Vol.2016-MUS-111 No.4
2016/5/21

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

音声対話システムの概観とその機能
吉野 幸一郎1,a)

概要：近年、音声認識の性能向上からそのアプリケーションとして音声対話システムが注目されている。
音声対話システムはその役割によっていくつかのパターンに類型化され、求められる役割によって一般的な構成も異なる。本発表では、どのような機能・役割が音声対話システムに期待されているか、またその想定のもとでどのような構成がなされてきたかについて概観する。また、音声認識結果を扱うシステムとして、どのような機能が求められるかについても述べる。

An Architecture and Functions of Spoken Dialogue Systems
Koichiro Yoshino1,a)

1. 音声対話システムの構成

その次の対話制御モジュールでは、言語理解モジュールの解析結果とそれまでの対話履歴を用いて、最適な行動選

音声対話システムは、ELIZA、SHRDLU などの人と会択を行う。音声認識の性能は向上し続けているものの、そ話する人工知能を起源とし、現在の対話システムもこれらの精度は 100% ではなく、音声対話システムには場面に応に大きな影響を受けている。河原 [1] が示した音声対話シ

じた適切な聞き返しなどの行動選択を行うことが求められステムの歴史に、近年増え続けている様々な対話システムている。また、対話履歴を考慮することで、これまで話しのバリエーションを加えたものを図 1 に示す。現在存在すた内容の中からタスク遂行に必要なものをユーザに尋ねるる対話システムは、その機能により詳細は異なるものの、などの行為を行うことができる。こうした対話制御は古く基本的には図 2 の構造を基本としている。

は人手で記述したルールなどを用いて行っていた [4] が、まず、音声認識モジュールではユーザの発話をテキスト近年強化学習を用いた統計的対話制御によって実現されるの形へ変換する。近年深層学習を用いた音声認識の改善にことが増えている [5]。また、これらの統合によって対話シより、この部分の精度が劇的に向上しており、音声対話システムをメンテナンスしやすくする、スケーラビリティをステムのような音声言語処理アプリケーションへの期待感向上させるということも重要な研究課題である [6], [7]。

を醸成する背景となっている [2]。

発話生成では、対話制御がどのような内容を話すかを確

次に、音声認識結果が言語理解モジュールへと送られる。

定した後で、どのようにその内容を言語化するかが課題と言語理解モジュールでは音声認識結果をシステムが理解可なる。これまではテンプレートや用例によって、あらかじ能な形に落とし込む。例えば図 2 の例のように、「京都駅かめ用意されたものから生成を行うような手法が検討されてらバスに乗りたい」という発話を「乗車するバス停＝京都いたが、近年ニューラルネットワーク言語モデルを用いた駅」という形で、対話システムが持つタスクの遂行に必要言語生成の研究が盛んに行われている [8]。

な情報へと変換する。この言語理解の研究が近年盛んに行

音声合成においては、生成された言語を発話音声としてわれており、特に Dialogue State Tracking Challenge[3] と合成する。この際、対話においてより自然な発声、イントいう国際コンペティションで精度の向上が図られている。

ネーションを実現することが今後の課題として挙げられる。

1a)

奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
630-0192 生駒市高山町
koichiro@is.naist.jpⓒ 2016 Information Processing Society of Japan

2. 音声対話システムの類型と機能1 章で述べた対話システムの構成は一般的ではあるが、

1

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継承・発展
影響

京都ナビ

ニュースナビAssistra

CONVERSE

ELIZA

たけまる

A.L.I.C.E.

京都市
バス案内

重点領域研究TOSBURG

RAILTELSiri

USC AgentsCALO
ITSPOKETRAINS, TRIPSSHRDLU

MMD Agent

電話IVR

スマー
トフォン
アプリ

HIS
Dialogue
SystemLet’s Go!

VOYAGER
1960s

ATIS

1990

Communicator

LUNA
CLASSiC

Dialogue
State
Tracking
Challenge

2010

2000
図 1 音声対話システムの歴史

京都駅からバスに乗りたい

select_fromstop$FROM=Kyoto

⾳声認識(ASR)

⾔語理解(SLU)$FROM=Kyoto$TO_GO=???
$LINE=???

⾳声⼊⼒

言語モデル

対話コーパス

知識ベース
モデル

音声合成(TTS)

発話生成(LG)

対話制御
(DM)

⾳声出⼒

どちらへ行かれますか？

1 ask $TO_GO
2 ask $LINE…

図 2 音声対話システムの構成

対話システムが置かれる状況の想定、求められる機能によってモジュールが省略される場合もある。例えば、雑談

3. おわりに対話と呼ばれる特定のタスクゴールを指向しない対話にお

本稿では音声対話システムの一般的な構成と、それを用いては、言語理解や対話制御を省略して end-to-end と呼ばいる典型的な仕組みについて述べた。音声対話システムはれるアプローチをとることも多い [9]。end-to-end 型では様々なモジュールから成り立っており、その使われ方も多数のユーザ発話とシステム応答のペアを用意することに様々であるが、目的に応じて適切に構成を作ることが必要より、類似するユーザ発話に対応するシステム応答を応答となる。

文として用いたり、これを学習データとして生成を行ったりする。

また、これまでの対話システムの多くはユーザの音声発話区切りを 1 つの発話としてターンテイキングが成り立つ

これに対し、対話履歴を考慮し、特定のユーザゴールをことを想定している。しかし、実際のユーザ発話には言い達成することを目標として置いている対話システムをタス

よどみ、言い直しやさらに細かい単位での情報のやり取り

ク指向型、ゴール指向型と呼ぶ。この他に、一度のユーザが言語・非言語の双方で行われており [10]、これらを考慮発話、システム発話のやり取りで完結する一問一答型の対することは今後の音声対話システム研究における重要な課話システムも存在する。一般的な対話システムは、その目題であるといえる。

的に応じてこうした機能を複合することにより成り立っていることが多い。

ⓒ 2016 Information Processing Society of Japan2

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参考文献
[1]

[2]

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久保陽太郎. 音声認識のための深層学習 (¡ 連載解説¿ deeplearning (深層学習)[第 5 回]). 人工知能: 人工知能学会誌,
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