講演・口頭発表等 - 李 晃伸
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日英混合音韻モデルによる音素事後確率分布を用いた日本語母語話者の英語習熟度判別
森 凜太朗, 李 晃伸
日本音響学会2018年秋季研究発表会講演論文集 2018年09月 日本音響学会
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パネルディスカッション「音声対話システムのさらなる普及には何が必要か」
李晃伸
第3回対話システムシンポジウム 2013年02月 情報処理学会・人工知能学会
記述言語：日本語 会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（指名）
開催地：静岡県熱海市
パネリスト：
河原 達也（京都大）
李 晃伸（名古屋工業大）
辻野 孝輔（NTTドコモ）
平沢 純一（ニュアンス コミュニケーションズ）
司会： 東中竜一郎（NTT） -
ニューラルネットワーク言語モデルを用いた２パス型音声認識デコーダの実装
後藤 良介, 李 晃伸
日本音響学会2017年春季研究発表会講演論文集 2017年03月 日本音響学会
記述言語：日本語 会議種別：ポスター発表
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スマートフォン単体で動作する音声対話3Dエージェント「スマートメイちゃん」の開発
山本大介, 大浦圭一郎, 西村良太, 打矢隆弘, 内匠逸, 李晃伸, 徳田恵一
インタラクション2013 2013年03月 情報処理学会
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Spoken keyword detection using recurrent neural network language model 国際会議
Shuhei Koike, Akinobu Lee
5th Joint Meeting Acoustical Society of America and Acoustical Society of Japan 2016年11月 Acoustical Society of America and Acoustical Society of Japan
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Quasi-Recurrent Neural Networks に基づく対話モデルを用いた対話破綻検出
田中涼太, 李晃伸
第32回人工知能学会全国大会 2018年06月 人工知能学会
記述言語：日本語 会議種別：口頭発表（一般）
開催地：鹿児島県鹿児島市
In recent years, studies on chat-oriented dialog systems have been actively conducted due to the spread of dialog agents. On the other hand, many chat-oriented dialog systems have frequent dialog breakdown in which dialog is not smoothly performed. To tackle this problem, we propose a method to perform fast learning and robust dialog breakdown detection using Dialog Model based on Quasi-Recurrent Neural Networks (QRNN). To clarify the effectiveness, we conducted comparison experiment with other Recurrent Neural Networks (RNN) models, and show that QRNN has a faster learning and more accurate dialog breakdown detection than RNN.
