(57)【要約】【課題】自然な対話を成立させながら、利用者を退屈させることのない対話装置を実現する技術を提供する。【解決手段】対話用データベース３０には、複数の話題と、夫々の話題に関連付けられた情報が記憶されている。音声特徴量抽出プログラム２４が、利用者の音声の特徴量を抽出する。動作特徴量抽出プログラム２６が、利用者の動作の特徴量を抽出する。関心度推定プログラム２８は音声と動作の特徴量を変数とする状態空間に設定され、順位付けされた複数の領域を記憶しており、抽出された音声の特徴量と動作の特徴量を要素とする特徴量ベクトルが、いずれの領域に属するかを特定する。対話制御プログラム２２は、特定された領域の順位が閾値より低い場合に、選択する話題を切り替える。案内ロボット２は、現在の話題に関して出力した情報に対する利用者の関心が低い場合に話題を切り替えるので、利用者を退屈させることがない。【選択図】図１
2009037050.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者と対話する装置であって、
複数の話題と、夫々の話題に関連付けられた情報を記憶している記憶装置と、
記憶装置に記憶された複数の話題から一の話題を選択し、選択した話題に関連付けられた情報を利用者へ音声出力する制御手段と、
利用者が発した音声を取得するマイクロホンと、
利用者を撮影するカメラと、
マイクロホンが取得した音声から、利用者の音声の特徴量を抽出する音声特徴量抽出手段と、
カメラが撮影した利用者の画像から、利用者の動作の特徴量を抽出する動作特徴量抽出手段と、
音声の特徴量と動作の特徴量を変数とする状態空間に設定された複数の領域であって相互に順位付けされた複数の領域のデータを記憶しており、抽出した音声の特徴量と動作の特徴量を要素とする特徴量ベクトルが、状態空間に設定された複数の領域のいずれの領域に属するかを特定する状態推定手段と、を備えており、
前記制御手段は、状態推定手段によって特定された領域の順位が閾値より低い場合に、選択する話題を切り替えることを特徴とする対話装置。
【請求項２】
前記記憶装置は、夫々の話題に関連付けられた複数の情報を記憶しており、
前記状態推定手段は、前記制御手段が一の情報の出力を終了してから次の一の情報の出力を開始して終了するまでの間に取得した複数の特徴量ベクトルの前記状態空間の各領域に対する尤度を算出して記憶し、前記次の一の情報の出力が終了した時点で前記状態空間の領域毎にその領域に対する複数の特徴量ベクトルの尤度平均を算出し、最も大きい尤度平均を有する領域を特定することを特徴とする請求項１に記載の対話装置。
【請求項３】
動作の特徴量は、利用者の頭部の動きの変動幅と変動方向の少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の対話装置。
【請求項４】
音声の特徴量は、利用者の音声の音量の変動幅と音質の変動幅の少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の対話装置。
【請求項５】
マイクロホンと、カメラと、複数の話題と夫々の話題に関連付けられた情報を記憶している記憶装置を有するコンピュータを、利用者と対話する対話装置として機能させるプログラムであり、前記コンピュータを、
記憶装置に記憶された複数の話題から一の話題を選択し、選択した話題に関連付けられた情報を利用者へ音声出力する制御手段、
マイクロホンが取得した音声から、利用者の音声の特徴量を抽出する音声特徴量抽出手段、
カメラが撮影した利用者の画像から、利用者の動作の特徴量を抽出する動作特徴量抽出手段、
音声の特徴量と動作の特徴量を変数とする状態空間に設定された複数の領域であって相互に順位付けされた複数の領域のデータを記憶しており、抽出した音声の特徴量と動作の特徴量を要素とする特徴量ベクトルが、状態空間に設定された複数の領域のいずれの領域に属するかを特定する状態推定手段、として機能させ、
前記制御手段が、状態推定手段によって特定された領域の順位が閾値より低い場合に、選択する話題を切り替えることを特徴とする対話用プログラム。
【請求項６】
前記記憶装置は、夫々の話題に関連付けられた複数の情報を記憶しており、
前記状態推定手段は、前記制御手段が一の情報の出力を終了してから次の一の情報の出力を終了するまでの間に取得した複数の特徴量ベクトルの前記状態空間の各領域に対する尤度を算出して記憶し、前記次の一の情報の出力が終了した時点で前記状態空間の領域毎にその領域に対する複数の特徴量ベクトルの尤度平均を算出し、最も大きい尤度平均を有する領域を特定することを特徴とする請求項５に記載の対話用プログラム。
【請求項７】
動作の特徴量は、利用者の頭部の動きの変動幅と変動方向の少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項５又は６に記載の対話用プログラム。
【請求項８】
音声の特徴量は、その音声の音量の変動幅と音質の変動幅の少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項５から７のいずれか一項に記載の対話用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者と対話する対話装置と、コンピュータを対話装置として機能させるための対話用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
利用者が発した音声に応答して所定の情報をスピーカから出力することによって、利用者に応対する対話装置が開発されている。そのような対話装置は、例えば、展示会場で展示物の説明を行う案内ロボットなどに適用される。そのような対話装置は、利用者の希望する話題を逐一問いかけたり、利用者にボタン操作を強いたりすることなく、できるだけ自然な応答ができることが望ましい。関心のある話題が何であるか明示的に問いかけたりボタン操作を強いたりしない場合には、利用者を退屈させないように話題を選定して情報を提供することが必要とされる。
特許文献１には、利用者が発する音声に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードに関連のある情報を出力することによって、利用者を退屈させずに情報を提供する装置が開示されている。
特許文献１に記載された装置は、異なる話題について対話処理を行う話題制御部を複数個備えている。この装置は、利用者が発した音声からキーワードを抽出し、抽出されたキーワードと各話題制御部が提供する話題との類似度を計算し、最も高い類似度が計算された話題を提供する話題制御部が選択されて、対話処理が実行される。
