著者

大道 博文 林 柚季 目良 和也 黒澤 義明 竹澤 寿幸

出版者

人工知能学会

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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近年,インターネット上でCGアバターを介した他者とのコミュニケーションが普及しつつある.しかしアバターの表情・動作パターンを生成する際,複数の感情が混在する表情やある感情を抑圧しているような表情を表現するための典型的な特徴や統一された指標は無く,モデル作成者の経験や感覚に依るところが大きい.そのため,非熟練者や表情自動合成手法による表情モデルの作成は現状困難である.そこで本研究では,感情の部分的表出(Action Unit(AU))の組み合わせに基づいて複数の表情アニメーション動画を作成し,Shefféの一対比較法を用いて表出したい表情に対する各AUの効果について分析を行う.本研究では“ツンデレ”と呼ばれる「快感情の抑圧表情」を対象として,Ekmanの知見に基づき“中立化”と“隠蔽”の二種類の抑圧表現を用いる.実験の結果,中立化によるツンデレ表現に最も適しているAUの組み合わせは,AU6+12(幸福の目,頬,口の動作)が弱いか無い,かつ赤面が起こっている表情であった.また隠蔽によるツンデレ表現に最も適しているAUの組み合わせは,AU4(怒りの眉)かつ赤面が表出している表情であった.

著者

岡田 敦志 上村 譲史 目良 和也 黒澤 義明 竹澤 寿幸

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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近年,表情,音響的特徴,発話文字列の情報を総合して発話者の感情推定を行う手法が提案されている.しかし,「半笑いで褒める」のように各情報源からの推定結果が食い違うことが意味を持つ状況も存在する.このような状況を捉えるため,本研究では表情,音響的特徴,発話文字列からの感情推定を並列かつリアルタイムに行うシステムを構築した.本稿では提案システムの構成および各感情推定処理の評価結果について述べる.

著者

大道 博文 目良 和也 黒澤 義明 竹澤 寿幸

出版者

人工知能学会

雑誌

2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

巻号頁・発行日

2020-04-01

著者

目良 和也 青山 正人 大道 博文 黒澤 義明 竹澤 寿幸

出版者

Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics

雑誌

知能と情報 (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.32, no.6, pp.944-955, 2020-12-15 (Released:2020-12-15)

参考文献数

17

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CGアバターによる遠隔コミュニケーションにおいてユーザの気持ちを的確に伝えるには,言語情報だけでなく,口調,表情,動作などのノンバーバル情報も重要である.CGアバターに基本感情を付与する研究はこれまでも行われているが,皮肉や照れ隠しのような本心を隠そうとしている表情を表現するための手法は確立されていない.そこで本論文では,顔部位の変化の随意不随意性に注目し,本心感情を不随意な顔部位の変化,演技感情を随意に動かせる顔部位の変化によって表現することで,外面と内面の感情を選択的に表現する手法を提案する.本論文ではツンデレ表情を想定し,本心感情を喜び,演技感情を平静あるいは怒りとした事例を用いて説明する.提案手法に基づいて作成した表情アニメーションについて印象評定を行った結果,不随意的な喜び顔部位である“頬の紅潮”が表出していることが「喜びを隠蔽しようとしている」という印象を強くしていた.一方,頬の紅潮の代わりに目や口など随意的な喜び顔部位を用いたところ,逆に「喜んでいるふりをしている」という印象を強くしていた.このことより,本心感情を不随意な顔部位の変化によって表出することで,内面の感情を選択的に表現できることが確認できた.

著者

大道 博文 林 柚季 目良 和也 黒澤 義明 竹澤 寿幸

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.4Rin114, 2019 (Released:2019-06-01)

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近年,インターネット上でCGアバターを介した他者とのコミュニケーションが普及しつつある.しかしアバターの表情・動作パターンを生成する際,複数の感情が混在する表情やある感情を抑圧しているような表情を表現するための典型的な特徴や統一された指標は無く,モデル作成者の経験や感覚に依るところが大きい.そのため,非熟練者や表情自動合成手法による表情モデルの作成は現状困難である.そこで本研究では,感情の部分的表出(Action Unit(AU))の組み合わせに基づいて複数の表情アニメーション動画を作成し,Shefféの一対比較法を用いて表出したい表情に対する各AUの効果について分析を行う.本研究では“ツンデレ”と呼ばれる「快感情の抑圧表情」を対象として,Ekmanの知見に基づき“中立化”と“隠蔽”の二種類の抑圧表現を用いる.実験の結果,中立化によるツンデレ表現に最も適しているAUの組み合わせは,AU6+12(幸福の目,頬,口の動作)が弱いか無い,かつ赤面が起こっている表情であった.また隠蔽によるツンデレ表現に最も適しているAUの組み合わせは,AU4(怒りの眉)かつ赤面が表出している表情であった.

