中村友昭,長井隆行(電通大),岩橋直人(岡山県大),船越孝太郎(ホンダRIJ),金子正秀(電通大)本稿では,家庭用ロボットによるロバストな音声命令理解のためのモデルを提案する.提案モデルでは,音声認識結果,SVMによる行動識別,CRFによるスロット抽出,動詞と名詞の依存関係,環境情報をベイジアンネットワークを用い統合する.このモデルを用いることで情報を相互に補完することが可能となり,ロバストな音声命令理解を実現することができる.環境情報として,ロボットが物体認識をすることで得られる物体の存在確率を利用する.実環境に近い環境を想定したシミュレータ上で評価実験を行い,モデルの有効性を検証した.。