タスク指向音声対話における大規模言語モデルを活用した柔軟な発話終了検知の検討

音声対話システムにおいて発話終了検知は,ユーザ意図の正確な理解とスムーズな対話の実現に不可欠である.従来の沈黙時間ベースの手法は頑健だが,発話末尾での不必要な待機による応答遅延がユーザ体験を損なう.発話の意味的な内容を考慮するアプローチは,よりスムーズな発話終了検知を実現できる可能性がある一方で,特定のドメインや発話スタイルに依存してしまい,汎用性に乏しいという課題がある.そこで,本稿ではタスク指向対話において,大規模言語モデル（LLM）の文脈理解能力を活用することで,柔軟かつ高速な発話終了検知を実現する新しい手法を提案する.社内で収集した電話音声データを用いて検知の遅延時間を評価し,ベースラインよりも約37.8%短縮できた.