VoiceActivityProjectionとガンマ分布ハザード関数を用いて対話の間を考慮したターンシフトモデル

音声対話システムにおいて，自然なタイミングでのターンテイキングは極めて重要な課題である．近年提案されたVoiceActivityProjection(VAP)モデルは高い予測精度を持つ一方で，具体的な発話開始タイミングを決定する行動決定の枠組みを欠いる．本研究では，VAPによる将来の発話意図予測に，人間のターンシフト速度の分布をモデル化したガンマ分布のハザード関数を統合する手法を提案する．実験の結果，従来のベースラインと比較してターンシフト予測におけるF1スコアが大幅に向上し，さらに，1秒以内のタイミングでターンを決定できた割合は38.55%から60.62%へと改善した．