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３０１０１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術は、利用者が発した音声からキーワードが抽出できれば、利用者を退屈させないように新たな話題に関する情報を提供することができるが、キーワードが抽出できない場合には機能しない。特許文献１の技術では、利用者が関心のある話題を推定できるように、キーワードは話題に関連する意味内容を有する単語を選定せざるを得ない。しかしながら、それまで装置が提供している話題と異なる話題に関連する意味内容を有するキーワードを利用者が唐突に発するとは想定し難く、利用者が発する音声から次の話題を推定できる可能性は高くはない。新たな話題に関するキーワードを抽出できなければ現在の話題を継続することになり、利用者を退屈させてしまう。利用者が関心のある話題に関するキーワードを発するように、例えば「関心のある言葉をおっしゃってください」などと誘導する質問を唐突に出力することは対話を不自然にしてしまう。
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、できるだけ自然な対話を成立させながら、利用者を退屈させることのない対話装置を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
特許文献１の技術は、利用者にとって関心のある話題を積極的に推定しようとするために、選定するキーワードは、特定の話題に関連する意味内容を示す単語に限定せざるを得ない。
発明者らは、装置が提供している情報に対する利用者の関心の程度を推定し、関心が低い場合に話題を切り替えることによって、利用者を退屈させない対話装置を実現できると考えた。一般に、人と人との対話においては、発話者の動作や表情といったいわゆる非言語情報に、現在の話題に対する発話者の関心の度合いが示されていることが知られている。例えば、発話者が「そうですか」と発した場合、相手を正視して発した場合には発話者が現在の話題に大いに関心を示していると推定することができ、よそを向きながら発した場合には発話者がその話題に対して関心が低いと推定できる。「そうですか」という単語は特定の話題に関連する意味内容を含むものではないが、その単語に付随して発話者が発する非言語情報に、現在の話題に関する発話者の関心の度合いが示されるのである。
本発明は、利用者が発する音声と利用者の動作から、装置が出力した情報に対する利用者の関心の度合いを推定し、関心が低い場合に話題を切り替えることによって、利用者に退屈させない対話装置を実現する。
本発明は、特許文献１の技術と異なり、利用者が関心のある話題を積極的に推定するものではないので、特定の話題に関連する意味内容を有するキーワードに限定する必要がない。本発明に係る対話装置は、利用者が発する音声に含まれている、通常の対話でよく発せられるキーワードではあるが特定の話題にのみ関連付けることができないキーワードに対しても反応し、利用者の関心が低いと推定される場合に話題を切り替えるので、不自然な質問を出力することがない。より自然な対話を行いながら、利用者を退屈させることがない。
【０００６】
本願発明は、利用者と対話する装置であって、記憶装置、制御手段、マイクロホン、カメラ、音声特徴量抽出手段、動作特徴量抽出手段、及び、状態推定手段を備える。記憶装置は、複数の話題と、夫々の話題に関連付けられた情報を記憶している。制御手段は、記憶装置に記憶された複数の話題から一の話題を選択し、選択した話題に関連付けられた情報（例えば音声データ）を利用者へ音声出力する。マイクロホンは、利用者が発した音声を取得する。カメラは、利用者を撮影する。音声特徴量抽出手段は、マイクロホンが取得した音声から、利用者の音声の特徴量を抽出する。動作特徴量抽出手段は、カメラが撮影した利用者の画像から、利用者の動作の特徴量を抽出する。状態推定手段は、音声の特徴量と動作の特徴量を変数とする状態空間に設定された複数の領域であって相互に順位付けされた複数の領域のデータを記憶している。また状態推定手段は、抽出された音声の特徴量と動作の特徴量を要素とする特徴量ベクトルが、状態空間に設定された複数の領域のいずれの領域に属するかを特定する。制御手段は、状態推定手段によって特定された領域の順位が閾値より低い場合に、選択する話題を切り替えることを特徴とする。ここで、「相互に順位付けされた複数の領域」とは、夫々利用者の関心度のレベルによって順位付けされた領域である。具体的には、利用者の関心度が最も高いと推定される領域に最も高い順位が付されており、次に関心度が高いと推定される領域に第２の順位が付されており、最も関心度が低いと推定される領域に最も低い順位が付されている。各領域の具体的な範囲と、各領域の順位付けは、予め実験等によって特定されている。
【０００７】
本発明の対話装置は、利用者の関心度を、音声の特徴量と動作の特徴量を変数とする状態空間内で、特徴量ベクトルが位置する領域で推定することができる。特徴量ベクトルが位置する領域の順位付けが閾値よりも高い場合（利用者の関心が高いと推定される場合）には、現在提供している話題に関する情報を継続して出力する。他方で、特徴量ベクトルが位置する領域の順位付けが閾値よりも低い場合（利用者の関心が低いと推定される場合）には、話題を切り替える。出力した情報に対する関心度を表わす特徴量ベクトルが閾値よりも順位付けの低い領域に属する場合には新たな話題に関する情報を利用者に提供するので、利用者を退屈させることがない。新たな話題に対する利用者の関心度を表わす特徴量ベクトルが閾値よりも順位付けの低い領域に属する場合には、さらに別の話題に関する情報を提供する。利用者の関心が低い場合に次々と話題を切り替えることによって、自然な対話を行いながら、利用者を退屈させることがない。なお、記憶装置に記憶された情報とは、具体的には、話題に関するコンテンツの音声データであり、例えば話題が展示物である場合はその展示物の説明の音声データである。
【０００８】
