WEKO3
アイテム
ロボットとの音声対話におけるユーザの心的状態の分析
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/57262
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/572628205018f-916a-48f8-bd1d-b5a42e8fd5a0
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2003 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2003-02-07 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | ロボットとの音声対話におけるユーザの心的状態の分析 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Analysis and Detection of Emotional States in Spoken Dialogue with Robot | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
京都大学情報学研究科知能情報学専攻 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
京都大学情報学研究科知能情報学専攻 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
京都大学情報学研究科知能情報学専攻 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
京都大学情報学研究科知能情報学専攻 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Scool of Informatics, Kyoto University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Scool of Informatics, Kyoto University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Scool of Informatics, Kyoto University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Scool of Informatics, Kyoto University | ||||||||
著者名 |
伊藤亮介
× 伊藤亮介
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著者名(英) |
Ryosuke, Ito
× Ryosuke, Ito
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | ロボットとの音声対話をより円滑にするためには,言語的情報だけでなく話者の心的状態感情を取り扱う必要がある.本研究では,親近感,喜び,困惑の感情を対象として,WOZ 方式によって収集された子供とロボットとのリアルな対話データを用いて,韻律的特徴に基づく分析・判別を行う.特に,対話であるという状況を考慮して,それらの特徴量の発話ごとの変化量や,発話間の時間間隔を利用する.これにより,事前学習を必要としないリアルタイムな判別を可能にする.判別にはSVM 及びC により学習した決定木を用い,困惑で,喜びで,親近感での判別精度を得た.この感情判別を導入した音声対話機能を実ロボットRobovie に実装し,動作の確認を行った. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | We address analysis of emotional states in order to improve quality of spoken dialogue with a robot. We define a sense of intimacy, joy, perplexity as target states to be detected. Realistic dialogue data between children and a robot are collected using WOZ method. Effective prosodic features are investigated. Especially, we introduce change of those features and time interval between utterances to realize real-time on-line detection without prior training. We used SVM and decision tree trained by C5.0 for classification and obtained accuracy of 79% for perplexity, 74% for joy and 87% for a sense of intimacy. The spoken dialogue system is implemented to a real robot Robovie. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10442647 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告音声言語情報処理(SLP) 巻 2003, 号 14(2002-SLP-045), p. 107-112, 発行日 2003-02-07 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |