| 研究概要 |
本研究は,与えられたシナリオに沿ってソフトウェアロボット(俳優)が動作と音声発話を同時に自動生成し,それを提示されたユーザ(監督)の指示に従って,自ら動作と音声発話の修正を行うという「インタラクティブバーチャルアクター」の枠組みを提案し,その理論的基礎を確立することを目的とし,研究の初年度として,動作生成の実現に関する理論的検討と,歩行動作,両手で物を運ぶ,持ち上げる,置く,あるいは移動させる動作に対象を絞り,統計的枠組みに基づく研究の基盤となるモーションデータの収集を行った。
まず,動作生成の実現に関する理論的検討を行い,動作プリミティブのモデル化手法として,隠れマルコフモデル(HMM)に明示的な状態継続長分布を持たせた隠れセミマルコフモデル(HSMM)を用い,動作に影響を与える外的要因を考慮した重回帰HSMMに基づく適応学習手法と,得られた動作プリミティブモデルからの動作生成手法を提案した。提案手法を人間の歩行動作のモデル化及び生成に適用した結果,提案手法により,任意の指定した歩幅とペースの歩行動作を生成できることを明らかにした。また,机の上の物体を移動させる動作についても,任意の始点・終点位置を指定して所望の動作を生成可能なことを明らかにした。また,動作からその概念を自動獲得するための基盤となる歩行動作や物体の移動動作に関するモーションキャプチャデータの収集,音声データの収集,及びそのラベル付け等のデータ整理,さらに自然言語による不明確性を含む動作指示表現に対して,実際に人間が行う動作に関するデータの収集・整理を行った。そして,不明確性を含む動作表現に関する概念のモデル化の基礎的な検討を行い,机の上の物体を移動させる動作に関して,人間が人間に対して言葉により指示を出す場合と同様の動作を,ソフトウェアロボットに行わせることの可能性を示した。
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