特徴量ベクトルは、抽出された音声の特徴量と動作の特徴量を要素とする。同じ特徴量を有する音声であっても（例えば同じ単語の場合）、利用者の動作によって、利用者の関心の度合いは異なることが多い。例えば、装置が出力した情報に対して利用者が「そうですか」という音声を発した場合、利用者がうなずきながら発した場合には装置が出力した情報に対して関心が高いと推定することができる。他方で、利用者がよそ見をしながら「そうですか」と発した場合には、装置が出力した情報に対して注意力が散漫であり関心が低いと推定することができる。上記の状態推定手段では、音声と動作の特徴量に基づいて関心度を算出することによって、装置が出力した情報に対する利用者の関心の度合いを良く推定することができる。
【０００９】
夫々の話題には、複数の情報（具体的には音声データ）が関連付けられている場合がある。その場合、状態推定手段は、制御手段が一の情報の出力を終了してから次の一の情報の出力を開始して終了するまでの間に取得した複数の特徴量ベクトルの前記状態空間の各領域に対する尤度を算出して記憶し、前記した次の一の情報の出力が終了した時点で状態空間の領域毎にその領域に対する複数の特徴量ベクトルの尤度平均を算出し、最も大きい尤度平均を有する領域を特定することが好適である。
一の情報（前記した「次の一の情報」）に対する利用者の反応（利用者が発する音声や動作）から複数の特徴量ベクトルを取得し、その複数の特徴量ベクトルから総合的に利用者の関心の度合いを推定することができる。
また、一の情報の出力が終了した時点、即ち、次の情報の出力を開始する時点で、現在の話題を継続するか、或いは切り替えるかが判断されるので、より自然な対話が実現される。
【００１０】
動作の特徴量は、利用者の頭部の動きの変動幅と変動方向の少なくとも一方を含む、利用者の頭部の動きの経時変動量でよい。例えば、利用者の頭部の動きの変動幅が小さいほど、特徴量ベクトルは高い関心度を示す領域に位置する。利用者の頭部の動きの変動幅が小さい場合には、利用者の注意が装置の出力した情報に集中しており、関心が高いと推定できるからである。また、利用者の頭部の動きの変動方向が水平方向に近いほど、特徴量ベクトルは低い関心度を示す領域に位置する。利用者の頭部の動きの変動方向が水平方向に近いほど、利用者がよそ見をしており装置が出力した情報に対して関心が低いと推定できるからである。
或いは、動作の特徴量は、利用者の表情を特定する特徴量であってもよい。利用者が笑顔であることが特定できた場合には、利用者は装置が出力した情報に満足している、すなわち、装置が出力した情報に関心が高いと推定できるからである。
本発明の対話装置は、状態推定手段によって特定された領域の順位が閾値より低い場合に、選択する話題を切り替える。特定された領域の順位が閾値より高い場合には現在選択されている話題に関する情報の出力を継続する。
【００１１】
音声の特徴量は、利用者が発した音声の音量やピッチ、エネルギ、周波数の高低等の音声情報である。ここでいう音声の特徴量とは、単語を特定する要素だけでなく、音声のいわゆる音韻に相当する要素を含むものである。本発明は特に、音声音韻に相当する要素に着目する。その意味では、ここでいう音声の特徴量は、音声に含まれる音韻の特徴量と換言することができる。
【００１２】
音韻の特徴量は、具体的には、利用者の音声の音量の変動幅、或いは音質の変動幅で表すことができる。従って、音声の特徴量は、利用者の音声の音量の変動幅と音質の変動幅の少なくとも一方を含むものであること好ましい。
音韻の特徴量は、動作の特徴量と同様に、出力された情報に対する利用者の興味や関心の度合いを表している。例えば、「そうですか」という言葉が、抑揚の大きな変動幅（音量の大きな変動幅）を伴って発せられた場合と、抑揚の小さな変動幅（音量の小さな変動幅）を伴って発せられた場合とでは、装置が出力した情報に対する利用者の関心度は異なっている。抽出された動作の特徴量と音声の特徴量を要素とする特徴量ベクトルから、装置が出力した情報に対する利用者の関心の度合いを正確に推定することができる。
【００１３】
音声の特徴量は、また、利用者の音声の音量の経時的な変化率の最大値を含むものであることが好ましい。利用者が発した音声の音量の経時的な変化率の最大値についても、利用者が関心を持っている場合の方が、関心がない場合に比べて大きくなる。従って、利用者が発した音声の音量の経時的な変化率の最大値を要素とする特徴量ベクトルによっても、利用者の関心の度合いを正確に推定することができる。
なお、状態推定手段は、音声の複数の特徴量を要素とする特徴量ベクトルが属する領域を特定してもよい。例えば、音量の変動幅と、周波数の変動幅の両方の特徴量を要素とする特徴量ベクトルが属する領域を特定してもよい。
【００１４】
本願発明は、マイクロホンと、カメラと、複数の話題と夫々の話題に関連付けられた情報を記憶している記憶装置を有するコンピュータを、利用者と対話する対話装置として機能させるプログラムに具現化することができる。この対話用プログラムは、コンピュータを、記憶装置に記憶された複数の話題から一の話題を選択し、選択した話題に関連付けられた情報を利用者へ音声出力する制御手段と、マイクロホンが取得した音声から、利用者の音声の特徴量を抽出する音声特徴量抽出手段と、カメラが撮影した利用者の画像から、利用者の動作の特徴量を抽出する動作特徴量抽出手段と、音声の特徴量と動作の特徴量を変数とする状態空間に設定された複数の領域であって相互に順位付けされた複数の領域のデータを記憶しており、抽出した音声の特徴量と動作の特徴量を要素とする特徴量ベクトルが、状態空間に設定された複数の領域のいずれの領域に属するかを特定する状態推定手段、として機能させる。さらに、制御手段は、状態推定手段によって特定された領域の順位が閾値より低い場合に、選択する話題を切り替える。
【００１５】
本発明の対話用プログラムを用いると、コンピュータが出力した情報に対する利用者の関心度を示す特徴量ベクトルが、状態空間に設定された複数の領域のいずれの領域に属するかを特定し、特定された領域の順位が閾値よりも高い場合（利用者の関心が高いと推定される場合）には、現在提供している話題に関する情報を継続して出力し、他方で、特定された領域の順位が閾値よりも低い場合（利用者の関心が低いと推定される場合）には、話題を切り替える。音声と動作の特徴量に基づいて関心度を算出することによって、装置が出力した情報に対する利用者の関心の度合いを良く推定することができる。
【００１６】
夫々の話題に複数の情報が関連付けられている場合には、状態推定手段は、制御手段が一の情報の出力を終了してから次の一の情報の出力を終了するまでの間に取得した複数の特徴量ベクトルの前記状態空間の各領域に対する尤度を算出して記憶し、前記した「次の一の情報」の出力が終了した時点で状態空間の領域毎にその領域に対する複数の特徴量ベクトルの尤度平均を算出し、最も大きい尤度平均を有する領域を特定することが好適である。
