機械学習を用いたノンバーバル発話の意図自動識別
吉川 哲史 (0651143)
本研究では，ノンバーバル発話の意図識別を実現するために，ノンバーバル発話の意図識別を機械学習によって行う手法を提案する．
近年，音声対話システムが実際に運用されるようになるなど，音声対話についての研究が盛んに行われている．
しかし，現状の対話システムは文字情報をベースに対話を行っており，不自然さが残っている．
実際の対話では，「あー」や「んー」などのノンバーバル発話が多く用いられており，これらがリズムをもたらし，対話を円滑にしている．
よって，より自然な対話を実現するには，ノンバーバル発話の利用が必要である．
しかし，ノンバーバル発話を利用するためには，ノンバーバル発話の持つ，バリエーションが多い，発音が曖昧と言った問題点を解消する必要がある．
そこで本研究では，ノンバーバル発話の語彙的に意味を持たない，発音に曖昧性があると言う部分に着目する．
同じ意図を含んだノンバーバル発話は，その発話スタイルに共通の特徴を持つと言う仮説を立て，
同一話者同一表現，他話者同一表現，他話者他表現について，実際に共通性が見られるかを検証する．
本研究では，「肯定・相槌・否定」の3意図に着目する．
SVM，HMMを用いた機械学習によって3意図について，同一話者多表現，他話者同一表現，他話者多表現での識別実験を行った結果，発話スタイルの共通性を確認できた．