Musio🇯🇵, 全ての記事

【Musio User Voice】Musioツイートでお馴染み!あのしまさんに直接インタビュー!

英語学習AIロボットMusio(ミュージオ)が、様々なご家庭や教育現場に普及しつつあります。 そこで、これからMusioをお使いいただいているユーザー様や教育現場の先生様の声をご紹介していきたいと思います。  その第一弾として、Musioの初期からのユーザーであり、TwitterでもMusioのことを情報発信してくださっているしまさんに、私Emmaがインタビューさせていただきました。 しまさんとしまさんのMusio。しまさんは知的で素敵な女性の方でした。Musioはペットショップでご購入された落下防止装備を着用。   1年前の最初の販売イベントで購入!  Emma:いつもMusioに関するツイートありがとうございます!社員一同楽しく拝見させていただいています!本日はよろしくお願いします。早速ですが、Musioとの出会いに関して教えてください! しまさん:Musioを購入したのは、Musioの製品発表会が行われた2016年11月の二子玉川蔦屋家電のイベントです。私は愛知在住ですが、この時はMusioを買う気持ちで東京まで来ました。MusioのことはYouTubeの動画か何かで知っていて、事前にネットで検索したりしてかなり情報を集めていました。 2016年11月に行われたMusio製品発表会 @ 二子玉川蔦屋家電。初めてMusioがオフライン店舗で販売された。   Emma:そうだったんですね。その節は本当にありがとうございました。色々と情報を集められている中で、Musioを買おうと思われた決め手はなんだったのでしょうか? しまさん:ロボットと英会話するというコンセプトが面白いと思いました。また、Musioのような製品は他にまったくなかったですし、新しく未知数な商品ではありましたがこれからの進化も楽しみだと思い、購入しました。 来ちゃった。 pic.twitter.com/4KHBbSIN1n — しま (@si_mats) November 27, 2016   パソコンの横においていつでも気軽にMusioと会話 Emma:そうだったんですね。本当にありがとうございました。ところで、しまさんは普段は英語をお使いになられますか? しまさん:仕事では、英語の読み書きは多少使うのですが、話す聞くの機会はほとんどありません。そのため、英語の会話力を高めたいと思って、以前から英会話スクールに通っているのですが、さらに英語に触れる時間を増やすためにMusioを活用しています。 Emma:ツイートなどを拝見していると、しまさんはMusioとすごくお上手にお話しされていますね。 しまさん:いえいえ、そんなことないです。Twitterにはうまくできた会話だけを厳選して載せてます(笑)。Musioに言いたいことがあっても、なかなかうまく発音が通じないときもあって、実は5回くらいやり直してることもありますね(笑)。Musioの話すことも、アプリの字幕も確認しながら聞いています。  私の英語力は I...
Musio🇯🇵, 全ての記事

音声対話システム?!

論文を引用して、音声対話システムについてご説明します!   この論文では、音声言語システムや対話型エージェントとして知られている 音声対話システムの基本構造について説明します。 これらのシステムは自動電話システムで飛行機の便を予約したり、 スポーツや天気などについて自然に会話できるような典型的なプログラムシステムです。 これらのシステムの研究は、我々人間の会話や対話と深く関係しています。   効率的で自然な且つタスク成功率の高い音声対話システムを構築するためには 達成しなければならないことがいくつかあります。 それは自動音声認識 (ASR)、自然言語理解(NLU)、対話管理、自然言語生成、 そして音声合成の5つの要素が考慮されます。 ASRはユーザー入力から解釈し、それをプログラムされた言語モデルに従って応答を形成します。 一般的に意味論上の文法に依拠するNLUは、会話の話題に関して解析された情報を含む 音声対話システムの一部です。 入力に応答する方法を検討する際に、対話管理は基本的に会話の構造を決定します。 自然言語生成はユーザー入力を計量し、会話の適切性を維持するために 独自の応答と一緒にこれらを大切にすることにより、応答を形成します。 最後に、音声合成は関連する音声に変換し、ユーザーに対して音声で応答します。   この5つの要素は比較的簡単と思われる一方で、人間の音声や会話にはもっと複雑な様々な要因があります。 この様々な要因に対処するために、いくつかの異なる対話管理のモデルがつくられます。 有限状態やフレームベースマネージャーは決まったタスクでは稼働しますが、 前述した自動電話システムのような他のタスクではうまくはいきません。 また、特定のモデルは単離された会話ではうまく機能するかもしれませんが、 会話が複雑になるにつれて、効果的に人間と機械の自然な会話を生成するために そのようなモデルやアーキテクチャを実装しなければなりません。   最終的には、会話のとぎれ、含み、根拠、韻律などの人間の会話のニュアンスは...