音声インターフェースを持つ学習支援ロボットの開発に関する研究

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1.研究の流れ:(1)装置仕様の検討:学習環境や身体情報として有効な計測項目と可能性について検討(2)基本動作の検討:装置の基本仕様に小学生の興味関心を加味してロボットの動作を検討(3)装置の製作と性能評価:仕様に基づいて回路の設計及び試作、プログラム開発を実施2.結果:(1)計測部:身体情報として体温、脈拍、運動量(万歩計)、気分(本人判定)を測定項目とした。学習環境の測定項目として室温、照度、就寝・起床時間、騒音を検討した。(2)音声応答処理部:対話処理を実現するために対話の範囲と応答に必要な語彙について検討し、(1)生活リズムに関するもの(対話型)(2)存在確認に関するもの(呼びかけ型)(3)健康状態に関するもの(対話型)(4)就寝・起床に関するもの(対話型)(5)周辺環境に関するもの(呼びかけ型)(6)その他(対話型)の6群に分類した。これらは児童からの呼びかけに応答する対話型とシステム側から呼びかける呼びかけ型からなり、それぞれの群に約50語からなる音声辞書を持たせた。音声応答処理はNEC製1チップMPU V850Eを採用し、ソフトウエアで音声認識及び音声合成を実現した。(3)表示動作部:児童に親近感を与えたり、感情の動きを明示的に伝える為の仕様を検討した。(1)否定と強い否定:頭部左右2段階の回転動作(2)肯定と強い肯定:頭部上下2段階の動作(3)驚き、興奮:左右耳部収縮動作(4)叱責、穏やか、冴え:瞳部LEDの点灯及び色の変化(赤、白、青)(4)統合制御部:各部の連携を行う総合制御部にはHITACHIのMPU、SH3を採用した。3.考察:本年度は音声応答処理部に重点を置いて開発を行った。プロトタイプを使った音声認識の評価では、不特話者に対して認識率の低下は認められなかった。また、実用的に扱うことのできる語彙数は約50語程度と言える。これらの結果から音声認識は現方式で対応可能と考える。一方、音声合成はメモリ容量等の制約から音素単位の合成を採用したため抑揚が無く不自然さが残った。このため児童との対話には向かないと判断した。実用化ではADPCM方式などの検討が適当と考える。