系列変換モデルを用いたプレゼンテーション動作の生成  [in Japanese] Generation of presentation motion using sequence to sequence model  [in Japanese]

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Abstract

<p>近年,様々なサービスロボットが普及し始めている.プレゼンテーションロボットもその一つである.プレゼンテーションにおいてジェスチャは情報伝達効果の向上手段として非常に大きな役割を担っている.一方,直接の情報伝達を目的としていないながらも,発表者の熱意や意思を無意識のうちに表現した動きはプレゼンテーションの成功や相手への印象に影響を与える.そのためプレゼンテーションロボットにもそのような動きを行うことが求められるが,それらの動きを手動で設定することは容易ではない.そこで本研究では,音声韻律情報と動きの関係性を系列変換モデルを用いて学習させ,韻律情報から適切なモーションを直接生成する手法を提案する.さらに,単語の意味を強調する動きを合成することで,より表現力の高い動きを生成することを目指す.</p>

<p>In the presentation, gestures play a very important role as a means of improving the information transmission effect. Moreover, it was shown that the movement expressing the enthusiasm and intention of the presenter in an unconscious manner affects the success of the presentation and the impression on the audience. For these reasons, it is required for presentation robots to perform such movements; however, manual design of these movements is not an easy task. In this research, we propose a method to learn relationship between speech prosodic information and motion using a sequence to sequence model, and directly generate appropriate motions from prosodic information. This paper also proposes a method for generating motions representing meanings of specific words.</p>

Journal

  • Proceedings of the Annual Conference of JSAI

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI JSAI2018(0), 2G103-2G103, 2018

    The Japanese Society for Artificial Intelligence

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