電話音声認識における特定の文脈へのドメイン適応のための合成音声によるデータ拡張

タスク指向型の音声対話システムでは，一般にユーザの発話を音声認識(AutomaticSpeechRecognition;ASR)によりテキストに書き起し，そのテキストをもとにインテント抽出やシステム応答文の選択などの対話戦略を行う，という構成が取られている．そのような音声対話システムではASRの認識誤りが後段のタスクの精度を著しく低下させる[1,2]ため，高い認識性能が求められる．加えて，ドメインおよびタスク毎に出現する固有名詞や表現は変化するため，それらを適切に認識するために都度モデルの学習が必要となる．近年のEnd-to-End型の汎用のASRシステムは非常に高い性能を発揮するようになった[3,4]が，ドメイン固有の単語は誤認識しやすい傾向にある．ドメイン毎に転移学習用のデータを整備することでこの問題は解決できる可能性があるが，データの作成には多大なコストを必要とする．また，End-to-End型のASRは従来のASRシステムに見られるような音響モデルや言語モデル等が統合されているため，ドメインごとの言語モデルの切り替えが困難となる．本研究では，予めパターンの決まっている発話内容を認識するタスクにおいて，多様なパターンの発話を考慮した転移学習の手法を提案する．具体的には認識したい発話群の読みを正規表現により生成し，各読みに対応する音声を合成音声により作成することで，ドメインごとの音声を収集することなくモデルの転移学習を実現する．実験では，番地表現を認識対象とし，自社で運用している音声対話システムを通して録音された音声を用いて,汎用的に使用されるASRシステムとの間で認識性能の比較を行う．これにより提案手法の有効性を示す．