一の情報（前記した「次の一の情報」）に対する利用者の反応（利用者が発する音声や動作）から複数の特徴量ベクトルを取得し、その複数の特徴量ベクトルから総合的に利用者の関心の度合いを推定することができる。
また、一の情報の出力が終了した時点、即ち、次の情報の出力を開始する時点で、現在の話題を継続するか、或いは切り替えるかが判断されるので、より自然な対話が実現される。
なお、利用者の音声の特徴量と動作の特徴量は、前述した通りである。
【発明の効果】
【００１７】
本願発明は、利用者の音声と動作の特徴量を要素とする特徴量ベクトルが、状態空間に設定された複数の領域であって相互に順位付けされた複数の領域のうちの、閾値より低い順位の領域に位置すると特定された場合には、新たな話題に関する情報を利用者に提供する。利用者の音声と動作の特徴量を要素とする特徴量ベクトルの位置する領域を特定するので、装置が出力した情報に対する利用者の関心の度合いを正確に推定することができる。特徴量ベクトルから推定される関心度に応じて話題を切り替えるので、自然な対話を行いながら、利用者を退屈させることがない。
【実施例】
【００１８】
（第１実施例）
本発明の第１実施例について図面を参照しながら説明する。本実施例の対話装置は、展示会場で対話しながら来場者を案内する案内ロボット２である。具体的には、案内ロボット２は、車輪によって展示会場を移動することができ、来場者と対話しながら夫々の展示物を説明する。以下では、案内ロボット２が案内する来場者を「利用者」と称する。
図１は、案内ロボット２の概略構成を表すブロック図である。図１に示すように、案内ロボット２は、スピーカ４、マイクロホン６、カメラ８、制御装置１２を備えている。制御装置１２は、スピーカ４、マイクロホン６、カメラ８と接続されている。
また、案内ロボット２には、展示場内で自身の位置を特定するセンサや、利用者の存在を検知するセンサ等（不図示）を備えている。なお、案内ロボット２は、上記のほかに移動用の車輪（不図示）を備えているが、移動用の車輪やその制御については説明を省略する。また、
【００１９】
スピーカ４は、制御装置１２からの指令に従って、対話用データベース３０に記憶されている情報を音声として出力する。マイクロホン６は、利用者が発した音声を取得する。カメラ８は、利用者を撮影する。マイクロホン６とカメラ８は、利用者との対話処理が実行されている間のみ音声と画像を取得してもよいし、案内ロボット２の周囲の音と画像を常時取得していてもよい。
【００２０】
制御装置１２は、ＣＰＵ１４と記憶装置２０を備えている。記憶装置２０は、具体的にはＲＯＭやＲＡＭ、或いはハードディスク装置であり、対話制御プログラム２２と、音声特徴量抽出プログラム２４と、動作特徴量抽出プログラム２６と、関心度推定プログラム２８（関心度指標算出手段）と、対話用データベース３０を記憶している。なお、図示を省略しているが、上記の各プログラムの起動・停止や、移動用の車輪を制御するためのメインプログラムが記憶装置２０に記憶されている。
【００２１】
対話用データベース３０は、複数の話題に対して、夫々の話題に関する情報が関連付けられているデータベースである。ここでいう「話題」とは、具体的には夫々の展示物を意味する。また「話題に関する情報」とは、具体的には夫々の展示物の概要を記述した文章データや夫々の展示物の特徴を記述した文章データなどである。
対話用データベース３０にはまた、案内ロボット２が出力した音声に対する利用者の関心の程度を尋ねる質問事項を記述した文章データ（例えば、「ご説明した展示物にご興味はありませんでしたか？」など）も含まれている。なお、これらの文章データは、装置が音声として出力することが可能であるから、「音声データ」と換言することもできる。
【００２２】
次に、制御装置１２のＣＰＵ１４が実行するプログラム（記憶装置２０に記憶されている各種プログラム）について、図２及び３のフローチャート図を参照して説明する。
案内ロボット２のメインプログラム（不図示）は、自身の周囲に利用者（来場者）を検出すると、自身の付近にある展示物を特定するとともに、対話制御プログラム２２を起動する。今、ロボット２の付近にある展示物を「展示物Ａ」とする。
対話制御プログラム２２は、対話用データベース３０に記憶されている複数の話題（展示物の種類）の中から「展示物Ａ」を特定の話題（一の話題）として選択する（ステップＳ２）。次に対話用プログラム２２は、利用者に対して音声出力する出力用データを作成する（ステップＳ４）。「出力用データ」は、選択した話題（展示物Ａ）に関連付けられている情報（対話用データベース３０に記憶されている、選択した話題「展示物Ａ」の説明を記述した文章データ）、或いは、前述した質問事項を記述した文章データである。後述するように、対話用プログラム２２は、現在の話題（展示物Ａ）に対して利用者の関心が低くない場合に現在の話題に関する情報を連続して音声出力する。対話用プログラム２２は、現在の話題に関する情報をいくつか連続して出力した後に、「質問事項を記述した文章データ」を出力する。
次に対話制御プログラム２２は、ステップＳ４で作成した出力データを音声合成してスピーカ４から出力する（ステップＳ６）。
【００２３】
メインプログラム（不図示）は、対話制御プログラム２２を起動するときに、同時に音声特徴量抽出プログラム２４と動作特徴量抽出プログラム２６と関心度推定プログラム２８を起動する。音声特徴量抽出プログラム２４は、マイクロホン６から、ステップＳ６で出力した音声に反応して利用者が発した音声を取得し（ステップＳ８）、取得した音声から、利用者が発した音声の特徴量を抽出する（ステップＳ１２）。また動作特徴量抽出プログラム２６は、カメラ８から、ステップＳ６で出力した音声に反応した利用者の画像を取得し（ステップＳ１０）、取得した画像から、利用者の動作の特徴量を取得する（ステップＳ１４）。別言すれば、音声特徴量抽出プログラム２４は、ロボット２が現在の話題に関連付けられた情報を音声出力した後の所定時間内に利用者が発した音声の特徴量を抽出し、動作特徴量抽出プログラム２６は、ロボット２が現在の話題に関連付けられた情報を音声出力した後の所定時間内の利用者の動作の特徴量を抽出する。以下、音声と動作の特徴量を抽出する上記の所定時間を「特徴量抽出時間」と称する。
【００２４】
