言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

音声対話における応答速度改善に向けた先読み技術の検討
大萩 雅也 水本 智也 吉川 克正
SB Intuitions 株式会社
{masaya.ohagi, tomoya.mizumoto, katsumasa.yoshikawa}@sbintuitions.co.jp

概要
本研究では大規模言語モデルを用いた音声対話システムにおける応答速度を改善するための新たな手法を提案する。既存のシステムではユーザー発話の終了後に音声チャットボットの応答を生成するため生成時間の分、応答開始が遅れていた。これに対し
我々のシステムではユーザー発話が終了する前にそれまでの対話履歴から次にどのようなユーザー発話が来るかを先読み予測し、それに対する応答を事前生成する。これにより生成時間を省略し予測ユーザー発話と実際のユーザー発話のマッチング時間のみで応答を返すことができるようになる。評価の結果、ユーザーの発話候補が限定される文脈のもとで我々の手法は高い先読み精度を発揮し応答速度の改善に寄与しうるという結果が得られた。

1

はじめに

大 規 模 言 語 モ デ ル の 発 達 [1]、ま た 高 性 能 な
Speech2Text[2], Text2Speech モデル [3] の開発により、自然な音声対話を行うことができるシステムが可能になりつつある。音声対話システムは幅広い応用先を持ち、今後社会に実装されることが期待される。
しかしながら、大規模言語モデルを用いた音声対話システムの欠点の一つとして、応答生成に時間がかかると言う問題が存在する。一般的に日本語話者は1 秒以内に相手の発話に対して応答を始めるという傾向があるが [4]、例えば OpenAI の GPT-3.5-turbo は1 秒では 14 トークンしか生成できず [5]、1 秒以内に全ての生成を終えて応答を行うのは簡単でない。
既存の解決策として、言語モデルが全ての文章を生成し終える前に生成されたトークンを次々と音声として出力していくことが考えられる。しかしながら全て生成し終わる前に音声として発話を出力する
手法は有害な文章を弾くようなフィルタリングの適用が難しく、有害性が発見された時にはすでに文章の途中まで発話してしまっているような状況が起こ

図 1: 音声発話をしながら同時にユーザーの発話を予測し、それに対するボットの応答を先に生成しておくことにより応答までの時間を短縮するりうる。よって今回我々は発話を生成し終えてから音声出力を行う音声対話システムを対象とし、そこに発話の先読み技術を組み込むことで応答速度を改善することを提案する。
提案手法の概略図を図 1 に示す。既存の音声対話システムでは、ターン 𝑡 においてボットの発話 𝑏 𝑡 とユーザーの発話 𝑢 𝑡 が行われている間、システムは𝑏 𝑡 の音声出力を行いそして 𝑢 𝑡 が終了するのを待つだけである。我々の手法ではこの Idle な時間をユーザーの発話予測とボットの応答の事前生成に当てることで応答速度の改善を目指す。我々の手法ではそれまでの対話履歴からユーザー発話を複数パターン先読み予測し、パターンごとにボットの応答を事前生成する。その後、実際のユーザー発話 𝑢 𝑡 が終わった後に予測ユーザー発話とのマッチングを行い、一定の類似度を超えた予測発話に関しては、先読みが成功したとして事前生成しておいたボットの発話を返す。この手法により、既存のシステムでは必然的にかかっていたボットの応答生成時間を予測発話とのマッチング時間のみに短縮することができる。

― 2443 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

我々の先読みシステムを評価した結果、ユーザーる。これにより、大規模言語モデルの文脈に応じたの発話のおよそ 20%を高い類似度で先読みでき、応答生成能力を活かしながら、素早い応答を実現すマッチング時間のみで自然な応答を返すことができることが可能となる。

ることが確認された。さらに詳細な分析を行った結果、直前のボットの発話がユーザーの発話を絞り込めるような文脈である時に先読み予測が成功しやすいということが判明した。

実験3.1

実験データ

実験用のデータとして、対話ロボットコンペティ提案手法

2

3

ション 2022 [6] に出場した際に我々が収集した対話

我々のシステムは、ユーザーの次の発話を予測しログを用いた。この対話はボット側が旅行代理店のそれに対する応答を準備しておく先読みモジュール

店員、ユーザー側がそこを訪れた客という設定のもと、予測ユーザー発話がどれくらい実際のユーザーと、ユーザーの旅行プランを決定するために 5 分間発話と近かったかを検証し近い場合は準備した応答の対話を行うタスク指向型対話である。実際のボッを返すマッチングモジュールの二つから構成される。各モジュールについて詳細に説明する。

