計 30 個のパラメータ設定の評価結果が得られる．それを 13 名の被験者に対して集計し，いくつかの角度から分析した結果を下記に示す．

図8

シーンと，心地よいインターバル（ピッチは 0.9 で，縦軸は心地よさの評価値）

なお 1（心地よい）から 4（不快）までの 4 つの選択肢があったが，回答の分布は図 6 のようになった．

図 8 の 3 つのグラフを見ると，「コンビニ」のシーンでの方が，心地よさがインターバルの変化に対して敏感でな150い傾向にある．例えば，グラフ（a）では，「家」の平均ス100

コアは，インターバルが 1.2 秒に設定されたときの「コンビニ」の平均スコアよりも高いが，他のインターバルでは，50「家」のスコアが「コンビニ」よりも低い．発話スピードが速い時も同じ傾向である．我々は，これは，シーンおよ

0

1234

び発話内容によって引き起こされると考えている．コンビ
ニでは，情報を得るためだけに会話を行うが，「家」での会

図6

被験者の評価の分布話は感情に関わるものだからである．
上記では，話すスピードによってインターバルの心地よさが変わってくることを示したが，さらにそれが，ピッチによっても変わってくるのではないかとの仮説のもとに，ピッチの影響を調べた．ピッチは音の高さに相当するので，一般的に，ピッチが 0 の時には男性の声のように聞こえ，ピッチが 1.8 の時は女性の声のように聞こえる．

図7

発話スピードと，心地よいインターバル（ピッチは 0.9 で，縦軸は心地よさの評価値）
図 7 は，13 人の被験者が，SET A から SET C に対して付けた心地よさの平均値を示している．いずれもピッチは 0.9に固定されており，インターバルを 0.0 から 2.4 まで変化させたときに，心地よさの評価が，発話スピードによってどのように異なるかを示している．もっともスコアが高いのは，インターバルを 1.2 に設定した時である．どちらの

図9ピッチと，心地よいインターバル（スピードは 3 で，縦軸は心地よさの評価値）場合も，最も発話スピードが遅い場合のスコアが最も高くなっている．発話スピードが最も速い発声は全般にスコア

SET D と SET E において，いずれもスピードは中間の 2が低く，特に，発話スピードが速くインターバルが長い場に固定しているので，同じくスピードを 2 としている SET合，つまり「レスポンスが遅い割に，話すスピードが速い」

B と合わせて比較をしたものが図 9 である．3 つの線はそという場合は非常にスコアが低い． 全体として，発話スピれぞれ，ピッチが 0（低い声），ピッチが 0.9（中間），ピッードよりはインターバルの方が，心地よさに対する影響はチが 1.8（高い声）の場合に対応している．このグラフに大きいように見える．

よれば，ピッチは心地よさに対して，インターバルほどは同じデータを，シーンとインターバルとの関係で示す．

影響を与えていないが，全体として，コンビニのシーンでは高いピッチの方が低いピッチよりも心地よさが高めとなっている．以上から，次のようなことが言える．

© 2019 Information Processing Society of Japan416

情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

⚫

⚫

1P-73
2019/3/6

一般に，発話レスポンスの適切なインターバルといて」などの指示をするだけで，リアリティが大きく向上しうのは存在し，それよりも早めのレスポンスでも遅めたと報告している[4]．これは演劇で，あらかじめ定まったのレスポンスでも，心地よさは低下する．

セリフを言う際の制御であるが，VUI の制御に応用する場

発話スピードは，心地よさに対してインターバルほ合には，その時々で柔軟なセリフに対し，動的に発話タイどではないが，ある程度影響する．たとえば，発話スミングの制御をする必要がある．

ピードが速すぎると心地よさは低下する．ピッチも影響するが，その影響の度合いは，シーン（シチュエーション）に依存する傾向がある．これは，シーンによ⚫

6. おわりにって適したピッチというのがあることを示唆する．

Voice UI の心地よさを向上する方法として，これまで扱インターバルの相違による影響の度合いは，シーンわれていなかった時間要素の制御について述べた．Voiceや会話の内容にも依存する．個人的，あるいは感情にUI は今後，大きく普及して日常的に使われるようになるこ