ここで、音声の特徴量は、特徴量抽出時間内に利用者が特定のキーワードを発したときの音量の変動幅である。特定のキーワードとは、「そうです」、「なるほど」、「はい」など、肯定を意味する単語が予め選定されている。音声特徴量抽出プログラム２４は、特徴量抽出時間内にマイクロホン６から取得した音声から、特定のキーワードを抽出する。音声特徴量抽出プログラム２４は、抽出したキーワードの音声に含まれている最大の音量値と、最小の音量値を特定する。音声特徴量抽出プログラム２４は、最大の音量値と最小の音量値の差を（音量の変動幅）を音声の特徴量として抽出する。
【００２５】
動作の特徴量は、特徴量抽出時間内の利用者の頭部の上下方向の変動幅（頭部の上下方向の移動幅）である。動作特徴量抽出プログラム２６は、特徴量抽出時間内にカメラ８から取得した画像から、フレーム画像（カメラ８が取得した経時的な動画像の各瞬間の画像をフレーム画像という）ごとに利用者の頭部を特定する。フレーム画像から頭部を特定する手法は、一般に知られている顔認識アルゴリズムの中から適切なアルゴリズムを用いる。夫々のフレーム画像における頭部の位置を比較し、最も高い頭部の位置と最も低い頭部位置の差（頭部の上下方向の変動幅）を算出して出力する。換言すれば、動作特徴量抽出プログラム２６は、カメラ８が撮影した利用者の画像から、利用者の頭部の上下方向の変動幅を、動作の特徴量として抽出する。
【００２６】
次に、関心度推定プログラム２８が、抽出された音声の特徴量と動作の特徴量を要素とする特徴量ベクトルを生成する（ステップＳ１６）。特徴量ベクトルは、音声の特徴量である音量の変動幅と、動作の特徴量である頭部の上下方向の変動幅を要素とする２次元ベクトルである。なお、後述するように、特徴量ベクトルは、音量の変動幅と頭部の上下方向の変動幅のほかに、他の音声の特徴量や動作の特徴量を含めた３次元以上のベクトルであってもよい。
【００２７】
関心度推定プログラム２８は、音声の特徴量である音量の変動幅と、動作の特徴量である頭部の上下方向の変動幅を状態変数とする２次元平面（状態空間）を、関心度が高レベルである領域と中レベルである領域と低レベルである領域に区分した関心度マップを記憶している。関心度マップについては後述する。関心度推定プログラム２８は、ステップＳ１６で生成された特徴量ベクトルが、関心度マップのどの領域に属するかを特定する（ステップＳ１８）。
【００２８】
特定された関心度レベルが中レベル以上（中レベル又は高レベル）の場合（ステップＳ２０：ＹＥＳ）、ステップＳ４に戻り、展示物Ａに関連付けられている次の文章データを出力する。他方、特定された関心度レベルが低レベルの場合（ステップＳ２０：ＮＯ）、対話制御プログラム２２が、対話用データベース３０に記憶されている複数の話題（展示物の種類）の中から、これまで選択されていた話題（展示物Ａ）に代えて他の話題（展示物Ａ以外の展示物）を選択する（ステップＳ２２）。すなわち、対話制御プログラム２２は、対話用データベース３０から選択する話題を切り替える。その後、ステップＳ４の処理に戻る。ステップＳ２２によって、対話用データベース３０から選択する話題を切り替えた後は、ステップＳ４において作成される出力用データは、新たに選択された話題に関連付けられている情報（選択された新たな展示物に関する文章データ）となる。
以後、対話制御プログラム２２が出力用データを音声合成して出力する（ステップＳ６）毎に、利用者の関心度レベルを推定し、関心度レベルが中レベル以上であれば、同じ話題に関する情報を出力し、関心度レベルが低レベルであれば、話題を切り替える。
【００２９】
以上説明したように、案内ロボット２は、利用者に対して特定の話題に関連付けられた情報を音声出力し、出力した音声に対する利用者の関心度を推定する。推定した関心度が低レベルの場合に話題を切り替える。案内ロボット２は、現在提供している話題に対する利用者の関心度が低い場合に、提供する話題を切り替える。切り替えた話題に対する利用者の関心度が低い場合には、さらに話題を切り替える。案内ロボット２は、利用者が関心を寄せる話題を積極的に推定するものではないが、現在提供している話題に対する利用者の関心度が低い場合に次々に話題を切り替える。そうすることで、利用者を退屈させない。
また、案内ロボット２は、利用者の関心度を推定する際、特定の話題にのみ関連するキーワードを用いない。案内ロボット２は、音声を出力した後の所定時間内（特徴抽出時間内）に、利用者が発した音声の特徴量と動作の特徴量から、現在の話題に対する利用者の関心度を推定する。従って、例えば「関心のある話題を教えて下さい」などという質問を唐突に出力することなく、自然な対話を成立させながら、利用者を退屈させないように話題を切り替えることができる。
【００３０】
次に、音声の特徴量と動作の特徴量と関心度指標、及び関心度マップについて詳しく説明する。
本実施例では、特徴量抽出時間内に利用者が特定のキーワード（肯定を意味する単語）を発したときのそのキーワードの音量の変動幅を音声の特徴量として抽出する。また、特徴量抽出時間内の利用者の頭部の上下方向の変動幅を動作の特徴量として抽出する。発明者らは、検討を重ねた結果、会話において、肯定を意味する単語が音量の大きな変動幅を伴って発せられる場合、発話者はその会話に高い関心を示している傾向が強いことを見出した。同様に、会話において、発話者が頭部を大きく上下動させる場合、発話者はその会話に高い関心を示している傾向が強いことを見出した。発明者らは、多くの被験者に対して、特定の話題について会話する実験を行い、会話中に被験者が発するキーワード（肯定を意味する単語）の音量の変動幅と被験者頭部の上下方向の変動幅と、被験者の関心度のレベルの相関関係を調査した。なお、実験において、各被験者の関心度のレベルは実験後の聞き取り調査で把握した。実験の結果得られた相関関係を関心度マップと称する。関心度マップは、音量の変動幅と頭部の変動幅を状態変数とする状態空間を、関心度レベルごとに領域別けした空間として表現することができる。関心度マップは、「音声の特徴量と動作の特徴量を変数とする状態空間に設定され複数の領域であり、夫々の領域が、利用者の関心度の異なるレベルを特徴付けており、関心度のレベルの順に順位付けされた複数の領域のデータ」と換言することができる。
【００３１】
関心度マップを図４に示す。図の縦軸は音量の変動幅の大きさを示しており、横軸は頭部の上下方向の変動幅を示している。図４の領域（ａ）が、関心度が低レベルの領域であり、領域（ｂ）が、関心度が中レベルの領域であり、領域（ｃ）が、関心度が高レベルの領域を示している。なお、図４において、曲線（ｄ）は、領域（ａ）と領域（ｂ）の境界を示しており、曲線（ｅ）は、領域（ｂ）と領域（ｃ）の境界を示している。
