人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第5回)
SIG-AM-05-14

SpokenQuery&Doc: 自由発話音声クエリからの情報アクセス
SpokenQuery&Doc: Information Access from Spontaneously
Spoken Query
秋葉友良 1∗ 西崎博光 2
南條浩輝 3
Gareth Jones4
11

豊橋技術科学大学
Toyohashi University of Technology2
山梨大学
2
Yamanashi University
3
龍谷大学
3
Ryukoku University
4
Dublin City University

Abstract: This paper introduces the SpokenQuery&Doc task, which will be conducted in thenext NTCIR evaluation. The SpokenQuery&Doc is a successor to the previous SpokenDoc andSpokenDoc-2 tasks evaluated at the past NTCIR workshops, which are also presented in this paper.

 1

はじめに•

(Spoken(Term(Detec/on)(

国立情報学研究所が主催する情報アクセス技術の評価型ワークショップ NTCIR(NII Testbets and CommuBrisbane(Brisbane(Brisbane?(nities for Information access Research) では、これま
queryspoken document
で様々な情報アクセスタスクの評価が行われてきたが、• (Spoken(Content(Retrieval)
2011 年の NTCIR-9[7] より音声ドキュメント検索タス
ク SpokenDoc[1] が評価タスクとして採択され、最新の NTICIR-10[6] では２回目の評価タスク SpokenDocThe(state(capital(of(Queenland?(spoken document
2[3] が実施された。
collection
query
relevant documents
NTCIR-11 では、SpokenDoc の後継タスクとして
SpokenQuery&Doc タスクを実施する。SpokenQuery&Doc
では、これまでテキストで与えた検索クエリを自由発
図 1: STD タスクと SCR タスク
話音声で与えることに評価の焦点を当てる。一方、これまでのテキスト入力 STD および SCR タスクもサブの一途を辿りつつあるが、その言語情報へのアクセスタスクとして継続する。
はテキストのように容易ではない。音声データを、その文書としての側面に注目して「音声ドキュメント」と呼び、音声データを対象とした検索を「音声ドキュメ
2 NTCIR-9 SpokenDoc と NTCIR- ント検索」[9] と呼ぶ。
第９回 NTCIR で実施した “IR for Spoken Docu10 SpokenDoc-2
ments (SpokenDoc)” タスク [1, 2] は、NTCIR 初の音多くの情報検索タスクが対象とするテキストと同様声ドキュメント検索タスクであり、講演音声を対象とに、ラジオやテレビなどの放送や動画データなどに付した２つの音声ドキュメント検索タスクが設定された随する音声にも豊富な言語情報が含まれている。動画(図 1)。
配信サイト等を通して、音声を含むコンテンツは増加
Spoken Term Detection (STD) 語をクエリとして∗ 連絡先：豊橋技術科学大学 情報・知能工学系
与え、音声ドキュメント中からクエリが現れる位〒 441-8580 愛知県県豊橋市天伯町雲雀ヶ丘 1-1
E-mail: akiba@cs.tut.ac.jp
置を特定するタスク。計算効率 (索引に必要な空
Brisbane(is(third(most(populous(city(in(Australia(
and(...(- 68 -人工知能学会 インタラクティブ
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間コスト、検索時間コスト、など) と検索性能 (精度と再現率) の２つの観点から評価を行った。

Spoken Document Retrieval (SDR) 質問文で表現した比較的長いクエリを与え、クエリと関連する音声セグメントを見つけるタスク。テキストを対象とした検索における内容検索に相当する。音
声セグメントとして、講演全体 (講演検索タスク)と、講演中の数秒程度の音声区間 (パッセージ検索タスク)、の 2 種類の粒度を設定した。
SCR における講演検索タスクは、テキストを対象とした検索における文書検索に相当する。しかし、音声ドキュメント検索では講演のような大きな単位が検索されたとしても、検索結果を確認するためには音声の再生が必要となり、テキストのように全体をざっと一覧することができない。したがって、よりピンポイントに検索の適合箇所 (音声区間) を見つける技術が必要となる。これがパッセージ検索タスクを設定した理由である。
続く NTCIR-10 で実施した SpokenDoc-2 タスク [3,8, 10] では、上の 2 つのタスクに加えてクエリが音声ドキュメント中に出現しないことを確認する iSTD タスクの新規設定や、より低い認識率の環境下での音声ドキュメント検索の評価を行った。
音声ドキュメント検索の性能は音声認識の精度に依存するため、タスクオーガナイザはタスク参加グループ共通で利用できる音声認識結果を用意した。これにより、参加グループの検索結果を共通の土台の上で比較することが可能になるとともに、音声認識システムを保有しない参加グループや、音声認識よりも検索手法に興味を持つ参加グループに対し、参加を容易にする環境を提供した。