関わる会話の方が，事務的な会話よりもインターバルとが想定されており，それらのシステムのユーザエクスペの相違に対して敏感な傾向がある．

リエンス向上に大きく貢献すると考えている．

ここまでは発話スピードやピッチと，心地よいインターバルとの関係を見てきたが，「それでは，心地よい発話スピ謝辞

被験者として実験に協力いただいた（株）サイバードの皆さまに感謝いたします．

ードはどれくらいなのか？」という疑問がある．筆者等は，それには各個人の発話スピードに関係していると考え，各個人が，実験における最初の発話である「炭酸水はありますか？」という発話にかかった時間を測定し，その数値と，その人が心地よいと感じるスピーカーの発話速度とを比較したが，結果として，各ユーザの発話速度と心地よい発話スピードとの間には，明確な相関関係が見出されなかった．
つまり．
「話すスピードが速い人が，システムの発話は遅い方を好む」というケースもあり，逆も成り立つ．
なお，上記のように，各ユーザ自身の好むスピーチ速度は，年齢層（20 代，30 代，40 代，50 代）および性別との間には，ある程度の関連性が見られた（母数が不十分で，統計的な検証はできていない）．男性と高齢の被験者はより速いスピーチを好む傾向があったのに対し，若年者と女性の被験者はより遅いスピーチを好む傾向が見られた．

5. 考察
一般に VUI システムにおいて，仮想的に設定されているキャラクターとしての一貫性を保つならば，発話によってピッチを大きく上下させるわけにはいかない．一方，内容によって，話すスピードを変えたり，インターバルを変えたりすることは人間の会話でも存在し，違和感は少ない．
実験結果によれば，ピッチを固定したとして，発話スピードを想定する利用者層によって変えたり，個々の利用者の属性がわかる場合であれば，パーソナライズすることも考えられる．発話のためのインターバルは，その値については，さらに細かい検討が必要なものの，本論文で述べた，発話終了から 1.2 秒というのは一つの目安になるだろう．
参考になる事例として，ロボットの分野で石黒が行った実験がある．石黒はロボット演劇において，劇作家の平田オリザと共同で演出をし，その中で平田が「0.2 秒遅くし© 2019 Information Processing Society of Japan

参考文献
[1]

BBC article, June 9, 2014, Computer AI passes Turing test in‘world first’, https://www.bbc.com/news/technology-27762088[2] Canalys report, May 23, 2018, Google beats Amazon to first placein smart speaker market,
https://www.canalys.com/newsroom/google-beats-amazon-to-firstplace-in-smart-speaker-market[3] CNET article, August 2, 2018, Apple’s HomePod so far an also-ran
with 6 percent of smart speaker market,
https://www.cnet.com/news/apples-homepod-so-far-an-also-ran-wi
th-6-percent-of-smart-speaker-market/[4] 石黒浩, 平田オリザ：ロボット演劇, 日本ロボット学会誌,Vol.29, No.1, pp.35-38, 2011[5] 神場知成, 2018, チャットボットにおける時間要素の設計について, http://www.interaction-ipsj.org/proceedings/2018/data/pdf/1P01.pdf[6] MDN web docs mozilla, “Using the Web Speech API”,[7] https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/
Web_Speech_API/Using_the_Web_Speech_API[8] M. Porcheron et al., 2018 Voice Interfaces in Everyday Life, CHI
2018, Paper No. 640, https://doi.org/10.1145/3173574.3174214[9] S. Reeves et al., 2018 Voice-based Conversational UX Studies andDesign, CHI EA ’18, Paper No. W38.
https://doi.org/10.1145/3170427.3170619[10] J.Y. Tsai et al., 2018, Alexa, play some music: Categorization ofAlexa Command, https://voiceux.files.wordpress.com/2018/03/tsai.pdf[11] A.M. Turing, 1950, Computing Machinery and Intelligence, Mind49, 433-460.
[12] Web Speech API Specification, https://dvcs.w3.org/hg/speech-api/raw-file/9a0075d25326/speechapi.html[13] T. Winograd, 1972, Understanding Natural Language, CognitivePsychology 3(1), Academic Press 1972, 1-191, ISBN 0127597506,
https://doi.org/10.1016/0010-0285(72)90002-3[14] Workshop at the CHI 2018 conference, held at the Palais desCongres de Montreal, Voice-based Conversational UX Studies andDesign., https://voiceux.wordpress.com/[15] Z. Yin et al., 2017, DeepProbe: Information Directed Sequence
Understanding and Chatbot Design via Recurrent Neural Networks,
KDD ’17, 2131-2139, https://doi.org/10.1145/3097983.3098148

417