境界（ｄ）と境界（ｅ）は、前述したように、多くの被験者を対象とした実験の結果に基づいて予め設定される。利用者の特徴量ベクトルは、図４に示す関心度マップ内の点で表される。
【００３２】
図４に、利用者の特徴量ベクトルＰ１−Ｐ４を例示する。図４の特徴量ベクトルＰ１、Ｐ２から明らかなとおり、音量の変動幅が同じであっても、頭部の上下方向の変動幅が異なると、利用者の関心度のレベルが異なる場合がある。同様に、図４の特徴量ベクトルＰ３、Ｐ４から明らかなとおり、頭部の上下方向の変動幅が同じであっても、音量の変動幅が異なれば、利用者の関心部レベルが異なる場合がある。
このように、利用者の音声の特徴量と利用者の動作の特徴量を状態変数とする状態空間を導入し、利用者の特徴量ベクトルがその状態空間のどの領域に属するかを特定することによって、利用者の関心のレベルをよく推定することができる。
【００３３】
関心度推定プログラム２８は、図４に示した関心度マップを記憶している。そして、関心度推定プログラム２８は、音声特徴量抽出プログラム２４によって抽出された音量の変動幅（音声の特徴量）と、動作特徴量抽出プログラム２６によって抽出された利用者の頭部の上下方向の変動幅（動作の特徴量）を要素とする２次元ベクトル（特徴量ベクトル）を、利用者の関心度を示す指標とする。対話制御プログラム２２は、得られた特徴量ベクトルが図４の関心度マップのどの領域に属するかを特定する。得られた特徴量ベクトルが図４の領域（ａ）の属する場合に（換言すれば、得られた特徴量ベクトルの位置が境界線（ｄ）で表される閾値よりも低い場合に）、対話用データベース２４から他の展示物（他の話題）を選択する（図３のステップＳ２２）。
【００３４】
別言すれば、利用者の特徴量ベクトルと関心度マップから、利用者の関心の程度を推定する関心度推定プログラム２８の上記の処理は、次のように表現することができる。
関心度推定プログラム２８は、音声の特徴量と動作の特徴量を変数とする状態空間に設定された複数の領域であり、夫々の領域が、利用者の関心度の異なるレベルを特徴付けており、関心度のレベルの順に順位付けされた複数の領域のデータを記憶している。なお、複数の領域は、前述した関心度レベルが低い領域（図４の領域（ａ））と、関心度レベルが中の領域（図４の領域（ｂ））と、関心度レベルが高い領域（図４の領域（ｃ））である。これらの領域は、被験者を対象とした実験によって予め設定されている。
関心度推定プログラム２８は、抽出した音声の特徴量と動作の特徴量を要素とする特徴量ベクトルが、状態空間の複数の領域のいずれの領域に属するかを特定する。
そして、対話制御プログラム２２は、特徴量ベクトルが属する領域の順位が閾値より低い場合に、選択する話題を切り替える。
この場合、関心度推定プログラム２８は、請求項に記載した「状態推定手段」に対応する。
【００３５】
（第２実施例）
次に、本発明の第２実施例を説明する。第２実施例の対話装置は、第１実施例の対話装置と同様に展示会場を案内する案内ロボットである。第２実施例の対話装置（案内ロボット）は、特徴量ベクトルから関心度レベルを特定する処理が、第１実施例の対話装置（案内ロボット２）の場合と異なる。より具体的には、図３のフローチャートの処理に代えて図５のフローチャートの処理を実行する。換言すれば、第２実施例の対話装置は、図１に示す構成を備えており、図２と図５のフローチャートに示した処理を実行する。以下では、第１実施例と異なる処理（図５のフローチャートに示す処理）について説明する。なお、図５の（Ａ）、（Ｂ）は、夫々図２の（Ａ）、（Ｂ）と処理が繋がっていることを示す。
【００３６】
図６は、第２実施例の案内ロボットの関心度推定プログラム２８が有する関心度マップの模式図である。
第２実施例の案内ロボットの関心度マップを説明する。第１実施例で説明したように、発明者らは、多くの被験者に対して、特定の話題について会話する実験を行い、会話中に被験者が発するキーワード（肯定を意味する単語）の音量の変動幅と被験者頭部の上下方向の変動幅を記録した。また、各被験者の関心度レベルを実験後の聞き取り調査で把握した。図６に示す白抜き点が、被験者ごとの特徴量ベクトル（音声の特徴量である音量の変動幅と、動作の特徴量である頭部の上下方向の変動幅を要素とする２次元ベクトル）を表す。試験者の特徴量ベクトルをサンプル特徴量ベクトルと称する。
この実施例では、予め、サンプル特徴量ベクトルを、聞き取った各サンプル特徴量ベクトルの関心度レベルでクラスタリングする。即ち、多数のサンプル特徴量ベクトルを、関心度レベルごとにグループ化する。図６では、グループω１が関心度レベル高のグループを示し、グループω２が関心度レベル中のグループを示し、グループω３が関心度レベル低のグループを示している。本実施例の案内ロボットは、サンプル特徴量ベクトルを３つのグループに区分して予め記憶している。
【００３７】
本実施例の案内ロボットは、利用者の特徴量ベクトルを生成したのち（図２のステップＳ１６）、生成された特徴量ベクトルがいずれのグループに最も近いかを特定する。その際、算出された関心度指標と各グループのサンプル関心度指標との尤度に基づいて、最も近いグループを特定する。特定したグループの関心度レベルを、利用者の特徴量ベクトルが属する関心度レベルとする。なお、「尤度」は、確からしさを数学的に表す統計学上の尺度である。
【００３８】
第２実施例の案内ロボットが、生成した特徴量ベクトルから利用者の関心度のレベルを特定する処理を、図５と図６を参照して説明する。本実施例の案内ロボットは、図２のステップＳ１６の次に、図５のステップＳ３０を実行する。図２のステップＳ１６で、利用者の特徴量ベクトルが生成されている。図６の点Ｐ５が、ステップＳ１６で生成された利用者の特徴量ベクトルＰ５を示す。
ステップＳ３０では、ステップＳ１６で算出された特徴量ベクトルＰ５と各サンプル特徴量ベクトルの間の尤度を算出する。次に、グループ毎に（関心度レベル毎に）、尤度の平均値を算出する（ステップＳ３２）。例えば、図６では、利用者の特徴量ベクトルＰ５とグループω１に属するサンプル特徴量ベクトルとの尤度の平均がＰω１であり、特徴量ベクトルＰ５とグループω２に属するサンプル特徴量ベクトルとの尤度の平均がＰω２であり、特徴量ベクトルＰ５とグループω３に属するサンプル特徴量ベクトルとの尤度の平均がＰω３であることを示している。次に、最も大きい尤度平均が算出されたグループ（関心度レベル）を特定する（ステップＳ３４）。なお、「最も大きい尤度平均」は、図６では、直線で表された尤度平均Ｐω１、Ｐω２、Ｐω３のうち、最も距離の短い直線で表された尤度平均に相当する。こうして特定された関心度レベルが、利用者の特徴量ベクトルが属する関心度レベルとなる。
