[3Win5] ポスターセッション3

[3Win5-29] 実在話者の口調特性を反映したベクトル生成と識別精度の検証

〇倉知 祥太朗¹、伊藤 敏彦² (1.北海道大学 大学院情報科学院、2.北海道大学 大学院情報科学研究院)

キーワード：口調、文ベクトル

対話システムにおいて実在の個人性を再現する研究が注目されている．個人性を再現するには，一般的に対象人物の大量な発話データが必要とされるが，その収集は簡単ではない．しかし，信念的な個人性に比べ，口調的な個人性にはある程度パターンが存在すると考えられる．
　そこで本研究では，少量の発話データから口調のパターンを発見・再現するために，口調ベクトルの獲得と利用を提案する．多数の人物の発話データを基に機械学習を行い，口調の類似性を評価できる固定長の口調ベクトルを獲得する．この口調ベクトルを用いてクラスタリングを行うことで，類似した人物の口調をパターン化した．新規の個人性の再現が必要な場合は，どのパターンに類似するかを推定することでその個人性の再現が可能となる．
　この方式の有効性を検証するために，クラスタリング結果に対して，生成したベクトルでクラスタ識別を行った．結果，少量のデータでも高いスコアを得ることができた．このことから口調ベクトルを用いて発話者がどの口調パターンに類似しているか推定可能であり，少数発話から口調を再現する可能性を確認できた．