JP5877418B2 - シナリオ生成装置およびシナリオ生成方法 - Google Patents
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Description
図1は、コミュニケーションロボットのための発話とジェスチャのアサインパターンの抽出とその発展的開発の流れを示す図である。
図2は、サーバ装置2000のコンピュータシステムのブロック図である。
(発話へのジェスチャのアサイン処理)
以下、テキストデータから、発話にジェスチャを割り当てる処理について、説明する。
図3を参照して、発話へのジェスチャのアサイン処理が開始されると(S100)、RIGサービス部30では、まず、上述したテキストデータについて、最初から所定の長さ分のデータを抜き出す。ここでは、たとえば、2センテンス分のデータを取り出すものとする。もちろん、何センテンス分のデータを抽出するかは、特に、限定されるものではない。
切片2:「この研究は、人がコミュニケーションロボットの発話とジェスチャを割り当てるときのパターンを抽出し、」
切片3:「この研究は、人がコミュニケーションロボットの発話とジェスチャを割り当てるときのパターンを抽出し、自動化するシステムの構築を目指します。」
切片4:「この研究は、人がコミュニケーションロボットの発話とジェスチャを割り当てるときのパターンを抽出し、自動化するシステムの構築を目指します。そして、」
切片5:「この研究は、人がコミュニケーションロボットの発話とジェスチャを割り当てるときのパターンを抽出し、自動化するシステムの構築を目指します。そして、そのシステムを発展的に開発していく手法を提案します。」
なお、「終端パターン」とは、後に説明するように、人間がコンピュータエージェントの発話として、一定以上の確率でテキストを区切る傾向のあるテキスト中の特定パターンのことを意味し、上述したような句点や読点、あるいは、カンマやピリオドに必ずしも限定されるものではない。
尤度評価モジュール1以外に、少なくとも1つ、以下のような尤度評価モジュールを、予め実験的・経験的に得られた尤度に基づいて構成しおき、尤度評価モジュール1に組み合わせることができる。
3)ジェスチャの再生時間に対して、これを選択する尤度を計算する尤度評価モジュール3
4)テキスト切片の音声の再生時間とジェスチャの再生時間の比率に基づき、音声とジェスチャを組み合わせる尤度を計算する尤度評価モジュール4
なお、尤度評価モジュールとしては、テキスト切片とジェスチャについて、他の要因に基づく尤度を考慮する場合には、必要に応じて、他の尤度評価モジュールを追加することが可能である。
図1では、シナリオ生成装置において、クライエント装置側ではユーザインタフェース部10が機能し、サーバ装置側では、RIGサービス部30、DBDSサービス部40、SGAEサービス部50を、SOAベースのシステムとして構成するものとした。
本実施の形態では、システムが制御するロボットとして、robovie(登録商標)mR2を用いるものとして説明する。
図7は、シナリオ生成のプロトタイプシステムのUI部10でのユーザインタフェースを示す図である。
図1に示したサービスの設計音声とジェスチャのアサイン評価(SGAE)サービスは、DBDSサービス部40に登録されたロボットの音声とジェスチャの履歴に基づいて、登録された複数の尤度評価モジュールが算出する尤度の総乗から、音声とジェスチャの組み合わせを評価する。ここでは、本実施の形態における尤度評価モジュールの設計方法について述べる。
2)連続するデータが与えられた場合:確率密度関数を基にした尤度算出
ルールベースによる尤度決定は、非連続なデータの分析に用いる。本実施の形態では、主にアサインされた音声の元となるテキストを分析するときに用いる。これまでの既存研究においても、テキストを文法解析、もしくは形態素解析し、そこに含まれるキーワードや品詞を元にアサインするジェスチャを決める手法が採用されてきた。本実施の形態においても、テキストを形態素解析し、得られたジェスチャのアサインパターンを基に尤度評価モジュールを定義する。
本実施の形態で提案するロボットの音声とジェスチャのアサイン評価(SGAE) サービス部50は、過去に構築されたロボットの命令(音声とジェスチャの組み合わせ)から、アサインされた組み合わせを評価する。従って、SGAEサービス部50を構築するためには、予めユーザによるロボット命令の生成履歴が必要となる。
