Ⅱ
声できくと、声で答える 。 観 光 案 内 ア プ リ／翠 輝久・水上 悦雄

AssisTra

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

声できくと、声で答える。
観光案内アプリAssisTra－自然な音声で簡単に情報を取得できるシステムの実現を目指して－「音 声コミュニケーション研究室の技術を用いたスマートフォン用の音
声 対 話システム AssisTra を、Siri
しゃべってコンシェルに先駆けて、2011 年 6 月に公開しました。」

翠 輝久（みす てるひさ）

ユニバーサルコミュニケーション研究所
音声コミュニケーション研究室 研究員
人と人、人とコンピュータのコミュニケーションに関心を持ち、音声対話の研究をしています。

水上 悦雄（みずかみ えつお）

ユニバーサルコミュニケーション研究所
音声コミュニケーション研究室 主任研究員
コミュニケーションにおける相互調整の性質に関心があり、対話の評価研究をしています。趣味は映画（特に SF）観賞、公園探検と称する娘たちとの散歩、昆虫探索、車でのぶらり遠出旅行。

124NICT ユニバーサルコミュニケーション研究所

ユーザの自然な音声による要求を受け付け、音音声コミュニケーション研究室では、わずらわし声と画面で、その要求に答える「音声対話システム」

い操作を覚えなくとも、その人にとって自然なコです。
図1の例のような音声対話をすることができ、ミュニケーションの手法で、容易に情報システム

ユーザは京都の観光スポットやレストランなど観を利用できる社会の実現を目指して、研究を進

光に役立つ様々な情報を調べることができます。

Ⅰ−１

Ⅰ−２
ワイヤレスネットワーク技術『はんなのガイド 京都編』とは？

光ネットワーク技術

はじめにめています。中でも私たちは、人に話しかけるような、自然な音声による要求を受け付け、その音声対話処理技術

意図を理解・推測することによって、適切な情報をしており、大きく分けて、音声認識、音声言語理データ収集を目的として、観光案内 iPhone 用

解、対話制御、応答文生成、音声合成の 5 つのモ

アプリ「AssisTra」を 2011 年 6 月にリリースしま

ジュール（要素技術）で構成されます。
『はんなのガした。本稿では、AssisTra の中心機能である、『はイド 京都編』に用いられているこれらのモジュール

んなのガイド 京都編』で利用されている音声対は、すべて当研究室で開発したものです。以下では、話処理技術について解説します。

これらのモジュールについて概説します。

Ⅰ−４

ます。これまでの研究成果の実証実験および実Ⅰ−３

新世代ネットワーク基盤構成技術／テストベッド技術

一般に音声対話システムは、図 2 のような構成

ネットワークセキュリティ技術を提示する、高精度対話処理技術を研究していⅡ
ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

Ⅲ 未来基盤技術

ICT

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

図1 『はんなのガイド 京都編』対話例

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Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

声できくと、声で答える 。 観 光 案 内 ア プ リ／翠 輝久・水上 悦雄

Assis
Tra

図2

音声対話システム構成図・音声認識・音声合成・応答文生成存在します。このような発話の意図を解釈する＊

 音声認識・音声合成は、隠れマルコフモデルことは人にとっては難しいことではありませんに基づく統計的手法を利用しており、大量の音が、コンピュータがこれらの発話を理解するた声データを学習に用いることで、自然で連続的めには、これらの表現を同一のシンボル（コンな音声発話文を認識し、人の発話音声に近い合ピュータが処理可能な言葉）に変換する必要が成音を作成することができます。後述の大量のあります。これが音声言語理解の役割です。

観光案内対話データを利用して、観光案内用に

 この機能を実現するためには、ユーザが実際特化したモデルを作成することにより、高い音に使用する表現を収集するとともに、高精度な声認識率と、ユーザに話しかけるような自然な音声言語理解アルゴリズムを研究・開発するこ合成音声を実現しています。さらに、応答文生とが重要になります。会話の中で実際に利用され成で利用するテキストとして、プロのガイドの発る言い回しを収集するために、私たちはプロの観話内容をもとに、桜、紅葉など様々な観点から光ガイドと旅行者の模擬会話を150 時間 300の観光スポットの説明文を整備しました。

対話収録しました。これは、現在収集されている単一状況での音声対話データとしては世界的に・音声言語理解

126も大規模なものです。さらに、プロトタイプ音声

 人間の自然発話には、ユーザや状況によっ対話システムを構築して、被験者実験を行い、実て様々な言い回しが存在します。たとえば、「観際のシステム利用を想定した状況での発話表現

光スポットへのバスを利用したアクセス方法」

を収集しました。これらのデータをもとに、私たが知りたいと考えている場合を考えますと、図ちの研究室で独自に開発した音声言語理解・対3 の例をはじめとして、多種多様な言い回しが話制御フレームワークである『重み付き有限状

光ネットワーク技術

Ⅰ−１

ワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２

図3

言語音声理解の例

Weighted Finite-State Transducer-based

類・言い回しのバリエーションが 150 時間程度

Dialog Manager）』
を用いて、WFST 表現によの学習データではカバーしきれないほど多様でる音声言語理解モデルを作成することで、高速複雑なものであり、コンピュータが人の意図を正かつ高精度な音声言語理解を実現しています。

確に理解するためには、より大きな対話データを収集するとともに、音声言語理解や対話履歴処・対話制御

理の精度の改善が必要であることが分かりまし

図が異なる場合があります。たとえば、「アクセス方るとともに、より柔軟に発話を理解し対話を制法を教えて」という入力があった場合には、直前の御するアルゴリズムの研究を進めていきます。ま対話内容に基づいて「どこから、どこまで、どのよた、システムの利用の拡大を目指して、訪日観光

うな交通手段で」などの情報を補完する必要があ

支援に利用できるように『はんなのガイド 京都

ります。これらの発話に隠れた意図を適切に補っ編』の英語版を 2012年 3月に無料公開しました。て応答内容を決めることが対話処理の役割です。

さらに、チケット予約や、コールセンター業務な このような対話履歴処理は、対話システムがど、実世界で必要とされている様々なタスクを扱利用される状況や、ユーザがシステムを使う目う音声対話システムを構築し、対話処理技術の的に対する依存性が高いものです。そこで、
ユー実用性を証明していきたいと考えています。

ICT

基盤技術

タを追加して各モジュールのモデルを再構築す

Ⅲ 未来や発話履歴に応じて発話に含まれるユーザの意

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術た。今後はシステム運用により収集した発話デー

Ⅱ まったく同じ発話が入力された場合でも、状況

Ⅰ−４

だ十分ではありません。人間の発話や意図の種

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

態トランスデューサ対話制御機構（WFSTDM：

ネットワークセキュリティ技術

Ⅰ−３

ザの実際の利用状況に近い、前述の大規模対話データをもとに観光対話用の履歴処理モデ
用語解説

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

ルを作成し、対話履歴を適切に処理しています。

＊ 隠れマルコフモデル

おわりに今回、アプリを公開し、収集されたログデータを分析していますが、システムの応答の精度はま観測される記号列（音声認識の場合、音声の特徴量）が、直前の m個の記号から決定されるマルコフ過程であると仮定し、それを出力するような状態遷移系列が非決定的である（隠れている）とする確率モデルです。音声認識の場合、状態遷移確率などのパラメー
タが、大量のデータから学習され、最も高い確率で記号列を出力するような単語列や音素列が認識結果となります。

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