JP4401155B2 - ユーザとエージェント間の対話管理方法及び装置 - Google Patents

ユーザとエージェント間の対話管理方法及び装置 Download PDF

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Description

本発明は、音声対話システムに係り、特に音声情報、表情情報及び遅延時間情報を利用して、迅速かつ正確にユーザとエージェント間の対話順序を管理するための方法及び装置と、これを利用した音声対話システムに関する。
エージェントは、コンピュータ画面上でインターフェースの役割を行うソフトウェアエージェントと、人間や動物形態のヒューマノイド型の玩具やロボットまたはペット型玩具やロボットなどのハードウェアエージェントがある。このようなエージェントは搭載されたプログラムによりユーザと対話が可能である。対話形態としては、一般的に、エージェントの質問に対してユーザが応答したり、ユーザの質問に対してエージェントが応答したり、またユーザの命令をエージェントが行うような単調なものである。また、エージェントに搭載されたプログラムによって作られるシナリオにより対話内容が制限されるので、対話の自由度がかなり低くなり、ユーザとエージェント間の対話交換が不自由で、対話が不自然となる傾向がある。
このような対話の単調さと不自然さとを解消するため、タイマとカウンタとにより計測される認識待ち時間、すなわちエージェントから音声が発せられた後、ユーザがこの発話した音声を認識するのにかかる時間を基準にして、ユーザとエージェント間の対話を展開する技術が知られている(特許文献1参照)。しかし、このような対話装置は、ユーザが音声を発することなく認識待ち時間が経過した後にのみ作動するので、ユーザとエージェント間の対話交換が速やかに行われず、その結果対話の展開が遅延され、ユーザがもどかしさを感じるという問題点がある。
特開2002−196789号公報
よって、本発明が解決しようとする技術的課題は、ユーザの音声情報、表情情報及び遅延時間情報のようなマルチモダル(multi-modal)情報を利用し、迅速かつ正確にユーザとエージェント間の対話順序を管理するための方法及び装置を提供することである。
本発明が解決しようとする他の技術的課題は、前記対話順序管理装置を適用した音声対話システムを提供することである。
前記技術的課題を解決する本発明によるユーザとエージェント間の対話順序管理方法は、音声対話システムにおいて、(a)ユーザが発話した音声から分析された対話情報を利用して第1対話順序情報を生成するステップと、(b)ユーザの顔映像から分析された表情情報を利用して第2対話順序情報を生成するステップと、(c)前記第1対話順序情報、前記第2対話順序情報、システムの状態情報、ユーザの音声入力の有無及びユーザの無応答時間を利用して、最終的な対話順序を決定するステップとを含む。
前記技術的課題を解決する本発明によるユーザとエージェント間の対話順序管理装置は、音声対話システムにおいて、ユーザが発話した音声から分析された対話情報を利用して第1対話順序情報を生成する対話分析部と、ユーザの顔映像から分析された表情情報を利用して第2対話順序情報を生成する表情分析部と、所定の加重値情報を利用して、前記対話分析部で生成された前記第1対話順序情報と前記表情分析部で生成された前記第2対話順序情報のうち1つを選択する対話順序判定部と、前記対話順序判定部で選択された対話順序情報、システムの状態情報、ユーザの音声入力の有無及びユーザの無応答時間を利用して最終的な対話順序を決定する、前記システムとユーザ間の対話を制御する対話制御部とを含む。
前記他の技術的課題を解決する本発明による音声対話システムは、マイクを介して入力されるユーザの発話音声を所定レベルに増幅させる音声入力部と、前記音声入力部からの音声信号を認識して文字列信号を出力する音声認識部と、カメラにより撮影されたユーザの顔映像を入力する映像入力部と、ユーザの無応答時間を所定時間計数するタイマと、前記音声認識部の文字列信号から分析された対話情報を利用して第1対話順序情報を生成し、前記映像入力部の顔映像から分析された表情情報を利用して第2対話順序情報を生成し、前記第1対話順序情報、前記第2対話順序情報、システムの状態情報、前記音声入力部の出力信号及び前記タイマの出力信号を利用して、最終的な対話順序を決定する対話管理部と、前記対話管理部の制御により、対話モデルデータベースを参照して前記音声認識部の文字列信号に対応する応答文を生成する応答文生成部とを含む。
