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J-GLOBAL ID：202002234756294998   整理番号：20A2051158

SMOCコーパス:対話システムのための大規模マルチモーダル対面雑談コーパス

SMOC corpus: A large-scale multimodal one-on-one chat-talk corpus for dialog systems.

著者 (4件)： 山崎善啓 (東北大) ,  千葉祐弥 (NTT CS研) ,  能勢隆 (東北大) ,  伊藤彰則 (東北大)
資料名： 日本音響学会研究発表会講演論文集(CD-ROM)  (日本音響学会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2020  号： 秋季  ページ： ROMBUNNO.3-T1-1  発行年： 2020年08月26日 
JST資料番号： G0381C  ISSN： 1880-7658  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・対話システムへの利用を目的とした大規模なマルチモーダル対面雑談コーパス (SMOCコーパス)の設計・構築方法と統計データについて報告。
・全510対話の収録を実施し,これまでに発話時間長で計56時間の音声を収集。
・面識のある話者と面識のない話者の数はおおむねバランスされており,面識のある話者の多くは対話相手に対する親しみが比較的高いデータとなっており,対話としては満足度の高い対話が多いことを示唆。

シソーラス用語： *コーパス ,  統計データ ,  発話 ,  *会話
準シソーラス用語： マルチモーダル対話 ,  *音声対話システム ,  *対話 ,  *対話コーパス ,  *大規模コーパス

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

引用文献 (14件)：

• O. Vinyals and Q. Le, “A neural conversational model,” arXiv preprint arXiv:1506.05869, 2015.
• Y. Chiba et al., “Analysis of efficient multimodal features for estimating user’s willingness to talk: Comparison of human-machine and human-human dialog,” in Proc. APSIPA ASC, 428-431, 2017.
• L. Tavabi et al., “Multimodal Learning for Identifying Opportunities for Empathetic Responses,” in Proc. ICMI, 95-104, 2019.
• H. Koiso et al., “Construction of the corpus of everyday Japanese conversation: An interim report,” in Proc. LREC, 4259-4264, 2018.
• Y. Kageyama et al., “Improving user impression in spoken dialog system with gradual speech form control,” in Proc. SIGDIAL, 235-240, 2018.

タイトルに関連する用語 (6件)： コーパス ,  対話システム ,  大規模 ,  マルチモーダル ,  対面 ,  雑談