研究概要 |
本研究課題では,ロボットやエージェントなどの擬人的媒体において,個性を付与した様々な表現を実現することで,与えられた擬人的媒体のキャラクタに左右されない,本質的な「誰かからの」メッセージの「媒体」になりうるように変貌させることを目的とした.マルチモーダルフォントとして,日常挨拶表現を対象とし,様々な年齢層・性差を考慮した30名以上のデータを取得し,声の特徴だけでなく,動きの特徴,声色の表現幅といった個人表現を同時取得し分析できた.結果としてある程度の表現傾向を分類できることと,擬人的媒体などに載せる表現の単純化に前期分類を活かせることなど多くの知見を得た.
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