本発明によれば、音声対話システムにおいてユーザの音声情報、表情情報及び遅延時間情報のようなマルチモダル情報を利用し、迅速かつ正確にユーザとエージェント間の対話順序を管理することにより、より自然に対話を展開できるので、ユーザの興味を誘発することが可能となる。
次に、添付された図面を参照して本発明の望ましい実施例について詳細に説明する。
図1は本発明による音声対話システムの一実施例の構成を示したブロック図であり、マイク111、音声入力部112、音声認識部113、カメラ114、映像入力部115、タイマ116、対話管理部117、対話モデルデータベース118及び応答生成部119からなる。また、対話管理部117は、対話分析部121、表情分析部122、対話順序判定部123及び対話制御部124からなる。
図1に示すように、マイク111はユーザが発した音声を検出し、検出された音声信号を音声入力部112に送る。音声入力部112は、入力された音声信号を所望のレベルに増幅させて、音声認識部113に送る。
音声認識部113は、音声入力部112から出力される音声信号の特徴パラメータを抽出し、抽出された特徴パラメータのベクトルを、マッチングアルゴリズムを利用して、標準単語音声パターンとして認識辞書データベースに登録されている特徴パラメータのベクトルと比較する。マッチングアルゴリズムでは、例えば抽出された特徴パラメータのベクトルと標準単語音声パターンのベクトルとの距離をそれぞれ算出し、その総和を求める。求めた総和は、音声入力部112から提供される音声信号のパターンと標準単語音声パターンとの距離Xとする。次に、距離Xが最小である場合に最高スコア(例えば、100)となるように正規化し、これを認識文字列の信頼度Yとする。そして、信頼度Yが最も高い標準単語音声パターンに対応する認識文字列と、信頼度Yとを認識結果として出力し、認識結果による文字列信号を対話管理部117の対話分析部121に提供する。
カメラ114は、ユーザの正面顔を含むように撮影し、該当する映像信号を映像入力部115に送る。映像入力部115では、入力される映像信号をフィルタリングして雑音を除去し、フィルタリングされた映像信号を対話管理部117の表情分析部122に送る。
タイマ116は、ユーザの音声を認識した結果に応じて、応答生成部119から応答文が発せられた時点からユーザが次の音声を発する時点までの無応答時間を設定するためのものである。無応答時間は、所定時間、例えば20秒と設定される。
対話管理部117は、音声入力部112の出力信号、音声認識部113からの文字信号、映像入力部115からのユーザの顔映像信号、及びタイマ116の出力信号を入力として、システムの対話順序を、対話受け(turn−take)、待機(turn−wait)、対話出し(turn−give)のうちの1つと判定する。
対話モデルデータベース118は、話行(speech act)を基に対話が進行されうる状況をあらかじめ想定して記憶しておくものである。応答生成部119は、音声認識部113での音声認識結果及び対話管理部117で判定された対話順序により、対話モデルデータベース118を参照して応答文を決定し、決定された応答文に該当するテキストとジェスチャとを生成する。
図2は、図1に示す対話分析部121の細部的な構成を示したブロック図であり、辞書データベース211、形態素分析部212、キーワード抽出部213、文型パターンデータベース214、文型パターン検索部215、対話履歴データベース216、及び候補対話順序選択部217からなる。
図2に示すように、形態素分析部212は、辞書データベース211を参照して、音声認識部113からの文字列信号を実質形態素と形式形態素とに分析する。キーワード抽出部213は、形態素分析部212で分類された実質形態素と形式形態素とを基に、文型情報、様相(modal)情報、談話標識情報、及び用言情報のようなキーワードを抽出する。ここで、文型情報は特定話行の実現時に使われる文章類型、例えば、断言文(assert)、質疑文(yn−quest、wh−quest)、命令文(imperative)などを意味する。様相情報は「したい」(want)、「して」(request)、「できる」(possible)のような述語を意味し、談話標識情報は「ところが」、「それで」、「それでは」のような接続詞を意味する。用言情報は一般動詞(pvg)、性状形容詞(paa)、指示形容詞(pad)などがある。
