Managin speaker identity and user profiles in a spoken dialogue system

Abstract

En este artículo presentamos una técnica para obtener preferencias de los usuarios durante sus interacciones con un sistema de diálogo hablado, aprovechando la información contenida en dichas preferencias en el módulo de gestión de diálogo. Mediante el empleo de un sistema no supervisado de identificación de locutor y un módulo de comprensión del lenguaje natural podemos adaptar el comportamiento del sistema a cada usuario particular, mediante un análisis estadístico de los objetivos preferidos por el usuario. De esta manera, podemos adaptar el comportamiento del sistema a las preferencias de cada usuario, anticipando las tareas que un usuario dado desea realizar. Hemos evaluado el sistema de identificación de locutor con dos bases de datos diferentes, obteniendo errores de identificación inferiores al 4%. La evaluación inicial del gestor de perfiles muestra una mejora de métricas subjetivas, tales como la percepción de eficiencia o la naturalidad de las respuestas del sistema.

In this paper we present an approach to capture user preferences during their interactions with a spoken dialogue system (SDS) and to exploit these preferences into the dialogue manager module. We use the output of an unsupervised speaker identification module and a natural language understanding module to adapt the behaviour of the SDS to each particular user by developing a statistic analysis of the preferred goals of each user. This way we can adapt the behaviour of the system to each user’s preference, anticipating the goals that a user wants to fulfill. We have evaluated the speaker identification system with two different databases, and we have obtained identification errors below 4%. The initial evaluation of the profile manager shows an improvement on subjective metrics, such as users’ perception of efficiency or naturalness of the system responses.