トと人間の会話を元にしたデータであり今回のシステムの実用性を測る上で効果的なデータであるためまず先読みモジュールは対話のターン 𝑡 において選定した。7 個の対話ログにおいてユーザー側の発それまでの対話履歴から次のユーザー発話 𝑢 𝑡 がど話は合計 71 個存在し、それら全てに今回の先読みのような発話であるかを N パターン予測する。各予システムを活用し、その評価を行う。

′測ユーザー発話を 𝑢 𝑡 𝑘 とする (k=1,2,...N)。そして各′𝑘′𝑘 を事前生成すること
𝑢 𝑡 に対するボットの応答 𝑏 𝑡+1

3.2

評価指標

で各予測に対してボットの応答を予め準備してお先読みによる応答生成速度改善の評価を行うためく。この予測と事前生成はボットが発話 𝑏 𝑡 を音声に、我々は 3 種類の評価指標を用いる。まず一つ目

出力し、ユーザーがそれに対する発話 𝑢 𝑡 を終えるの指標は先読みにかかる時間に関する指標である。

までに完了することが期待される。そのため、ユー具体的な評価指標としては、先読みを生成し始めて′𝑘ザーが 𝑢 𝑡 を発話し終えた時点で 𝑢 𝑡 が正しくユーから N パターン生成し終えるまでにどれほどの時間

ザー発話 𝑢 𝑡 を予測できているならば、それに対するがかかるかを調べる look ahead duration, ユーザーのボットの発話 𝑏 𝑡+1 はすぐに応答として返すことができる状態であると言える。本研究では GPT-3.5-turbo

発話と先読みのマッチングにどれほどの時間がかか′𝑘を用いて few-shot を与えた上でユーザー発話予測とるかを調べる matching duration の二つを調べる。
なお、参考指標として今回の実験データを人手でボットの応答事前生成を同時に行った。具体的なアノテーションした結果、ボットの平均発話時間は′𝑘prompt は Appendix B に示す。各 𝑢 𝑡 は次のマッチン20.77 秒、ユーザーの発話も含めた平均発話時間はグモジュールで使うために sentence-bert を用いて埋23.90 秒であった。また、タスクの性質上観光地にめ込み 𝑒′𝑢𝑡 𝑘へと変換しておく。

関する説明を 30 秒以上時間をかけて行う場合があ

次のマッチングモジュールでは実際のユーザー発り、これらを省いて比較的短時間の発話のみに絞っ

話 𝑢 𝑡 の終了後に、その埋め込み 𝑒 𝑢𝑡 と各予測ユーた場合のボットの平均発話時間は 11.21 秒、ユー

ザー発話 𝑒とのコサイン類似度 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑘 を測る。

ザーの発話も含めた平均時間は 14.05 秒となった。

この時、最大類似度を 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑚𝑎𝑥 , 最大類似度を持つ

二つ目の指標は先読みの精度に関する指標であ′𝑢𝑡 𝑘′ 𝑚𝑎𝑥

先読み予測を 𝑢 𝑡とする。この最大類似度が一定る。この指標は二つに分けられる。一つ目はそれまの閾値 T(今回は 0.75) を超えていた場合は先読みがでの対話履歴からどの程度 𝑢 𝑡 を正確に予測できる成功したとみなし、事前生成しておいたボットの発かである。この指標は閾値を超えたデータの数 (一′𝑚𝑎𝑥 を返す。一定の閾値以下だった場合は通常
話 𝑏 𝑡+1通り生成を行う。マッチング時には 𝑢 𝑡 の埋め込みを作成し、予測ユーザー発話の埋め込みとのコサイ致数) と各データに対する平均最大類似度で計測す′る。二つ目は 𝑢 𝑡 𝑘 と 𝑢 𝑡 の一致判定をどの程度正確に行えているかの一致度である。不正確な先読み発話

ン類似度を測るだけなので、言語モデルによる応答を実際のユーザー発話と一致しているとみなしてし生成と比べて微小時間で終わらせることが可能であ

まうと、間違った文脈のもとでのボット発話が応答― 2444 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

として返ってしまう。この発生頻度を評価するため

次に平均最大類似度を見ると、パターン数が増えるに、最大類似度が閾値を超えていた先読みが、実際ごとに類似度も上がっていっていることが見て取れのユーザー発話とどの程度一致していたかを 1(全くる。これはパターン数が増えるとそれだけ多くの回一致しない) から 5(完全に一致している) の 5 段階で答の可能性をカバーできることを示唆しているが、人手評価し、その平均を「一致度」とする。

平均最大類似度と一致数の間に強い相関は見られ

三つ目の指標は事前生成したボットの応答がどのず、高い類似度での先読みはパターン数を増やした程度それまでの文脈に沿った応答になっているかでからといって必ずしも増えるわけではないことがわ′ 𝑚𝑎𝑥ある。𝑢 𝑡が 𝑢 𝑡 を正確に先読みできていたとして′ 𝑚𝑎𝑥