文型パターンデータベース214は、文型情報、様相情報、談話標識情報による話行情報及び対話順序を統計的または実験的にデータベース化したものであり、その一例を次の表1に示す。
Figure 0004401155
文型パターン検索部215は、キーワード抽出部213で抽出されたキーワード、すなわち文型情報、様相情報及び談話標識情報を基に、文型パターンデータベース214から該当する(話行情報、対話順序)組み合わせを抽出する。この場合、表1に示すように、文型情報と様相情報が同一であっても様々な話行が存在することが分かる。例えば、文型情報が断言文であって、様相情報が「したい」に該当する場合、話行が行為要求(request−act)、情報提供(inform)、応答(response)のうちの1つに該当し、これにより対話順序がそれぞれ対話受け、待機、待機となる。従って、文型パターン検索部215では少なくとも1つ以上の(話行情報、対話順序)組み合わせが抽出されうる。
対話履歴データベース216は、過去の対話文章の話行情報をデータベース化したものであり、最新の対話文章から参照できるスタック構造を有する。その理由は、状況に応じて1つの文型パターンが他の話行を意味する場合には、過去の対話文章の内容が重要なヒントとなるからである。
候補対話順序選択部217は、文型パターン検索部215から抽出された少なくとも1つ以上の(話行情報、対話順序)組み合わせに対して、対話履歴データベース216を参照して現在認識された音声に該当する(話行情報、対話順序)組み合わせを決定する。すなわち、文型パターン検索部215から1つの(話行情報、対話順序)組み合わせが抽出される場合には、対話履歴データベース216を参照する必要がないが、2つ以上の(話行情報、対話順序)組み合わせが抽出される場合には、対話履歴データベース216を参照し、直前の文章の話行情報に対応する(話行情報、対話順序)組み合わせを決定する。候補対話順序選択部217は、決定された(話行情報、対話順序)組み合わせから対話順序情報、すなわち対話受けまたは待機信号を抽出して、対話順序判定部123に出力する。
図3は、図1に示す表情分析部122の細部的な構成を示したブロック図であり、映像正規化部311、顔パターンデータベース312、顔パターン検索部313、動き情報生成部314、表情パターンデータベース315、及び表情情報検索部316からなる。
図3を参照すれば、映像正規化部311は、映像入力部115からの映像信号に対して一定のサイズ、一定の色相及び一定の明るさを有するように正規化し、正規化された映像信号を顔パターン検索部313に出力する。
顔パターンデータベース312は、顔パターン認識に用いる特徴点についてのデータが保存されている。特徴点は、映像情報から顔情報を検出するのに使用される。すなわち、顔パターンデータベース312には、顔パターンに関わる特徴点データと、特に顔パターンのうちでも目、眉毛、まぶたパターンについて学習過程を通じて生成された特徴点データとが保存されている。
顔パターン検索部313は、顔パターン情報が損失しないように、映像正規化部311で正規化された映像信号から特徴ベクトルを抽出する。顔パターン認識のための特徴点抽出技術としては、PCA(Principle Component Analysis)、ICA(Independent Component Analysis)、ウェーブレットカーバフィルタリング(Wavelet Gabor filtering)等の様々な方法が適用できる。正規化された映像信号から抽出された特徴ベクトルと事前に学習して顔パターンデータベース312に貯蔵しておいた特徴点データとを利用して映像信号に顔パターンがあるか否かを判定し、顔パターンがある場合には、その顔パターン内の目、眉毛、まぶたパターンを検索し、各パターンの特徴点の位置情報を得る。ここで、顔パターン検索部313では、顔パターン認識のために線形分類器だけでなはく、神経回路網やSVM(Support Vector Machine)のような非線形型分類器も適用できる。
