音声の意味的類似度に基づいた対照学習によるリアルタイム応答選択

は二つの方向性に大きく分けることができる．応答タイミングや相槌などは音声対話システムの一つは，対話システム全体をEnd-to-endで最適化表現力に関係する重要な要素である．この背景に基することで暗黙的にターンテイキングの振る舞いをづいて，我々は以前の研究で応答タイミングと遅延獲得するものである[12,13]．この枠組みの一つで緩和のための短文応答を同時予測するモデルを提案あるMoshi[13]は，二話者の音声ストリームを逐次した．このモデルは，対話文脈に基づく適切なタイ的に生成するようにモデルを学習する．その結果，ミングを決定するとともに，適切な短文応答も合わ学習データに含まれるターンテイキング的な振る舞せて選択する．本論文では，音声の客観評価指標にいを暗黙的に獲得する．推論時には，いずれか一方基づく重み・順序付き対照学習を提案し，短文応答のストリームをシステム音声として扱う．このアプ選択を改善する．客観評価スコアに基づく学習によローチは，ターン制対話の仮定を取り払い，優れたり，ランキング付けにおける一貫性の改善を実現す応答速度や自然な相槌などを実現できる．一方で，ることを目指す．評価実験では，提案手法が短文応モデルの訓練には数万時間以上のデータが必要であ答選択におけるtop-𝑘%を改善することを示した．り，制御性も低いという問題を抱えている．もう一つのアプローチは，カスケード対話システ