5Q-3
ヒューマノイドロボットへの話しかけやすさのモデル化
○杉山貴昭，駒谷和範，佐藤理史（名大）
人間とロボットとの円滑な音声インタラクションの実現には，
周辺雑音や，他人へ話しかけた音声による誤動作が問題となる．
従来このような誤動作回避は入力音の判別に基づき行われるが，
これらは人間とロボットが音声インタラクションをする状況を利用していない．
本研究では，音声インタラクションが成立しやすい状況のモデル化を目指す．
より具体的には，ヒューマノイドロボットの動作や発話をもとに，
ユーザがロボットに話しかけやすい状況か否かを予測するモデルを構築する．
まずヒューマノイドロボットの動作や発話を分類し，次に話しかけやすさに寄与する特徴を設計する．
これを用いて機械学習を行い，実行時にも話しかけやすさを予測可能なモデルの構築を試みる．