図9は、実験環境を示す図である。
実験手順は次のとおりである。
一方、ジェスチャについては、2つのパターンを用意した。条件1では、再生時間の違いによるユーザの選択傾向を分析することを目的として、2.0秒から20.0秒までの2.0 秒ごと、計10種類の繰り返しジェスチャを用意した。ジェスチャの種類によってアサインが変わらないよう、ジェスチャのクリエータには、話者のイメージを表現する表象的ジェスチャにはならないように注意し、体の一部を交互に動かす繰り返しジェスチャとして作成してもらった。
以下では、実験で収集した音声とジェスチャのアサイン履歴に基づいて、SGAEサービス部50の尤度評価モジュールを定義する。本実施の形態では、ルールベースの評価を2通り、確率密度に基づく評価を2通り、計4つの分析を行った。それぞれの内容を以下に示す。
2)ジェスチャとキーワードのアサインパターンの分析
3)ジェスチャの再生時間に基づく、アサインパターンの分析
4)音声とジェスチャの再生時間の比率に基づく、アサインパターンの分析
分析によって得られたルール、もしくは近似式から決定される尤度の総積(式(1)) から、音声とジェスチャの組み合わせを評価する。
実験で得られたデータを分析すると、音声の元となるテキストの分割パターンに、文章構造の影響、特に句読点の影響が顕著に見られた。本節では、入力されたテキストの終端パターンから、尤度を決定するルールを導く。分析は、実験条件1,2 全ての音声とジェスチャの組み合わせを対象として行なった。
本実施の形態が提案する手法の有効性を示すためには、提案手法を使って人−人と人−ロボットのデータでそれぞれモデル化した場合,尤度関数のパラメータが全く異なったものになることと共に、モデル化に使用したロボットを制御する場合には提案手法のほうが良い結果をもたらすことを示す必要がある。
(ジェスチャとキーワードのアサインパターンの分析)
音声に対して割り当てられるジェスチャは、ランダムな確率になるのかについて以下検討する。これまでの関連研究では、あるキーワードが音声テキスト中に含まれると、エンブレムや表象などのジェスチャが適用されるアルゴリズムを採用しているシステムが多い。音声テキスト中のあるキーワードやその組み合わせによって、特定の種類のジェスチャがアサインされる傾向があることは自明のことであると考えられる。
分析された結果の中で特に特徴的なキーワード、「バイバイ」と「図」に関して、アサインされたジェスチャのラベルと、その割合を表4、表5に示す。
(ジェスチャの再生時間に基づく、アサインパターンの分析)
本実施の形態では、ロボットのジェスチャは、自動生成するものではなく、ジェスチャのクリエータによって作成され、DBDSサービス部40に登録されるものである。
(音声とジェスチャの再生時間の比率に基づく、アサインパターンの分析)
ロボットの音声とジェスチャをアサインするとき、ユーザの観点から重要であると考えられる要因の一つが、音声とジェスチャの再生時間の比率である。ユーザはなるべく、音声とジェスチャの長さが一致するように組み合わせを決定するものと考えられる。本節では、音声とジェスチャの再生時間に基づく、尤度評価モジュールを定義する。
(ジョンソンSU分布による近似の有効性の検証)
本実施の形態では、プロトタイプシステムによって得られた音声とジェスチャの組み合わせの履歴データのパターンが、ガウス分布による近似と比較して、尖度が違ったり、歪んでいたり、左右非対称である場合においても、より正確にその分布を近似できるようにジョンソンSU分布を用いて、近似を行なった。本節では、その有効性について検証する。
(SGAEサービス部50のシミュレーション)
上記、実験データを元にして構成したSGAEサービス50の尤度評価モジュールが出力する尤度の総積が、実際に適切な音声とジェスチャの組み合わせを提示できるのか、厳密に検証することは非常に難しい問題である。
シミュレーションでは、条件1のシナリオと条件2のシナリオの2種類のシナリオに関して、それぞれ被験者たちが作ったジェスチャと音声の組み合わせの尤度を求め、その平均を求めた。そして、それぞれのシナリオについて、以下の3種類をを選出した。
Mid.上述したように定義した尤度評価モジュールによって算出した尤度の平均が中間値であるシナリオ
Max.上述したように定義した尤度評価モジュールによって算出した尤度の平均が最も高いシナリオ
そして、男女9名(うち、男性3名、女性6名) の被験者が3つのシナリオを評価し、聞き取りやすいと思った順に不等号・等号を用いて並び替えてもらった。表6に、用いた不等号と、そのスコアを示す。
