高齢者向け音声認識精度の向上を目指して、高齢者の音声コーパスを集め、認識実験をした研究。102名の高齢者にJNAS(若者向け音素バランスコーパス)とS-JNAS(高齢者向け音素バランスコーパス)を読んでもらい、感情ラベルや認知症スケール(HDS-R)などのラベルもつけた。音声認識器Kaldiにより比較実験。結果、若者の学習データ(JNAS)に若者の評価データ(JNAS)を使うとWordErrorRateがGMM(2.79)、DNN(2.34)。若者の学習データ(JNAS)に高齢者の評価データ(S-JNAS)を使うとWordErrorRateがGMM(6.79)、DNN(3.41)。高齢者の学習データ(S-JNAS)に高齢者の評価データ(S-JNAS)を使うとWordErrorRateがGMM(4.05)、DNN(3.41)。高齢者には高齢者専用の音響モデルで音声認識をしたほうが精度が高くなる。若者の音響モデルで高齢者の声を認識しようとすると認識率が低下する。高齢者は加齢とともに、調音器官の筋肉が衰えて、音声が不明瞭になり、音声認識に影響を及ぼす。音声対話システムにおいてどのぐらいの応答速度がユーザーにとって良いと感じられるかについて分析。2015によると600msが最も良い応答速度とのこと。雑談対話システムにおける発話生成においては、ルールベースで発話を生成するとユーザーの欲求に正確に応答できる可能性があるがドメイン外の発話になった場合に対応できない恐れがある。この研究ではルールベースの対話発話生成手法の比較を行うとともに、ルールベースと統計ベースの発話手法の適切な切り替えをする識別器を作成している。実験用にコーパスを2つ用意している。結果、入力文がコーパス内の発話だった場合、ルールベースの評価が高いがTwitterコーパスのようなオープンな入力文の場合、ルールベースは評価が下がった。この実験の結論としてはルールベースで応答すべき時はルールベースを使うべきであるが、それ以外の場合は別の手法を使う必要があるということ。ルールベースと統計ベースを融合するために、ルールベースで応答すべきか否かを判定する識別器を作る。以下の特徴量をSVMでルールベースを使用すべきか否か識別する。結果、雑談コーパスでは78.7%、Twitterコーパスでは53.4%の精度となった。