3

NTCIR-11 SpokenQuery&Doc

SpokenDoc および SpokenDoc-2 では、テキストで与えたクエリから、音声データを対象とした情報検索タスクの評価を行った。NTCIR-11 SpokenQuery&Doc
では、音声を扱う検索のもう一つの側面として、クエリを音声で与える検索にも焦点を当てる。
タスク設定の背景には、テキスト入力による情報検索の限界を音声入力によって克服したいという展望がある [4]。人はしばしば複雑な情報要求を抱くが、現状の情報検索システムでは入力インタフェース (テキスト入力) の制限によりユーザの情報要求を十分に汲み取ることができない。一方、音声入力には，ユーザへの負荷が少ない、入力速度が速い，思考を即時に表現できる，といった利点があり、ユーザが音声で思い付くまま情報要求を表現することで、これをそのままシス¶³

今年の夏休みに始めて山に登山に行くことになったんですけれども、あの登山は結構事故があのやはり夏になるとよくニュースで聞きますし、まあ誰々が行方不明になったとか遭難したとかそういう話がいろいろあると思うんですけれども、あの山に登るときにはまあどういった心構えというか、あの装備こういう装備が必要だとかこういうものがあるといいよとかそういったあの山登りに関しての、山に登るときについての心構えについて知りたいです。
µ´
図 3: 自由発話音声クエリの例
テムに入力する手段を提供する。一方、ユーザがその場で制限無く自由に発話した音声 (自発音声) は、あらかじめ発話内容を調整してから発話した読み上げ音声に比べて、話し言葉的特徴 (間投詞の頻出などの非流暢性、発話内容の非文法性、など) が多く現れるため、音声認識が難しい。図 3 に、予備実験 [11] で収集した自由発話音声クエリを示す。
NTCIR-11 SpokenQuery&Doc では、以下の３つのタスクを設定する。(図 2)

SQ-SCR 音声クエリからの音声内容検索 (Spoken-querydriven Spoken Content Retrieval) タスク。SpokenQuery&Doc のメインタスクである。自由発話音声で表現した比較的長いクエリをシステムへの入力として、音声内容検索 (SCR) を行うタス
ク。このタスク実現のためのサブタスクとして、次の 2 つのタスクを実施する。
SQ-STD 音声クエリからの音声検索語検出 (Spokenquery-driven Spoken Term Detection) タスク。
自由発話音声クエリ中に現れる語の音声区間を入力として、音声検索語検出 (SCR) を行うタスク。
音声クエリから語の音声区間の切り出し結果は、タスクオーガナイザから提供する。
STD-SCR 音声検索語検出結果からの音声内容検索(Spoken Content Retrieval using STD results)タスク。SQ-STD タスク参加者による検出結果を入力として、音声内容検索 (SCR) を行うタスク。
SQ-SCR および SQ-STD タスクでは、音声クエリに加えて、人手で書き起したテキストクエリも提供する。
タスク参加者は、このテキストクエリを使って結果を提出してもよい。すなわち、SpokenDoc、SpokenDoc-2と同様の STD タスクおよび SCR タスクも実施する。
また、音声から音声を検索するタスクでは、必ずしも音声認識を用いたテキスト表現を介した検索アプロー- 69 -人工知能学会 インタラクティブ
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Spoken	  query	  (English)	

Spoken	  query	  (Japanese)	

SQ-­‐SCR	
Spoken	  Content	  Retrieval	Relevant	  Segments	  (presenta5on	  slides)	  Spoken	  Documents	  (presenta5ons	  at	  academic	  mee5ng)	

Spoken	  Content	  Retrieval	

Spoken	  Term	  Detec5on	

Detec5on	  Results	

Spoken	  Terms	

STD-­‐SCR	SQ-­‐STD	
図 2: SpokenQuery&Doc で実施する 3 つのタスク
チを採用する必要はなく、音声を直接比較することも可能である [5]。タスクオーガナイザは、このようなアプローチによるタスク参加も期待している。

4むすび

本稿では、過去２回の NTCIR で実施した SpokenDocタスクと、次回 NTCIR-11 で実施する SpokenQuery&Docタスクを紹介した。SpokenQuery&Doc のより詳しい
情報は、以下の Web ページを参照されたい。
http://www.nlp.cs.tut.ac.jp/ntcir11/

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人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第5回)
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