も、それに次ぐ 𝑏 𝑡+1が文脈から外れていれば先読みのメリットは失われてしまう。そのため、それまかる。一致度については、おおよそ 4 に近いスコアを出しており、一致判定が行われたものに関しては基本的には正しく一致判定が取れている。

′𝑚𝑎𝑥 が自然なものになっていでの文脈から考えて 𝑏 𝑡+1

最後に、応答の自然さについて見ると、N=3 におるかどうかを、(0: 不自然, 1: 自然) の 2 段階で人手いてはかなり高い割合で自然な応答を返せている。

評価し、その平均を自然さとする。一致度、自然さに関しては主観評価であるため、アノテーター三人不自然な応答を詳細に見てみると、一致判定の間違の評価の平均をとった値を報告する。

4いがその後の不自然な応答にもつながっていることが見てとれた。例えば「質問があればお答え出来ますが、いかがでしょうか？」というボットの発話結果に対して実際のユーザー発話が「トリックアート迷表 1 に実験結果を示す。まず先読みにかかる時間宮館ってどこにあるんですか」なのに対して、「トに関する指標を見る。1 パターンごとにおおよそ 1

リックアート迷宮館の方が楽しそうだな。」という秒ほどの生成時間が必要であり、予測パターン数が先読み発話を一致していると判断した結果、その後増えれば増えるほど先読みにかかる時間は増える。のボット発話が不自然なものになったデータが挙げ一方でマッチングにかかる時間は、パターン数が増られる。一致度が比較的高い N=3, N=10, N=15 の自えても所要時間はほぼ変わらない。また先読みに然さが高く、一致度が低い N=5, 20 の自然さが低いかかる時間に比べて無視できるほどの時間しかかことからも一致度が自然さと相関するとわかる。

かっていない。なお、Section 3.2 に記載したように、ユーザーの発話も含めた平均発話時間は 14.05 秒で5Case Analysis

あり、平均的には N=20 まで今回の手法は適用可能

先読みに成功したものと失敗したものの間の違いである。しかしながら図 2 にあるように、実際は 5を詳細に分析するため、71 個の全データの中で最大秒から 10 秒の発話が多く分布しているため、実用上は N=3,5 が有用と考えられる。

類似度が最も高かった 1 つと最も低かった 2 つを表2 に示す。
まず最大類似度が最も高かったものを見てみると、「誰と観光するか」に関する問いがボットの最後の発話であり、ユーザーの応答の候補がある程度絞り込める文脈であるといえる。そこに回答としての典型例と呼べるような応答が返ってきており、これが先読み精度の高さにつながったことがわかる。
次に最大類似度が最も低かった例をみると、まず一つ目の例はユーザーに対して Q&A を投げかける
ユーザーの応答が絞り込みにくい文脈であり、予測をするのが難しくなっている。さらに、そこからの

図 2: ユーザー発話も含めた発話時間の分布

ユーザーの応答は直前のボットの発話のハルシネー

次に先読み精度を見る。まず一致数をみると、全ションを指摘するものであり、こちらもボット側で予測するのは難易度が高い。次に二つ目の例を見てての設定において全体のユーザー発話 71 個中の 16個、およそ 20%以上を閾値以上の類似度で予測できており、我々の手法の一定の有効性を示している。

みると、こちらは文脈自体は「車の利用があるかどうかを聞く」という応答を絞り込みやすいものに― 2445 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 1: 先読みの評価結果
パターン数

時間

先読み精度

自然さ

look ahead duration

matching duration

一致数

平均最大類似度

一致度

N=33.99

0.0079

16/71

0.59

4.2/50.90

N=56.290.008018/710.62

3.9/50.72

N=109.28

0.0081

16/71

0.63

4.1/50.79

N=1512.11

0.0091

20/71

0.63

4.1/50.78

N=2013.6

0.0092

17/71

0.64

3.8/50.76

表 2: 最大類似度が最も高かったもの 2 つと最も低かったもの 2 つ対話履歴
ボット: ところで、本日は東京臨海広域防災公園と、東京都水の科学館のどちらに行くかで、迷っていらっしゃるとお伺いしました。
ちなみに、どちらか今までに行かれたことありますか？
ユーザー: 両方行ったことがないので選びました
ボット: 簡単にご紹介いたしますと東京臨海広域防災公園は首都圏防災の拠点施設を見学できる施設です。 東京都水の科学館は水の大切さを科学の視点で紹介する施設です。
どちらのスポットが良いか考えたいので、簡単にお客様の情報をお聞かせくださいね。
まずですが、今回はどなたと一緒にご観光されますか？
ユーザー: 今日のお天気はどうですか
ボット: 今日のお天気ですね。検索によると本日の東京地方の天気は晴れ時々曇りでしょう。
最高気温は 24°C、最低気温は 13°C となりそうです。
他に質問はございますか？
ボット: 遊園地などテーマパークはお好きですか?
ユーザー: そんなに行かないけど友達が行くって言ったら渋々行くかな
ボット: 私も実はあまり得意ではないのですが、せっかくなので行ってみようと思います。
それから交通手段なんですけども、お車のご利用はありますか？