動き情報生成部314は、顔パターン検索部313で検索された顔パターン、目、眉毛、まぶたパターンの特徴点の位置情報から時空間的な動きを検出して動き情報を生成する。この時、目を開けて正面を向いた基本顔パターンでの目、眉毛、まぶたパターンの各特徴点の位置情報と、顔パターン検索部313で検索された顔パターン、目、眉毛、まぶたパターンの各特徴点の位置情報とを比較して、所定時間の変位情報により各部分の動き情報を生成する。
表情パターンデータベース315は、現在の発話者、表情パターン及び対話順序を統計的または実験的にデータベース化したものであり、その一例は次の表2の通りである。
Figure 0004401155
例えば、まず目パターンの各特徴点の変位情報が「0」に近ければ、動きなしに目が正面、すなわちエージェント側を向いて見ていると判断して、表情パターンをアイコンタクト(「contact eye−eye」)に設定する。表情パターンは、顔、目、眉毛、まぶたパターンの特徴点のうち一定部分の変位情報により、まばたき(「blink eye」)、うなずき(「nodding」)、眉毛を上げた状態(「raise eyebrow」)、視線をそらした状態(「look away」)などと分類される。そして分類された各表情パターンについて、現在の発話者が誰であるかによって、最終対話順序を決定して表情パターンデータベース315に保存する。
表情情報検索部316は、動き情報生成部314から提供される動き情報、すなわち変位情報及び現発話者情報を利用して、表情パターンデータベース315を検索することにより、表情パターンによる対話順序を抽出する。表2に示すように、例えば、表情パターンがアイコンタクとで現発話者がユーザである場合、表情情報検索部316は対話順序をエージェント、すなわちシステムの対話受けと判断する。現発話者がシステムで、ユーザの表情パターンが視線をそらした状態である場合、表情情報検索部316は対話順序をユーザの対話受け、すなわちシステムの対話出しと判断する。また、現発話者がシステムで、ユーザが眉毛を上げた状態であれば、表情情報検索部316はシステムの待機と判断する。
図4は、図1に示す対話順序判定部123の細部的な構成を示したブロック図であり、組合わせ部411、加重値データベース412、及び加重値検索部413からなる。
図4に示すように、組合わせ部411は、対話分析部121からの対話順序情報と表情分析部122からの対話順序情報とを組み合わせ、加重値検索部413に出力する。一方、対話分析部121と表情分析部122から同じ対話順序情報を受けた場合、組合わせ部411は、直ちにその対話順序情報を対話制御部124に送る。
加重値データベース412は、前者の場合、すなわち、対話分析部121と表情分析部122から異なる対話順序情報が送られる場合に、異なる対話順序情報についてそれぞれ割り当てられる加重値を統計的及び実験的にデータベース化したものである。例えば、対話分析部121の対話順序情報が対話受けであり、表情分析部122の対話順序情報が待機からなる組み合わせである場合、対話分析部121の判定結果と表情分析部122の判定結果に、それぞれ0.7と0.3が割り当てられる。
加重値検索部413は、組合わせ部411からの対話順序情報の組み合わせに対応する加重値を加重値データベース412から検索し、加重値の高い対話順序情報を対話制御部124に送る。
図5は、図1に示す対話制御部124の動作を示すフローチャートである。対話制御部124は、システムの状態情報、音声入力部112の出力信号、タイマ116の出力信号と対話順序判定部123の対話順序情報とから最終的な対話順序を決定し、決定された対話順序により応答生成部119の動作を制御する。
図5を参照すると、ステップ511において、対話制御部124が現在のシステム状態を判定する。判定の結果、システムが発話中ならばステップ512に移行し、システムが発話中でなければステップ517に移行する。
ステップ512では、音声入力部112から供給されるユーザの音声信号が存在しているか否かを判定し、音声信号が存在する場合には、対話制御部124はユーザとシステムが同時に発話していると判定し、システムの発話を中止させる(ステップ513)。一方、ステップ512における判定の結果、音声入力部112から供給される音声信号が存在しない場合には、現在システムが発話している応答文の残量が所定時間、例えば5秒以内に終了するか、すなわち5秒以内にシステムが応答文の発話を完了できるか否かを判定する(ステップ514)。ステップ514における判定の結果、応答文の残量が5秒以上である場合にはステップ512に戻り、引き続き音声入力部112からの出力信号をモニタリングする。
