情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

受付や情報案内などの窓口では，複数人の客がグループで案内者と会話をすることが多い．
その中で，ユーザ同士のグループ会話において中心となり会話をリードする役割を担う度合いを会話における「優位性」と呼ぶ．
本研究では，ユーザ間のインタラクションにおける各会話参加者の優位性を自働推定し，グループの会話を制御する会話エージェントシステムの構築を目指している．
本稿では，そのための優位性自動推定方式を提案する．
具体的には，モーションキャプチャによる頭部動作データを決定木学習に適用し，会話参加者の注視・相互注視情報を自動付与し，この注視情報と参与役割（話者，聞き手，それ以外の役割），音声の情報から，会話参加者の優位性の推定をおこなった．
重回帰モデルを適用した結果，相関係数が0.85と高い予測精度を得ることができた．