正解ユーザー発話

最大類似度

一人で行きます0.999

24°は嘘じゃないですか

0.277

ペットの月島くんが暑いのが苦手です
涼しい環境がいいです

0.246

なっているが、ユーザー側の発話が「車の利用があみを終わらせるという制約や実際のユーザー発話とるかどうか」に対する直接の回答ではなく、「ペッ予測ユーザー発話とのマッチングといった新たな課トに配慮した交通手段にしてほしい」という婉曲的題に取り組んでいる。この点において、本研究で取な回答となっているため、予測するのが難しくなっり組んでいるタスクは既存の対話先読み技術では取ている。これらの結果から、先読み精度はユーザーり組まれてこなかった新たなものであると言える。

発話候補が絞り込みやすい文脈のもとで高くなりやすいが、その候補から外れた回答が返ってくると低本研究では、対話履歴から次のユーザーの発話とくなってしまうことがわかる。

6

結論

7

それに対するボットの応答を先読み生成することで大規模言語モデルを活用した音声対話システムに関連研究
対話システムは大きく分けてルールベースのものおける応答速度の改善手法を提案した。我々が提案[7] と生成モデルベースのもの [8] が存在する。生成

した評価指標のもとシステムを評価した結果、ユーモデルベースのものはモデルが大規模である程計算

ザーの発話のおよそ 20%を高い類似度で先読みする

時間がかかるため応答にかかる時間が問題となることができ、応答速度改善において一定の効果を発[9, 10]。我々はその解決策として先読みを提案した。

揮することがわかった。しかしながら、先読み結果対話の先読みに関する既存研究は複数存在する。の誤った一致判定により不自然な発話を返してしま

例えば先読みを行うことで、タスクの効率の良い解うこともあったため、一致判定の性能を高めていく決を目指すもの [11, 12, 13] や、他タスクの解決のたことが重要である。将来的な方向性としては、実際めに先読みを補助情報として活用するもの [14, 15]のユーザーに先読みを搭載した対話システムを試しなどが上げられる。しかしながら、本研究のようにてもらい、先読みが搭載されていないシステムとのリアルタイム音声対話における応答生成時間の短縮比較を行うことが挙げられる。さらに、先読みコスを目的として先読み技術を導入した研究は我々の知トを下げるために対話履歴から事前に先読みをするべきかどうかを判別することなども挙げられる。

る限り存在しない。本研究ではリアルタイム性に対応するために、ユーザー発話が終了するまでに先読― 2446 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

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A

最大類似度の分布
図 3 に N=20 における最大類似度の分布図をプロットした。大まかに 0.6 から 0.7 を中心とした正規分布となっていることが見て取れる。ここからは、予測しやすい発話と予測しづらい発話は均等に分布しており、その中間に属する発話に関する先読み精度をどれほど上げていけるかが今後の先読み精度の向上に必要不可欠であるということがわかる。

図 3: 最大類似度分布

B

先読みモジュールのプロンプト### 指示
次のお客様とショウコの「会話履歴」をもとに、次のお客様の発話とそれに対するショウコの発話を「制約条件」に従うように 10 パターン予測してください### 制約条件「出力」は「数字: お客様: xx, ショウコ: yy\n」の形で順番に出力してください。
以下の「例: 会話履歴」と「例: 出力」を参考にして出力してください### 例: 会話履歴
ショウコ: 本日はよろしくお願いいたします。歴史的な施設をご覧になることはお好きですか？
### 例: 出力
1: お客様: 好きです。, ショウコ: 承知しました。お寺や神社などの歴史的な施設を中心にご紹介しますね。
2: お客様: いや、あまり好きではないですね。, ショウコ: 承知しました。では自然が楽しめる場所や美術館などの施設をご紹介しますね。
3: お客様: どっちでもないですかね。, ショウコ: なるほど。でした
ら他の観光地を楽しんだ上でお時間があれば回るのが良さそうですね。
### 会話履歴
ショウコ: いらっしゃいませ。ショウコと申します。よろしくお願いいたします。
お客様: よろしくお願いします
ショウコ: 私は観光案内の仕事をしているのですが、お客様はどういったお仕事をされていますか？
お客様: 編集者です
ショウコ: 具体的にはどのようなことをされているのですか?
### 出力図 4: 先読み生成のためのプロンプト― 2448 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).