ステップ515においては、ステップ514での判定の結果、応答文の残量が5秒以内である場合、対話順序判定部123からの対話順序情報を参照し、対話順序情報が対話出し及び/または待機に該当すれば、システムの発話を中止させる(ステップ513)。一方、ステップ515において、対話順序判定部123からの対話順序情報が対話受けである場合には、システムの発話を続ける(ステップ516)。
ステップ517では、ステップ511での判定の結果、システムが発話中でない場合、タイマ116の出力信号と音声入力部112の出力信号とをモニタリングし、システムが応答文を発話した時点から計数したユーザの無応答時間が一定時間、例えば20秒を経過しているか否かを判定する。ステップ517での判定の結果、無応答時間が20秒を経過した場合、システムが発話を開始するように制御し、無応答時間が20秒を経過していない場合、ステップ515に移行する。
前述した本発明の実施例は、コンピュータで実行できるプログラムとして作成可能であり、コンピュータで読み取れる記録媒体を利用して前記プログラムを動作させる汎用デジタルコンピュータで実現することもできる。このような記録媒体は、例えばROM、フロッピーディスク、ハードディスクのような磁気的貯蔵媒体、例えばCD−ROM、DVDのような光学的判読媒体、例えばインターネットを介した伝送等の搬送波を含む。
本発明について、上述した実施例を参照して詳述したが、本発明はこのような実施例に限定されるものではなく、当業者であれば、特許請求の範囲に記載された発明に基づいて様々に変形又は変更することが可能である。
本発明のユーザとエージェント間の対話管理方法及び装置は、人間や動物形態のヒューマノイド型玩具やロボットまたはペット型玩具やロボットなどのハードウェアエージェントに搭載され、迅速かつ正確にユーザとエージェント間の対話順序を管理することができる。そして、より迅速で且つ自然な「人間−機械」間の対話システムの実現に、効果的に適用可能である。
本発明による音声対話システムの一実施例の構成を示したブロック図である。 図1に示す対話分析部の細部構成を示したブロック図である。 図1に示す表情分析部の細部構成を示したブロック図である。 図1に示す対話順序判定部の細部構成を示したブロック図である。 図1に示す対話制御部の動作を説明するためのフローチャートである。
符号の説明
111 マイク
112 音声入力部
113 音声認識部
114 カメラ
115 映像入力部
116 タイマ
117 対話管理部
118 対話生成部
119 応答生成部
121 対話分析部
122 表情分析部
123 対話順序判定部
124 対話制御部

Claims (15)

  1. 音声対話システムにおいて、
    (a)ユーザが発話した音声から分析された対話情報を利用して第1対話順序情報を生成するステップと、
    (b)ユーザの顔映像から分析された表情情報を利用して第2対話順序情報を生成するステップと、
    (c)前記第1対話順序情報と前記第2対話順序情報のうち、1つを選択し、選択された対話順序情報、システムの状態情報、ユーザの音声入力の有無及びユーザの無応答時間を利用して、最終的な対話順序を決定するステップと、を含み、
    前記第1対話順序情報と前記第2対話順序情報とが互いに異なる場合、前記第1対話順序情報と前記第2対話順序情報とを組合わせ、対話順序情報の組合わせ別に前記第1及び第2対話順序情報に各々加重値が割当てられて既に保存されているデータベースを検索し、検索された前記対話順序情報の組合わせからさらに高い加重値が割当てられた対話順序情報を選択するユーザとエージェント間の対話順序管理方法。
  2. 前記(a)ステップは、
    (a1)ユーザが発話した音声を認識して形態素を分析するステップと、
    (a2)分析された形態素を利用して文型情報、様相情報及び談話標識情報を抽出するステップと、
    (a3)抽出された文型情報、様相情報及び談話標識情報を利用して、前記第1対話順序情報を生成するステップと、を含む請求項1に記載のユーザとエージェント間の対話順序管理方法。
  3. 前記(a)ステップは、
