論文 - 李 晃伸
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異なるスタイルの笑い声生成のための有声音・無声音間隔の制御
木全 亮太朗, 上乃 聖, 李晃伸
日本音響学会講演論文集 2023年09月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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CGアバター対話における音声からの頭部動作および表情の自動生成
藤岡 侑貴, 上乃 聖, 李晃伸
人工知能学会全国大会 2023年06月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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複数設定のスペクトログラムを用いた音声合成に基づく音声認識のデータ拡張
上乃聖, 李晃伸
日本音響学会講演論文集 2023年03月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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Continuous Integrate-and-Fire を用いた音声区間検出とターン終了検知のマルチタスク学習
池口 弘尚, 東 佑樹, 上乃 聖，李 晃伸
日本音響学会講演論文集 2023年03月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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連続的な感情表出を用いたカウンセリング対話エージェントの評価
川又 朱莉, 上乃 聖, 李 晃伸
HAIシンポジウム 2023年03月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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多様な笑い声生成のための有声音・無声音間隔の制御
木全亮太朗, 上乃 聖, 李 晃伸
情報処理学会全国大会講演論文集 2023年03月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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自律・遠隔融合対話システムのための高生命感・高存在感CGエージェントの開発
李晃伸, 石黒浩
第96回 人工知能学会 言語・音声理解と対話処理研究会（第13回対話システムシンポジウム） 2022年12月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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自己投影アバターによる引き込みを用いた2D-CG音声対話システム
東省吾, 李晃伸
ヒューマンインタフェースシンポジウム2022 2T-P2 2022年09月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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音声認識のデータ拡張のための話者情報およびマスクを用いた合成音声の周波数スペクトログラム強調
上乃 聖，李 晃伸，河原 達也
日本音響学会講演論文集 1149 - 1150 2022年09月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
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自動音声対話におけるネガティブ感情認識のための転移学習の性能比較
高井幸輝, 李晃伸, 戸田隆道, 東佑樹, 下山翔
人工知能学会 言語・音声理解と対話処理研究会（SLUD）第93回研究会 2021年11月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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自動音声応答におけるユーザー沈黙時の発話誘導
西山達也, 李晃伸, 戸田隆道, 友松祐太, 杉山雅和
人工知能学会 言語・音声理解と対話処理研究会（SLUD）第90回研究会 2020年11月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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Context and Knowledge Aware Dialogue System and System Combination for Grounded Response Generation 査読あり 国際共著 国際誌
Ryota Tanaka, Akihide Ozeki, Shugo Kato, Akinobu Lee
Computer Speech & Language 62 2020年07月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：Elsevier
DOI： 10.1016/j.csl.2020.101070
その他リンク： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0885230820300036
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Fact-based Dialogue Generation with Convergent and Divergent Decoding 国際誌
Ryota Tanaka, Akinobu Lee
arXiv 2020年05月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Fact-based dialogue generation is a task of generating a human-like response based on both dialogue context and factual texts. Various methods were proposed to focus on generating informative words that contain facts effectively. However, previous works implicitly assume a topic to be kept on a dialogue and usually converse passively, therefore the systems have a difficulty to generate diverse responses that provide meaningful information proactively. This paper proposes an end-to-end fact-based dialogue system augmented with the ability of convergent and divergent thinking over both context and facts, which can converse about the current topic or introduce a new topic. Specifically, our model incorporates a novel convergent and divergent decoding that can generate informative and diverse responses considering not only given inputs (context and facts) but also inputs-related topics. Both automatic and human evaluation results on DSTC7 dataset show that our model significantly outperforms state-of-the-art baselines, indicating that our model can generate more appropriate, informative, and diverse responses.
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Speaker-Aware BERT for Multi-Party Dialog Response Selection 査読あり 国際共著 国際誌
Tatsuya Nishiyama, Ryota Tanaka, Yuya Ishijima, Akinobu Lee
Proc. AAAI2020 Dialogue System Technology Challenge 8 workshop 2020年02月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
その他リンク： https://sites.google.com/dstc.community/dstc8/aaai-20-workshop
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言語対の音素事後確率を用いた第二言語学習者の発音習熟度判別
森凜太朗, 李晃伸
電子情報通信学会 音声研究会（IEICE-SP） 2019年12月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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個別の発話スタイルを強調する Boosting Framework を用いた感情表現生成
尾関晃英, 李晃伸
情報処理学会 自然言語処理研究会（IPSJ-NL） 2019年12月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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話題展開器を導入した外部知識に基づくニューラル対話モデル
田中涼太, 李晃伸
情報処理学会 自然言語処理研究会（IPSJ-NL） 2019年12月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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Ensemble Dialogue System for Facts-Based Sentence Generation 査読あり 国際共著 国際誌
Ryota Tanaka, Akihide Ozeki, Shugo Kato, Akinobu Lee
Proc. AAAI2019 Dialogue System Technology Challenge 7 workshop 2019年01月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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《第8回》機械学習と語学学習：語学学習のための英会話シミュレーターとその設計 査読あり
木村 光成, 李 晃伸, 川嶋 宏彰
計測と制御 58 ( 11 ) 873 - 877 2019年
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外部事実情報と対話履歴を用いたアンサンブル対話システム
田中涼太, 尾関晃英, 加藤修悟, 李晃伸
SIG-SLUD 2018年11月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
This study aims to avoid "safe response" by conditioning context and external facts
extracted from information websites (e.g. Wikipedia), and then generate the response based on
real-world facts. This system consists of the three sub modules i.e. Ensemble Dialogue System,
where generated-based module, facts retrieval module, and reranking module. Thus, the response
can be determined from various viewpoints by combining multiple systems. The experiments
and evaluations are conducted based on sentence generation task of Dialog System Technology
Challenges 7, and then our system performed significantly better than many competing systems.
