音声対話システムのための意味的類似度を考慮した予測信頼度モデル

体的には，ユーザの部分発話の先読みと完全なユーカスケード型音声対話システムは3つの手順で音ザ発話のテキストの一致を測るのではなく，意味的声応答を生成する[1]．まず音声認識モデルがユー類似度を測ることで予測信頼度モデルの学習を行ザの音声発話を書き起こす．次に対話モデルが書きう．これにより，従来の予測信頼度モデルよりも遅起こしから応答文を生成する．最後に音声合成モデ延を削減しながら，プリフェッチングした応答精度ルが応答文から音声応答を生成する．この一連の流を人間が違和感を感じない程度に維持することを試れにおいて，音声対話システムはユーザの発話終了みる．検知後に音声応答を生成するため，発話終了検知と再定義した予測信頼度モデルを，対話応答のプリ応答生成の時間に待機が生じる．これは人間同士のフェッチングのタイミングと，プリフェッチングし対話では生じない遅延であり，対話システムの自然た対話応答の応答精度の観点から評価する．その結さの低下に繋がる[2]．果，ユーザ発話同士の意味的類似度が閾値以上であこの遅延を削減する手法として音声応答のプリる確率を推定する予測信頼度モデルは，従来の予測フェッチング[3,4]が提案されている．その中でも，信頼度モデルと比べ，早いタイミングでの対話応答ユーザの音声発話を段階的に音声認識しながら，完のプリフェッチを可能とすることがわかった．また全なユーザ発話を先読みし，その先読みに対して事意味的類似度の適切な設定により，プリフェッチン前に音声応答を生成する手法がある．プリフェッチグしたシステム応答と完全なユーザ発話に対するングが成功すれば，システムは発話終了検知後にす応答をそん色なくできることが示唆された．実験はぐさま応答できる．一方で，プリフェッチングした英語のタスク対話データセットであるMultiWOZ[6]―993―.と，その日本語版であるJMultiWOZ[7]で行った．本研究では，音声認識精度が十分であると仮定し，実際の音声認識結果ではなくテキストで実験した．我々の貢献は以下の通りである．1.予測したユーザ発話と完全なユーザ発話の意味的類似度が閾値以上である確率を推定する予測信頼度モデルの構築と評価