感性情報からユーザの嗜好を獲得するインタラクティブエージェントの実現

从感官信息获取用户偏好的交互式代理的实现

• 批准号: 20K19905
• 负责人: 佐久間 拓人
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Nagoya Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K19905/
• 关键词: 顔表情および音声からの感情推定; ヒューマンエージェントインタラクション; ヒューマンロボットインタラクション; 感性情報工学

本研究は音声からの感情推定を用いてユーザの嗜好を獲得し，インタラクションにユーザの好みを反映することが出来るエージェントの構築，およびエージェントに対する印象を向上させることを目的としている．3年次の成果として特筆すべきものは感情推定・感情表現に関する技術が挙げられる．本研究課題において感情推定はユーザの嗜好学習における要素の一つであり，特に音声からの感情推定が提案システムに組み込まれている．また，ユーザが自然な感情表現であると感じるような技術開発もユーザへ出力する行動価値関数の学習，ならびに感情推定も含めた感情モデルの構築にとって重要な技術である．これまでに引き続き音声と表情から感情推定するモデルの改良に取り組んでいるが，特に感情表現に関する研究の成果が徐々に出始めている．ロボットの身体で感情を表現する研究や，文章から推定した絵文字に基づき応答表情を表出するインタラクティブエージェントに関する研究成果を発表した．また，ドメイン適応によって脳波データの個人差を吸収し，感情推定モデルの精度を向上させた研究成果も発表した．そのほか，商品配置最適化アルゴリズムが算出した最適化後の配置をより正しく評価するためのシミュレータ開発に関する研究発表を国際会議（IEA/AIE 2022）にて行った．感情モデルとは直接の関係は無いものの，本研究でも取り扱うマルチエージェントシステムおよびシミュレータ作成に関する知見の獲得に寄与した研究である．提案したシミュレータは共同研究先から提供頂いたデータから実倉庫におけるピッキングカートの動作を再現することを目的として開発を進めていた．改良の余地はあるものの，共同研究先の方々に納得して頂ける成果を出すことに成功した．

This study は sounds か ら の feelings presumption を with い て ユ ー ザ の hobby を し, イ ン タ ラ ク シ ョ ン に ユ ー ザ の good み を reflect す る こ と が out る エ ー ジ ェ ン ト の constructs, お よ び エ ー ジ ェ ン ト に す seaborne る impression を upward さ せ る こ と を purpose と し て い る. Three-year <s:1> achievements: と て て special writing: すべ すべ に <s:1> emotional presumption · emotional expression: に related to する techniques: が挙げられる. This research topic に お い て feelings presumption は ユ ー ザ の hobby learning に お け の る elements つ で あ り, trevor に sounds か ら の feelings constructive proposals が シ ス テ ム に group み 込 ま れ て い る. ま た, ユ ー ザ が natural な affection で あ る と feeling じ る よ う な technology open 発 も ユ ー ザ へ output す る action 価 numerical number of masato の learning, な ら び に feelings presumption も containing め た feelings モ デ ル の build に と っ て important な technology で あ る. こ れ ま で に lead き 続 き sounds と expression か ら feelings presumption す る モ デ ル の group improved に take り ん で い る が, trevor に affection に masato す の る research が xu 々 に out beginning め て い る. ロ ボ ッ ト の body で す を performance feelings や る research, the article か ら presumption し た 絵 text に base づ き 応 expression を table to answer す る イ ン タ ラ ク テ ィ ブ エ ー ジ ェ ン ト に masato す る research を 発 table し た. ま た, ド メ イ ン optimum 応 に よ っ て 脳 wave デ ー タ の individual difference を suction 収 し, emotional presumption モ デ ル の precision を upward さ せ た research も 発 table し た. そ の ほ か, merchandise configuration optimization ア ル ゴ リ ズ ム が calculate し た の after optimization configuration を よ り is し く review 価 す る た め の シ ミ ュ レ ー タ open 発 に masato す る research 発 table を international conference (2022), the IEA/an AIE に て line っ た. Feelings モ デ ル と は directly の masato is は without い も の の, this study で も take り Cha う マ ル チ エ ー ジ ェ ン ト シ ス テ ム お よ び シ ミ ュ レ ー タ made に masato す る knowledge の get に send し た research で あ る. Proposal し た シ ミ ュ レ ー タ は joint research first か ら provide top い た デ ー タ か ら be warehouse に お け る ピ ッ キ ン グ カ ー ト の action を reappearance す る こ と を purpose と し て open 発 を into め て い た. To improve the room for improvement, ある ある <s:1>, etc., and jointly study the achievements obtained by the first party 々に, <s:1> て, ける, を, す, す, とに, and successfully た.

项目成果

Abstracting Teammate With Multi-Agent DDPG Using Dual Encoders

• DOI: 10.1109/gcce56475.2022.10014178
• 发表时间: 2022-10
• 期刊: 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)
• 作者: Yuki Hyodo;Takuto Sakuma;Shohei Kato

強化学習によるシミュレーションと実環境とのギャップを軽減する転移学習

迁移学习缩小强化学习模拟与真实环境之间的差距

• 发表时间: 2021
• 作者: 牛田裕斗;Hafiyanda Razan;佐久間 拓人;加藤昇平
• 通讯作者: 加藤昇平

少量脳波データを用いた感情推定ー感情特徴空間におけるドメイン適応の効果ー

使用少量脑电图数据进行情绪估计 - 情绪特征空间中域适应的影响 -

• 发表时间: 2021
• 作者: 古川翔也;佐久間拓人;加藤昇平
• 通讯作者: 加藤昇平

ハンドベルの和音特徴を考慮した木構造による楽曲表現の検討

考虑手铃和弦特征的树结构音乐表达研究

• 发表时间: 2021
• 作者: 甲斐川純奈;佐久間拓人;加藤昇平
• 通讯作者: 加藤昇平

発話音声に基づく FTLD・ALS の簡易検出における 音響・言語モダリティ混合の検討

基于语音的 FTLD/ALS 简单检测中混合声学和语言模态的研究

• 发表时间: 2022
• 期刊: 第21回情報科学技術フォーラム(FIT2022)
• 作者: 伊藤有生;加藤昇平;坂口 巧一;佐久間拓人;大嶽れい子;枡田道人;渡辺宏久
• 通讯作者: 渡辺宏久