感性自律ロボットとの自己目的的な音声対話に関する研究

自己目的的な楽しさの認知科学的モデル(フロー体験モデル)に基づいて、人間に多くの楽しさをもたらす自律型キャラクターの構成について、特に本年度は言語および対話の制御に関する以下の検討を行った。1、自律キヤラクターの言語的な個性を、連続音声認識性能が有意に高い条件と低い条件を意図的に作り出すことによって実現した。これにより、音声認識のユーザがフロー体験モデルにおける挑戦の高低を感じることが可能になった。2、被験者実験を用いて、誤認識を生じやすい音声認識システムが人間をどの程度楽しませるかを評価した。前年度に整備したツールを利用し、評価においては音声や画像の書き起こしに加えて被験者の表情なども分析した。実験は被験者の音声認識に対する技能の知覚と音声認識の性能差がもたらす挑戦の高低に注目して2要因4群で構成した。その結果、特に誤認識に対する被験者の反応においてフロー体験モデルを支持する結果が得られたことから、挑戦と技能のバランスが取れた条件においてより多くの楽しさが得られること、対機械としての音声入力の利用であっても対人間に近い性質がシステム応答によってもたらされること、などが確認された。3、音声認識が可能なロボットおよび擬人化CGエージェント制御ツールを用いて、音声対話の自己目的性を応用する手法について検討した。特に音声・動作・感情表現などを用いた自律的な振る舞いの表現についてVoiceXML言語に基づく記述方式の検討を行った。また、音声を用いたキーボード練習システムについて、複数のキャラクターを用いたシナリオを作成し、特に初診者と熟練者、晴眼者と視覚障害者、といった技能と挑戦の差違が動機付けや楽しさに影響を与える、という仮説を検証した。

自己目的的な楽しさの認知科学的モデル(フロー体験モデル)に基づいて、人間に多くの楽しさをもたらす自律型キャラクターの構成について、特に本年度は言語および対話の制御に関する以下の検討を行った。1、自律キヤラクターの言語的な個性を、連続音声認識性能が有意に高い条件と低い条件を意図的に作り出すことによって実現した。これにより、音声認識のユーザがフロー体験モデルにおける挑戦の高低を感じることが可能になった。2、被験者実験を用いて、誤認識を生じやすい音声認識システムが人間をどの程度楽しませるかを評価した。前年度に整備したツールを利用し、評価においては音声や画像の書き起こしに加えて被験者の表情なども分析した。実験は被験者の音声認識に対する技能の知覚と音声認識の性能差がもたらす挑戦の高低に注目して2要因4群で構成した。その結果、特に誤認識に対する被験者の反応においてフロー体験モデルを支持する結果が得られたことから、挑戦と技能のバランスが取れた条件においてより多くの楽しさが得られること、対機械としての音声入力の利用であっても対人間に近い性質がシステム応答によってもたらされること、などが確認された。3、音声認識が可能なロボットおよび擬人化CGエージェント制御ツールを用いて、音声対話の自己目的性を応用する手法について検討した。特に音声・動作・感情表現などを用いた自律的な振る舞いの表現についてVoiceXML言語に基づく記述方式の検討を行った。また、音声を用いたキーボード練習システムについて、複数のキャラクターを用いたシナリオを作成し、特に初診者と熟練者、晴眼者と視覚障害者、といった技能と挑戦の差違が動機付けや楽しさに影響を与える、という仮説を検証した。