    (a4)前記抽出された文型情報、様相情報及び談話標識情報に対応する対話順序情報が少なくとも1つ以上存在する場合、直前の対話履歴を参照して前記第1対話順序情報を生成するステップをさらに含む請求項2に記載のユーザとエージェント間の対話順序管理方法。
  4. 前記(b)ステップは、
    (b1)ユーザの顔映像から顔パターン、目パターン、眉毛パターン及びまぶたパターン情報を得るステップと、
    (b2)前記(b1)ステップで得られた顔パターン、目パターン、眉毛パターン及びまぶたパターン情報と基準パターン情報とを比較して、ユーザの動き情報を生成するステップと、
    (b3)前記(b2)ステップで生成されたユーザの動き情報を利用して、前記第2対話順序情報を生成するステップと、を含む請求項1に記載のユーザとエージェント間の対話順序管理方法。
  5. 前記(c)ステップは、
    (c1)所定の加重値情報を利用して、前記第1対話順序情報と前記第2対話順序情報のうち1つを選択するステップと、
    (c2)前記システムの状態情報から前記システムが発話中であるか否かを判定するステップと、
    (c3)前記システムが発話中であると判定すると、ユーザの音声入力の有無及び前記 (c1)ステップで選択された対話順序情報により、最終的な対話順序を決定するステップと、
    (c4)前記システムが発話中でないと判定すると、前記ユーザの無応答時間または前記(c1)ステップで選択された対話順序情報により最終的な対話順序を決定するステップと、を含む請求項1に記載のユーザとエージェント間の対話順序管理方法。
  6. 前記(c3)ステップは、
    (c31)ユーザの音声が現在入力されているか否かを判定するステップと、
    (c32)前記(c31)ステップでの判定の結果、ユーザの音声が現在入力されている場合、前記システムの発話を中止させるステップと、
    (c33)前記(c31)ステップでの判定の結果、ユーザの音声が現在入力されていない場合、前記(c1)ステップで選択された対話順序情報により前記システムを発話中止、発話保持及び発話開始のうちの1つに制御するステップと、を含む請求項5に記載のユーザとエージェント間の対話順序管理方法。
  7. 前記(c33)ステップは、ユーザの音声が現在入力されていないと判定すると、現在システムによって発話中である応答文の残量を確認し、その残量が所定時間内に完了する分量であれば、前記(c1)ステップで選択された対話順序情報を判定する請求項6に記載のユーザとエージェント間の対話順序管理方法。
  8. 前記(c4)ステップは、
    (c41)前記ユーザの無応答時間が一定時間を経過しているか否かを判定するステップと、
    (c42)前記(c41)ステップでの判定の結果、無応答時間が一定時間を経過した場合、前記システムを発話開始として制御するステップと、
    (c43)前記(c41)ステップでの判定の結果、無応答時間が一定時間を経過していない場合、前記(c1)ステップで選択された対話順序情報により前記システムを発話中止、発話保持及び発話開始のうちの1つに制御するステップと、を含む請求項5に記載のユーザとエージェント間の対話順序管理方法。
  9. 請求項1乃至請求項8のいずれか1項に記載の方法をコンピュータで実行させるプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
  10. 音声対話システムにおいて、
    ユーザが発話した音声から分析された対話情報を利用して、第1対話順序情報を生成する対話分析部と、
    ユーザの顔映像から分析された表情情報を利用して、第2対話順序情報を生成する表情分析部と、
    前記対話分析部で生成された前記第1対話順序情報と前記表情分析部で生成された前記第2対話順序情報のうち、いずれか1つを選択する対話順序判定部と、
    前記対話順序判定部で選択された対話順序情報、システムの状態情報、ユーザの音声入力の有無及びユーザの無応答時間を利用して最終的な対話順序を決定する、前記システムとユーザ間の対話を制御する対話制御部と、を含み、
