論文の概要: Yeah, Un, Oh: Continuous and Real-time Backchannel Prediction with Fine-tuning of Voice Activity Projection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15929v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 11:57:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:17:03.840064
• Title: Yeah, Un, Oh: Continuous and Real-time Backchannel Prediction with Fine-tuning of Voice Activity Projection
• Title（参考訳）: 音声活動予測の微調整による連続・リアルタイムバックチャネル予測
• Authors: Koji Inoue, Divesh Lala, Gabriel Skantze, Tatsuya Kawahara,
• Abstract要約: yeah"や"oh"といった短いバックチャネルの発話は、スムーズでエンゲージメントな対話を促進する上で重要な役割を担っている。 本稿では,微調整音声活動予測モデルを用いて,リアルタイムかつ連続的なバックチャネル予測を行う手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.71649541757314
• License:
• Abstract: In human conversations, short backchannel utterances such as "yeah" and "oh" play a crucial role in facilitating smooth and engaging dialogue. These backchannels signal attentiveness and understanding without interrupting the speaker, making their accurate prediction essential for creating more natural conversational agents. This paper proposes a novel method for real-time, continuous backchannel prediction using a fine-tuned Voice Activity Projection (VAP) model. While existing approaches have relied on turn-based or artificially balanced datasets, our approach predicts both the timing and type of backchannels in a continuous and frame-wise manner on unbalanced, real-world datasets. We first pre-train the VAP model on a general dialogue corpus to capture conversational dynamics and then fine-tune it on a specialized dataset focused on backchannel behavior. Experimental results demonstrate that our model outperforms baseline methods in both timing and type prediction tasks, achieving robust performance in real-time environments. This research offers a promising step toward more responsive and human-like dialogue systems, with implications for interactive spoken dialogue applications such as virtual assistants and robots.
• Abstract（参考訳）: 人間の会話では、"yeah"や"oh"といった短いバックチャネルの発話が、スムーズでエンゲージメントな対話を促進する上で重要な役割を担っている。 これらのバックチャネルは、話者を中断させることなく、注意力と理解を信号し、より自然な会話エージェントを作成するために、正確な予測を必須にする。 本稿では,VAPモデルを用いたリアルタイムかつ連続的なバックチャネル予測手法を提案する。 既存のアプローチはターンベースあるいは人工的にバランスの取れたデータセットに依存していますが、我々のアプローチは、非バランスな実世界のデータセットに対して、連続的およびフレーム的にバックチャネルのタイミングとタイプを予測します。 まず、一般的な対話コーパス上でVAPモデルを事前訓練し、会話のダイナミクスをキャプチャし、バックチャネルの振る舞いに焦点を当てた特別なデータセットで微調整する。 実験により,本モデルが時間・型予測タスクにおいてベースライン手法より優れており,リアルタイム環境における堅牢な性能を実現していることが示された。 この研究は、バーチャルアシスタントやロボットのような対話型音声対話アプリケーションに影響を及ぼす、より応答性が高く人間的な対話システムに向けた有望なステップを提供する。

関連論文リスト

• Predictive Speech Recognition and End-of-Utterance Detection Towards Spoken Dialog Systems [55.99999020778169]
  本稿では,次の単語を予測し,発話終了まで残される時間を推定する機能について検討する。 我々は,音響情報と言語情報の両方を組み込んだクロスアテンションに基づくアルゴリズムを開発した。 その結果,提案モデルでは,提案する単語を予測し,将来のEOUイベントを実際のEOUより300ミリ秒前まで推定する能力を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T06:29:58Z)
• SPECTRUM: Speaker-Enhanced Pre-Training for Long Dialogue Summarization [48.284512017469524]
  マルチターン対話は、その長さとターンテイクな会話の存在によって特徴づけられる。 伝統的な言語モデルは、しばしばそれらの対話の特徴を通常のテキストとして扱うことによって見落としている。 長文対話要約のための話者強化事前学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T04:50:00Z)
• Turn-taking and Backchannel Prediction with Acoustic and Large Language Model Fusion [38.78341787348164]
  大規模言語モデル(LLM)を用いたニューラル音響モデルを用いた音声対話におけるターンテイクとバックチャネル位置の連続予測手法を提案する。 Switchboardの人間と人間の会話データセットの実験は、我々のアプローチが単一のモダリティでベースラインモデルより一貫して優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T08:59:07Z)
• Pre-training Multi-party Dialogue Models with Latent Discourse Inference [85.9683181507206]
  我々は、多人数対話の会話構造、すなわち、各発話が応答する相手を理解するモデルを事前訓練する。 ラベル付きデータを完全に活用するために,談話構造を潜在変数として扱い,それらを共同で推論し,談話認識モデルを事前学習することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T14:06:27Z)
• Modeling Speaker-Listener Interaction for Backchannel Prediction [24.52345279975304]
  バックチャネル理論は、会話の過程でリスナーの活発で継続的な役割を強調する。 話者音声から音響特徴を処理し,最小応答に基づくニューラルベース音響バックチャネル分類器を提案する。 SwitchboardとGECOデータセットの実験結果は、ほぼすべてのテストシナリオにおいて、話者またはリスナーの振る舞いの埋め込みが、モデルがより正確なバックチャネル予測を行うのに役立つことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T09:22:06Z)
• Channel-aware Decoupling Network for Multi-turn Dialogue Comprehension [81.47133615169203]
  本稿では,PrLMの逐次文脈化を超えて,発話間の包括的相互作用のための合成学習を提案する。 私たちは、モデルが対話ドメインに適応するのを助けるために、ドメイン適応型トレーニング戦略を採用しています。 実験の結果,提案手法は4つの公開ベンチマークデータセットにおいて,強力なPrLMベースラインを著しく向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-10T13:18:25Z)
• Improving a sequence-to-sequence nlp model using a reinforcement learning policy algorithm [0.0]
  対話生成の現在のニューラルネットワークモデルは、おしゃべりエージェントの回答を生成する上で非常に有望である。 しかし、彼らは発話を1度ずつ予測し、将来の結果に対する彼らの影響を無視している。 本研究は,対話の長期的成功に基づくニューラルな会話モデル構築に向けた予備的なステップを記念するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-28T22:46:57Z)
• Learning to Listen: Modeling Non-Deterministic Dyadic Facial Motion [89.01668641930206]
  本稿では,対話における対話コミュニケーションをモデル化するための枠組みを提案する。 我々は、対応するリスナー動作の複数の可能性を自動回帰的に出力する。 本手法は,非言語的ダイアド相互作用の多モーダルおよび非決定論的性質を有機的に捕捉する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T17:58:04Z)
• Back to the Future: Bidirectional Information Decoupling Network for Multi-turn Dialogue Modeling [80.51094098799736]
  ユニバーサル対話エンコーダとして双方向情報デカップリングネットワーク(BiDeN)を提案する。 BiDeNは過去と将来の両方のコンテキストを明示的に取り入れており、幅広い対話関連のタスクに一般化することができる。 異なる下流タスクのデータセットに対する実験結果は、我々のBiDeNの普遍性と有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T03:51:46Z)
• Neural Generation of Dialogue Response Timings [13.611050992168506]
  音声応答オフセットの分布をシミュレートするニューラルモデルを提案する。 モデルは、インクリメンタルな音声対話システムのパイプラインに統合されるように設計されている。 人間の聴取者は、対話の文脈に基づいて、特定の応答タイミングをより自然なものとみなす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T23:00:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。