【００３９】
特定された関心度レベルが中レベル以上（中レベル又は高レベル）の場合（ステップＳ３６：ＹＥＳ）、図２のステップＳ４に戻り、展示物Ａに関連付けられている次の文章データを出力する。他方、特定された関心度レベルが低レベルの場合（ステップＳ３６：ＮＯ）、対話用データベース３０に記憶されている複数の話題（展示物の種類）の中から、これまで選択されていた話題（展示物Ａ）に代えて他の話題（展示物Ａ以外の展示物）を選択する（ステップＳ３８）。すなわち、対話制御プログラム２２が、対話用データベース３０から選択する話題を切り替える。その後、図２のステップＳ４の処理に戻る。ステップＳ３８によって、対話用データベース３０から選択する話題を切り替えた後は、ステップＳ４において作成される出力用データは、新たに選択された話題に関連付けられている情報（選択された新たな展示物に関する文章データ）となる。
以後、対話制御プログラム２２が出力用データを音声合成して出力する（ステップＳ６）毎に、利用者の関心度レベルを推定し、関心度レベルが中レベル以上であれば、同じ話題に関する情報を出力し、関心度レベルが低レベルであれば、話題を切り替える。
【００４０】
第２実施例の案内ロボットは、特徴量ベクトルと関心度レベルの関係が既知であるサンプル特徴量ベクトルと利用者の特徴量ベクトルの尤度に基づいて利用者の特徴量ベクトルの関心度レベルを算出する。尤度を用いることで、利用者の関心度レベルをより正確に推定することができる。
なお、関心度レベルごとにグループ分けされたサンプル特徴量ベクトルは、音声の特徴量と動作の特徴量を変数とする状態空間に設定された複数の領域を表すことと等価である。従って、第２実施例の案内ロボットの処理も第１実施例の場合と同様に次の通り表現できる。
関心度推定プログラム２８は、音声の特徴量と動作の特徴量を変数とする状態空間に設定された複数の領域であり、夫々の領域が、利用者の関心度の異なるレベルを特徴付けており、関心度のレベルの順に順位付けされた複数の領域のデータ（本実施例では、サンプル関心度指標のデータ）を記憶している。なお、複数の領域は、関心度レベルが低いサンプル特徴量ベクトルによって特定される領域（低関心度レベルの順位を付した領域）と、関心度レベルが中のサンプル特徴量ベクトルによって特定される領域（中関心度レベルの順位を付した領域）と、関心度レベルが高いサンプル特徴量ベクトルによって特定される領域（高関心度レベルの順位を付した領域）である。これらの領域は、被験者を対象とした実験によって予め設定されている。
【００４１】
（第３実施例）
次に、第３実施例について説明する。第３実施例の対話装置は、第２実施例の対話装置と同様に展示会場を案内する案内ロボットである。第３実施例の対話装置（案内ロボット）は、特徴量ベクトルから関心度レベルを特定する処理が、第２実施例の対話装置（案内ロボット）の場合と異なる。より具体的には、図５のフローチャートの処理に代えて図７のフローチャートの処理を実行する。換言すれば、第３実施例の対話装置は、図１に示す構成を備えており、図２と図７のフローチャートに示した処理を実行する。以下では、第２実施例と異なる処理（図７のフローチャートに示す処理）について説明する。なお、図７の（Ａ）、（Ｂ）は、夫々図２の（Ａ）、（Ｂ）と処理が繋がっていることを示す。
【００４２】
また、本実施例の案内ロボットは、対話用データベース３０（図１参照）に、複数の話題の夫々に関連付けられた複数の情報（音声データ群）が記憶されている。ひとつの情報は、展示物（話題）に関する少なくとも１つのセンテンスの文章データ（コンテンツ、或いは音声データと換言できる）を含む一連の文章データ群で構成されている。具体的には、特定の展示物に関連付けられた情報は３つの情報から構成され、第１の情報は、展示物の概要を説明する文章データ群であり、第２の情報は、展示物の技術的特徴を説明する文章データ群であり、第３の情報は、展示物の応用先を説明する文章データ群である。
【００４３】
第３実施例の案内ロボットは、図６で説明した第２実施例の案内ロボットが有する関心度マップと同じ関心度マップを有している。なお、説明を簡略化するため、個々のサンプル特徴量ベクトルについて説明を省略する。本実施例では、図６と同様に、図８のω１を関心度レベルが最も高い領域を示す高関心度レベル領域ω１、ω２を関心度レベルが中位の領域を示す中関心度レベル領域ω２、ω３を関心度レベルが最も低い領域を示す低関心度レベル領域ω３と表現する。
【００４４】
本実施例の案内ロボットは、図１のステップＳ４で、ひとつの情報の出力データを作成する。本実施例の案内ロボットは、後述するように、一の情報（例えば、上記した第１の情報）の出力が終了してから、次の一の情報（例えば、上記した第２の情報）の出力を開始してから終了するまでの間、利用者の関心度を示す指標（特徴量ベクトル）を取得し続ける。
【００４５】
本実施例の案内ロボットは、図２のステップＳ１６の次に、図７のステップＳ５０を実行する。図２のステップＳ１６で、利用者の特徴量ベクトルが生成されている。本実施例でも、図８の点Ｐ５を、ステップＳ１６で算出された利用者の特徴量ベクトルＰ５とする。
ステップＳ５０では、ステップＳ１６で算出された特徴量ベクトルＰ５の各関心度レベル（ω１、ω２、ω３）に対する尤度を算出する。第２実施例で説明したように、特徴量ベクトルＰ５の高関心度レベル領域ω１（第２実施例におけるグループω１に対応する）に対する尤度はＰω５１である（図６参照）。同様に、特徴量ベクトルＰ５の中関心度レベル領域ω２に対する尤度はＰω５２であり、低レベル領域ω３に対する尤度はＰω５３である。案内ロボットは、算出された尤度Ｐω５１、Ｐω５２、Ｐω５３を記憶する（ステップＳ５２）。
【００４６】
本実施例の案内ロボットは、特徴量ベクトルを取得して夫々の領域に対する尤度を算出する処理を、一の情報の出力が終了してから次の一の情報の出力が終了するまで継続する（ステップＳ５４：ＮＯ）。即ち、一の情報の出力が終了してから次の一の情報の出力が終了するまでの間に取得した複数の関心度指標（特徴量ベクトル）の各領域に対する尤度を算出して記憶する。例えば、ひとつの情報の出力が終了するまでの間に、特徴量ベクトルＰ５を生成し、特徴量ベクトルＰ５の各関心度レベル（ω１、ω２、ω３）に対する尤度Ｐω５１、Ｐω５２、Ｐω５３を算出して記憶し、次いで取得した利用者の音声と動作の特徴量から特徴量ベクトルＰ６を生成し、各関心度レベルに対する尤度Ｐω６１、Ｐω６２、Ｐω６３を算出して記憶する処理を実行する。