(2)一番低いシナリオから、加算スコアに基づいて、スコアを順に加算していく
例えば、Max.> Min.>> Mid.という評価をした場合、シナリオMid.の評価1.0、Min.の評価は3.0、Max.の評価は4.0となる。
(シミュレーション結果)
図14および図15は、算出した各シナリオのスコアをANOVA(一要因被験者内分析) を用いて評価した。評価結果を示す図である。
Claims (5)
- 制御対象の発話に対してジェスチャを割り当てたシナリオを作成するためのシナリオ生成装置であって、前記シナリオ生成装置はサーバ装置であり、
前記発話に対応するテキストデータと前記ジェスチャを制御するためのジェスチャ制御情報とを格納するための記憶手段とを備え、前記ジェスチャ制御情報は、前記制御対象によるジェスチャの動きを制御する動き制御情報と、前記動き制御情報を特定するためのジェスチャ特定情報とを含み、
前記制御対象の前記発話に対応するテキストデータのうち、所定長のテキストデータを、所定の終端パターンに基づいて、複数のテキスト切片候補に分割する分割手段と、
前記複数のテキスト切片候補と予め定められた複数のジェスチャとの組合せ候補の各々について、前記所定の終端パターンで前記テキスト切片候補が区切られる第1の尤度と、前記テキスト切片候補の再生時間または前記再生時間とジェスチャ時間との比のうち少なくとも1つに基づく第2の尤度とに基づき、前記組合せ候補のうち、最も尤度の高い組合せ候補を、前記シナリオ中の組合せとして選択する選択手段と、
前記テキストデータのうち、前記選択された組合せに対応するテキスト切片に続く、前記所定長のテキストデータに対して、前記テキストデータの最終端まで、前記分割手段および前記選択手段による組合せの選択を繰り返し、前記テキスト切片と前記ジェスチャ特定情報との組を順次再生順に並べることで前記シナリオを作成するシナリオ作成手段と、
前記記憶手段に対して、ネットワークを介して、前記動き制御情報を登録する手段と、を備える、シナリオ生成装置。 - 前記第2の尤度は、前記テキスト切片候補の再生時間に基づく尤度と、前記再生時間と前記ジェスチャ時間との比に基づく尤度との積である、請求項1記載のシナリオ生成装置。
- 前記選択手段は、前記第1および前記第2の尤度に加えて、前記テキスト切片候補中に存在するキーワードに基づく第3の尤度の乗算により、尤度を算出する、請求項1または2記載のシナリオ生成装置。
- 前記第1ないし第3の尤度は、それぞれに対応する尤度評価モジュールにより算出され、前記選択手段に対して、前記尤度評価モジュールを登録するための手段をさらに備える、請求項3に記載のシナリオ生成装置。
- 制御対象の発話に対してジェスチャを割り当てたシナリオをサーバ装置において作成するためのシナリオ生成方法であって、
前記発話に対応するテキストデータと前記ジェスチャを制御するためのジェスチャ制御情報とを格納する記憶装置内の情報に基づいて、演算装置が、前記制御対象の前記発話に対応するテキストデータのうち、所定長のテキストデータを、所定の終端パターンに基づいて、複数のテキスト切片候補に分割するステップを備え、前記ジェスチャ制御情報は、前記制御対象によるジェスチャの動きを制御する動き制御情報と、前記動き制御情報を特定するためのジェスチャ特定情報とを含み、
演算装置が、前記複数のテキスト切片候補と予め定められた複数のジェスチャとの組合せ候補の各々について、前記所定の終端パターンで前記テキスト切片候補が区切られる第1の尤度と、前記テキスト切片候補の再生時間または前記再生時間とジェスチャ時間との比のうち少なくとも1つに基づく第2の尤度とに基づき、前記組合せ候補のうち、最も尤度の高い組合せ候補を、前記シナリオ中の組合せとして選択するステップと、
演算装置が、前記テキストデータのうち、前記選択された組合せに対応するテキスト切片に続く、前記所定長のテキストデータに対して、前記テキストデータの最終端まで、前記テキスト切片候補に分割する処理および前記組合せの選択の処理を繰り返し、前記テキスト切片と前記ジェスチャ特定情報との組を順次再生順に並べることで前記シナリオを作成するステップと、
前記記憶装置に対して、ネットワークを介して、前記動き制御情報を登録するステップと、
を備える、シナリオ生成方法。
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