従来の音声対話システムでは音声認識結果をそのまま入力としているため，疑問文と平叙文の区別がつかず，問いかけに対して不適切な応答をすることがあった．そこで本研究では，ノンバーバル情報による疑問表現を考慮できるように，発話の音響的情報に基づいて疑問表現発話を判定し，GPTモデルを用いて疑問符の有無を考慮した応答を生成する手法を組み込んだ音声対話システムを提案する．疑問表現判定実験における正解率は0.76，また応答発話テキスト生成実験では疑問符を付加した入力に対しては疑問表現を考慮した応答候補が生成されていることが確認された．

近年，音声対話システムは様々な分野で普及しており，雑談のような非タスク指向型対話についても研究が進められている[1,2]．しかし音声認識では疑問表現を表す疑問符を表現できないため，従来の音声対話システムでは図1に示すように話者からの問いかけを平叙文と誤認識してしまい不適切な応答を返すといった問題が起こる．このような発話テキストに依らない疑問表現は日常対話においてたびたび用いられている．目良ら[3]の音声対話システム実験では，実験参加者7人による延べ209発話中57件が疑問発話であり，うち20件が発話文字列だけでは区別できない疑問表現であった．そこで本研究では，従来の音声対話システムでは扱えない“抑揚による疑問表現”を考慮して応答を生成する音声対話システムを提案する．また提案システムの要素技術である“発話音声の音響的特徴から疑問表現を判定する手法”と“疑問符の有無を考慮したGPTモデルでの応答生成手法”を実装する．