著者

井上 昂治 ラーラー ディベッシュ 山本 賢太 中村 静 高梨 克也 河原 達也

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.36, no.5, pp.H-L51_1-12, 2021-09-01 (Released:2021-09-01)

参考文献数

29

被引用文献数

1

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An attentive listening system for autonomous android ERICA is presented. Our goal is to realize a humanlike natural attentive listener for elderly people. The proposed system generates listener responses: backchannels, repeats, elaborating questions, assessments, and generic responses. The system incorporates speech processing using a microphone array and real-time dialogue processing including continuous backchannel prediction and turn-taking prediction. In this study, we conducted a dialogue experiment with elderly people. The system was compared with a WOZ system where a human operator played the listener role behind the robot. As a result, the system showed comparable scores in basic skills of attentive listening, such as easy to talk, seriously listening, focused on the talk, and actively listening. It was also found that there is still a gap between the system and the human (WOZ) for high-level attentive listening skills such as dialogue understanding, showing interest, and empathy towards the user.

著者

山本 賢太 井上 昂治 中村 静 高梨 克也 河原 達也

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.33, no.5, pp.C-I37_1-9, 2018-09-01 (Released:2018-09-03)

参考文献数

20

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This paper addresses character expression for humanoid robots that play a given social role such as a lab guide or a counselor via spoken dialogue so that the character matches to the social role. While most conventional methods of character expression aim to change the style of utterance texts, this study focuses on dialogue features that may affect the impression of spoken dialogue. Specifically, we use five features: utterance amount, backchannel frequency, backchannel variety, filler frequency, and switching pause length. We adopt three character traits of extroversion, emotional instability, and politeness for a character expression, and investigate the relationship with the dialogue features. A statistical analysis of subjective evaluations shows that the dialogue features except for the backchannel variety are related to either of the traits. By using the subjective evaluation scores on the relevant traits, we can train models to control the dialogue features and behaviors according to the desired character. An experimental evaluation demonstrates the feasibility of character expression with regard to the traits of extroversion and politeness.

著者

井上 昂治 ララ ディベッシュ 山本 賢太 中村 静 高梨 克也 河原 達也

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会研究会資料 言語・音声理解と対話処理研究会 87回 (2019/12) (ISSN:09185682)

巻号頁・発行日

pp.04, 2019-11-20 (Released:2021-06-28)

著者

山本 賢太 井上 昂治 河原 達也

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会研究会資料 言語・音声理解と対話処理研究会 93回 (2021/11) (ISSN:09185682)

巻号頁・発行日

pp.09-14, 2021-11-20 (Released:2021-11-20)

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ロボットなどの音声対話システムにおいて人間らしい対話を実現するために重要な要素としてキャラクタ表現がある.状況やユーザに応じてキャラクタを使い分けることで,ユーザの対話に対する満足感が向上することが期待される.先行研究では,システムのキャラクタは事前に設定されている.本研究では,ユーザのパーソナリティに応じてシステムのキャラクタを使い分けるユーザ適応の実現を目指す.キャラクタはパーソナリティ尺度を用いて定義する.はじめに,WOZ法で収録したロボットと人間との1対1対話のデータに対する印象評定実験を実施した.対話動画を視聴して,ロボットと人間に対してそれぞれのパーソナリティと両者の相性の印象評定をしてもらった.パーソナリティの評定結果をクラスタリングし,分類結果と相性評定結果との関係を分析した.その結果,ユーザのパーソナリティに対して相性のよいキャラクタの組み合わせがいくつか確認された.