    前記対話順序判定部は、前記第1対話順序情報と前記第2対話順序情報とが互いに異なる場合、前記第1対話順序情報と前記第2対話順序情報とを組合わせ、対話順序情報の組合わせ別に前記第1及び第2対話順序情報に各々加重値が割当てられて既に保存されているデータベースを検索し、検索された前記対話順序情報の組合わせからさらに高い加重値が割当てられた対話順序情報を選択するユーザとエージェント間の対話順序管理装置。
  11. 前記対話分析部は、
    認識されたユーザの発話音声から形態素を分析する形態素分析部と、
    前記形態素分析部で分析された形態素を利用して、文型情報、様相情報及び談話標識情報を抽出するキーワード抽出部と、
    文型情報、様相情報及び談話標識情報による話行情報及び対話順序をデータベース化した文型パターンデータベースと、
    前記文型情報、様相情報及び談話標識情報を利用して、前記文型パターンデータベースを検索し、前記第1対話順序情報を生成する文型パターン検索部と、を含む請求項10に記載のユーザとエージェント間の対話順序管理装置。
  12. 前記対話分析部は、
    直前の対話文章の話行情報をデータベース化した対話履歴データベースと、
    前記文型パターン検索部での検索の結果、前記文型パターンデータベースから少なくとも1つ以上の対話順序情報が検索されると、前記対話履歴データベースを参照して、前記第1対話順序情報を選択する候補対話順序選択部と、をさらに含む請求項11に記載のユーザとエージェント間の対話順序管理装置。
  13. 前記表情分析部は、
    ユーザの顔映像を一定のサイズと色相に正規化する映像正規化部と、
    顔パターン、目パターン、眉毛パターン及びまぶたパターンの認識のための特徴点に対してデータが保存される顔パターンデータベースと、
    前記顔パターンデータベースを検索し、前記正規化された顔映像に対する顔パターン、目パターン、眉毛パターン及びまぶたパターンの位置情報を得る顔パターン検索部と、
    前記顔パターン検索部で得られた位置情報を基準パターンと比較して、動き情報を生成する動き情報生成部と、
    決定された動き情報と現発話者の対話順序に対応する表情パターン情報をデータベース化した表情パターンデータベースと、
    前記動き情報を利用して、前記表情パターンデータベースを検索し、前記第2対話順序情報を生成する表情パターン検索部と、を含む請求項10に記載のユーザとエージェント間の対話順序管理装置。
  14. 前記対話制御部は、
    前記システムの状態情報から、前記システムが発話中状態であるか否かを判定し、
    前記システムが発話中であると判定すると、ユーザの音声入力の有無及び前記対話順序判定部で選択された対話順序情報により、最終的な対話順序を決定し、
    前記システムが発話中でないと判定すると、前記ユーザの無応答時間及び前記対話順序判定部で選択された対話順序情報により、最終的な対話順序を決定することを特徴とする請求項10に記載のユーザとエージェント間の対話順序管理装置。
  15. マイクを介して入力されるユーザの発話音声を所定レベルに増幅させる音声入力部と、
    前記音声入力部からの音声信号を認識して、文字列信号を出力する音声認識部と、
    カメラにより撮影されたユーザの顔映像を入力する映像入力部と、
    ユーザの無応答時間を所定時間計数するタイマと、
    前記音声認識部の文字列信号から分析された対話情報を利用して、第1対話順序情報を生成し、前記映像入力部の顔映像から分析された表情情報を利用して、第2対話順序情報を生成し、前記第1対話順序情報と前記第2対話順序情報のうち、1つを選択し、選択された対話順序情報、システムの状態情報、前記音声入力部の出力信号及び前記タイマの出力信号を利用して、最終的な対話順序を決定する対話管理部と、
    前記対話管理部の制御により、対話モデルデータベースを参照して前記音声認識部の文字列信号に対応する応答文を生成する応答文生成部と、を含み、
    前記対話管理部は、第1対話順序情報と前記第2対話順序情報とが互いに異なる場合、前記第1対話順序情報と前記第2対話順序情報とを組合わせ、対話順序情報の組合わせ別に前記第1及び第2対話順序情報に各々加重値が割当てられて既に保存されているデータベースを検索し、検索された前記対話順序情報の組合わせからさらに高い加重値が割当てられた対話順序情報を選択する音声対話システム。
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