若手ディープテック研究者の育成を支援する産業技術総合研究所（産総研）の「覚醒プロジェクト」。この連載では、2023年度の覚醒プロジェクトに採択された研究者の研究内容を紹介する。今回は、今回は、表現力豊かな音声合成技術の開発に取り組む、東京大学大学院の中田 亘さん、関 健太郎さんのチームを取り上げる。代表の中田さんに話を聞いた。
スマホやスマート・スピーカーに話しかけると音声で応えてくれるSiriやAlexaといった音声アシスタントは、今や日常的に使われている。だが、その声はというと明らかに人工的で、どこか無機質でつまらないものだ。顔の見えない音声アシスタントであればそれでも問題はないかもしれないが、機械と人間との共生が進み、ロボットやAIアバターと対話する機会が増えていくにつれ、そうした不自然さが適切な意思疎通をする上での大きな障壁になる可能性もある。もし今より表現力のある音声対話システムを作ることができれば、もっと豊かなコミュニケーションができるようになるのではないか——東京大学大学院の中田 亘さん、関 健太郎さんが「覚醒プロジェクト」で取り組むのは、まさにそのための研究である。
次に、このデータセットを用いて音声合成モデルを訓練する。ここでは、LLMの言語知識を活用するため、隠れ層出力とパラ言語情報・非言語情報の関係を学習させる。LLMの隠れ層（中間特徴量）を使うのは、対話音声のデータセット不足を補うためだ。先行研究では、ChatGPTを使って対話の台本を読み上げるためのパラ言語情報をテキスト化し、このテキストで音声合成モデルを条件付けるものがある。中田さんらは、LLM隠れ層出力は単語として離散化される前のニュアンスを適切に表していると考えられること、これらの情報はパラ言語情報・非言語情報の推測に有用であるとの仮説を立てた。これが、今回の研究のユニークな点となっている。「そもそも日本語のパラ言語情報を扱った大規模なデータが、現時点ではあまり存在しない。あくまで私の考えですが、何かのタスクに特化したデータセットはもちろん重要ではあるものの、近年の研究動向を見ると、それよりも抽象的な人間の対話をデータセットにしてモデルを学習させることによって、結果的にパラ言語情報も扱えるようなモデルができるのではないかと考えています」「例えば、LINE上のやりとりはターンが明確に
さらに、最近のAIブームの影響で、豊富な資金と人材を持つ企業や研究所が音声分野にも取り組むようになり、研究でも先行されることが増えてきた。研究を続けるためには常に新しい視野が不可欠だと感じているという。その点、覚醒プロジェクトのPM（プロジェクトマネージャー）の伴走支援が役立っているようだ。
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