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J-GLOBAL ID：202102273528359065   整理番号：21A2150264

ニューラルネットワークによる音声対話制御-統計的対話制御の基本からニューラルネットワークを用いる場合の考え方まで-

Spoken dialogue management using neural networks: Basis of statistical dialogue management, and applying neural networks to the dialogue management.

著者 (1件)： 吉野幸一郎 (理研)
資料名： 日本音響学会誌  (Journal of the Acoustical Society of Japan)
巻： 77  号： 8  ページ： 521-528  発行年： 2021年08月01日 
JST資料番号： G0162A  ISSN： 0369-4232  CODEN： NIOGAH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・音声対話制御の問題をニューラルネットワーク以前からの問題定義から解説し,それらの問題定義がニューラルネットワークの登場によってどのように置き換えられたかについて説明。
・ニューラルネットワークは関数近似器として優秀であることから,対話制御を含む対話システム全体の問題設定が大きく書き換えられており,今後も様々な形で新しいアーキテクチャーが出現することを想定。
・伝統的なモジュール構成に基づく音声対話制御モデルにつて説明し,近年のニューラルネットワークの導入,特に深層学習の導入によってそれらの問題がどのように置き換えられたかについて以下の項目に沿って概説。
・統計的音声対話制御の基礎として,マルコフ決定過程を用いた定式化,部分観測マルコフ決定過程の導入を記述。
・ニューラルネットワークの導入として,再帰型ニューラルネットワークを用いた漸化式のモデル化,関数近似と深層強化学習,End-to-end対話制御,事前学習と最適化学習を記述。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  会話 ,  計算機利用システム ,  関数近似 ,  計算機アーキテクチャ ,  *音声合成 ,  Markov過程 ,  漸化式 ,  *音声対話システム ,  リカレントニューラルネットワーク ,  DNN音声合成
準シソーラス用語： Markov決定過程 ,  *音声対話 ,  再帰型ニューラルネットワーク ,  深層学習音声合成 ,  *対話制御

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

引用文献 (45件)：

• [1] 河原達也, “音声認識技術の変遷と最先端-深層学習による End-to-Endモデル-,” 音響学会誌, 74, 381-386 (2018).
• [2] F. Bentley, C. Luvogt, M. Silverman, R. Wirasinghe, B. White and D. Lottridge, “Understanding the long-term use of smart speaker assistants,” Proc. ACM Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, 2(3), pp.1-24 (2018).
• [3] M. B. Hoy, “Alexa, Siri, Cortana, and more: An introduction to voice assistants,” Med. Ref. Serv. Q., 37, 81-88 (2018).
• [4] O. Vinyals and Q. Le, “A neural conversational model,” arXiv preprint arXiv:1506.05869 (2015).
• [5] S. Larsson, Issue-based Dialogue Management (Doctoral dissertation, Department of Linguistics, Göteborg University, 2002).

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  音声対話 ,  統計 ,  対話制御 ,  基本