著者

目良 和也 市村 匠 黒澤 義明 竹澤 寿幸

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

知能と情報 : 日本知能情報ファジィ学会誌 : journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.22, no.1, pp.10-24, 2010-02-15

被引用文献数

1 8

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現在,音声によるインタフェースに対する注目は年々高まっており,応用システムとしても,さまざまな用途のアプリケーションが開発されている.このような人間とインタラクションを行うエージェントにとって重要な機能として,人間の意図の理解,エージェントの行動の決定,エージェントの状態表出の3機能が挙げられるが,本研究では特にエージェントが自身の感情状態を表出する機能に注目する.本研究では,CGエージェント型の音声情報案内システムである「たけまるくん」に対してエージェントの感情を付与することで,より親しみやすいコミュニケーションを実現することを目指す.「たけまるくん」はユーザ発話を想定した質問文データベースを持っており,それぞれの質問文には,応答文とエージェントのリアクション動画が対応付けられている.そして音声入力からスコアリングにより質問文が選択され,リンクされた応答文とリアクション動画を出力する.本手法では,まず情緒計算手法を用いてユーザの発話内容に対するエージェントの生起情緒を計算する.次に,気分の変化を状態遷移によって表すため,心的状態遷移ネットワークを用いる.これにより気分状態はエージェントの生起情緒をもとにして心的状態遷移ネットワーク上を連続的に変化していく.各気分における固有の応答文データベースとリアクションデータベースを作成することで,質問文に対し気分によって異なる反応を返す.さらに,事前に計算され質問文に付与された生起情緒を基に気分の遷移を行う.生起情緒は,入力文,応答文,リアクション,気分の4つのセットに対して計算される.そのために,まずこのセットを人間が認識および行動したときに心の中で認識される事象を抽出し,その事象に対して情緒計算手法を適用することで生起情緒を計算する.そして,生起情緒と心的状態遷移ネットワークの遷移コストをもとに7種類の気分状態を遷移する.従来のエージェントと本手法のエージェントに対する印象を18の形容詞に対し評価した結果,本手法においては好感因子の平均得点が高く,性格に関する項目においては,「やんちゃ」や「不真面目」の項目の平均得点が従来手法に比べて高かった.使用感に関する項目では,「楽しめそう」の項目で高い平均得点を得た.本手法は従来手法より好ましい印象を与え,エージェントが性格を持っているように感じられることから,本手法に基づくエージェントに対して,ユーザがより親しみを感じているといえる.

著者

大道 博文 目良 和也 黒澤 義明 竹澤 寿幸

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2020, pp.3Rin404, 2020

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<p>近年,VRゲームやVirtual YouTuberなどアバターを介したコミュニケーションが普及しつつある.このようなアバターを通じてユーザの心理状態を伝達させるために,特定の感情を示す表情をアバターに表出させる方法や,自身の表情や動作をアバターと同期させる方法がよく用いられている.代表的な表情同期手法としてFace Trackingが挙げられるが,表情を持たない収録済みの音声や合成音声から表情を作り出すことができない.そこで本研究では,音声のみを用いて表情アニメーションの自動生成を行うことを提案する.具体的には発話音声の音響的特徴量を入力とし,表情動画から解析されたAction Unitのパラメータを教師データとして学習モデルを設計する.評価として,既存手法(CNN)と提案手法(CNN-LSTM)のLoss値を比較した.実験の結果,提案手法のLoss値の方が既存手法よりも下がっていることを確認した.また,出力結果を時系列にグラフ化すると提案手法の方がより滑らかに推移していることも確認できた.このことは表情アニメーションにおいて自然な表情として知覚できることを示している.</p>

著者

髙市 晃佑 片上 敬雄 黒澤 義明 目良 和也 竹澤 寿幸

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.3Rin231, 2019 (Released:2019-06-01)

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近年盛んである深層学習を用い音源を分離することを目的とする.ネットワークを用い通常の会話から特定の人間の声を抽出することを試みる.画像変換を行うpix2pixに注目する.そのアルゴリズムは純粋な画像変換の手続きに基づくため,追加の手続きとして音声を一度スペクトログラムに変換する必要がある.その後,人間の声を分離するためにネットワークを学習し、特に同性と異性の違いに注意して抽出を行う.この観点から、本稿では男女の声を重ねた音声を使って2つの実験を行った.SSIMとカラーマップを評価の基準に使用した.結果として,女性の声が良く抽出できていることを確認した.ところが,女性同士の発話から抽出はできなかった.今回,分離はうまくいかなかったという結論に至った.しかしながら,生成された音声は自然に再生されたと思われる.今後の課題は,こうした人間の判断を客観的に判定することである.

著者

黒澤 義明 竹澤 寿幸

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.25, 2011

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人間の感情に関連したオノマトペ,すなわち擬情語の分類・可視化を対象とする.この処理に自己組織化マップSOMを用いる.そして,確率的潜在意味解析pLSAを用い,言語コーパスからベクトル表現への縮約効果の検討を行う.擬情語は,オノマトペの中でも音や見た目に依拠していないため,より感情的・感覚的であり伝達が非常に難しい.このため,視覚化による手法は,擬情語に対する有効な伝達手段となると考えられる.