峻(北大),船越孝太郎(ホンダRIJ)ユーザの振る舞いが人それぞれであるなか,応答義務推定の精度を100%に近づけることは学習データ量の問題により困難である.一方,システムが応答義務推定に失敗した場合,ユーザは直前の発話を繰り返すことが多い.繰り返しを高精度に検出できれば,一度限りの応答義務推定の精度はそのままでも,インタラクション全体の質を向上できる見込みがある.本研究では応答義務推定における繰り返し検出を目的とし,機械学習を用いた同一発話の検出を行う.また,合成音声を活用した繰り返し検出についても検討する.。