ひとつの情報の出力が終了すると（ステップＳ５４：ＹＥＳ）、次に、関心度レベル（レベル領域）毎に、各レベル（領域）に対する複数の特徴量ベクトルＰ５，Ｐ６の尤度平均を算出する（ステップＳ５６）。次いで、最も大きい尤度平均を有する関心度レベル（レベル領域）を特定する（ステップＳ５８）。次いで、特定された関心度レベル（レベル領域）の順位（高レベル、中レベル、低レベルのいずれか）が、中レベルよりも低いか否かを判断する（ステップＳ６０）。ステップＳ６０の判断がＹＥＳの場合には、対話用データベースから他の展示物（他の話題）を選択する（ステップＳ６２）。ステップＳ６０の判断がＮＯの場合には、ステップＳ６２をスキップする。最後に、ステップＳ５２で記憶した尤度を消去して（ステップＳ６４）、ステップＳ４へ戻る（図２参照）。
【００４７】
本実施例では、ひとつの情報に対して複数の特徴量ベクトルが取得され、その複数の特徴量ベクトルに基づいて、利用者の関心度が推定される。従って、利用者の関心度の推定の精度を向上することができる。
また、一の情報の出力が終了した時点（ステップＳ５４の判断がＹＥＳとなる時点）、即ち、次の情報の出力を開始する時点で、現在の話題を継続するか、或いは切り替えるかが判断されるので、より自然な対話が実現される。
【００４８】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。
実施例の対話装置（案内ロボット）は、特徴量ベクトルを、音量の変動幅（音声の特徴量）と頭部の上下方向の変動幅（動作の特徴量）を要素とする２次元ベクトルで表した。特徴量ベクトルは、音声の他の特徴量や動作の他の特徴量を要素とする多次元ベクトルであらわしても良い。その場合、音声と動作の特徴量を変数とする状態空間は３次元以上の多次元空間となる。
音声の他の特徴量は、例えば、利用者が発した音声のピッチ、エネルギ、周波数の高低、ＭＦＣＣ（Ｍｅｌ−Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）などの音声情報でよい。ＭＦＣＣとは、マイクロホン６で取得した音声データのスペクトルに対して、離散コサイン変換処理を実施して得られる係数である。
或いは、音声の特徴量は、特定のキーワードが特徴量抽出時間内に抽出された頻度であってもよい。この場合、例えば、「すばらしい」、「そうです」、「なるほど」など、肯定を意味する単語が多く出現する場合には現在の話題に対する利用者の関心度が高いことから、特徴量ベクトルは高い関心度を表わす領域に位置することが特定され、「もういい」など、否定を意味する単語が多く出現する場合には現在の話題に対する利用者の関心が低いことから、特徴量ベクトルは低い関心度を表わす領域に位置することが特定される。
動作の特徴量は、例えば、利用者の目の動きの変動幅、利用者の表情を特定する変数（例えば、口の大きさの変動幅など）であってもよい。
【００４９】
また、図３のステップＳ２０とＳ２２の間、或いは図５のステップＳ３６とＳ３８の間に、話題を変えるか否かの問いかけ（例えば、「話題を変えましょうか？」など）を利用者に発し、利用者が話題の変更を希望する場合にステップＳ２２、或いはステップＳ３８を実行することも好適である。ステップＳ２０の判断がＮＯの場合、或いはステップＳ３６の判断がＮＯの場合は、利用者が現在の話題に退屈している可能性が高い。そのような場合に、話題を変えるか否か問いかけることは対話の自然さを損ねるものではない。
【００５０】
また、関心度マップは、多数の被験者の実験データ（サンプル関心度指標とその関心度レベルの関係）から、学習アルゴリズムによって構築してよい。学習アルゴリズムは、例えば、サポートベクターマシーン、ｋ−最近傍法、決定木法、ベイジアンネットワーク、ニューラルネットワーク等のアルゴリズムを利用すればよい。
また、各関心度レベルに対応する関心度マップが個別に構築されていてもよい。この場合、利用者の特徴量ベクトルの各関心度レベルに対する尤度が関心度マップ毎に計算され、最も大きい尤度平均を有する関心度レベルが特定される。
【００５１】
また、上述の実施例では、対話装置は、展示会場を案内する案内ロボットであった。対話装置は展示会場を案内するロボットに限られず、例えば企業の受付で来訪者に応対する装置として具現化してもよい。
【００５２】
本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時の請求項に記載の組合せに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成するものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】第１実施例の対話装置（案内ロボット）の構成を示すブロック図である。
【図２】対話装置が実行する処理のフローチャート図である（１）。
【図３】対話装置が実行する処理のフローチャート図である（２）。
【図４】音声の特徴と動作の特徴量を状態変数とする状態空間（関心度マップ）を説明する図である。
【図５】第２実施例の対話装置（案内ロボット）が実行する処理のフローチャート図である。
【図６】第２実施例の対話装置による関心度レベルを特定する処理を説明する図である。
【図７】第３実施例の対話装置（案内ロボット）が実行する処理のフローチャート図である。
【図８】第３実施例の対話装置による関心度レベルを特定する処理を説明する図である。
【符号の説明】
【００５４】
２：案内ロボット（対話装置）
４：スピーカ
６：マイクロホン
８：カメラ
１２：制御装置
１４：ＣＰＵ
２０：記憶装置
２２：対話制御プログラム
２４：音声特徴量抽出プログラム
２６：動作特徴量抽出プログラム
２８：関心度推定プログラム
３０：対話用データベース
【図１】
2009037050.tif 000003
【図２】
2009037050.tif 000004
【図３】
2009037050.tif 000005
【図４】
2009037050.tif 000006
【図５】
2009037050.tif 000007
【図６】
2009037050.tif 000008
【図７】
2009037050.tif 000009
【図８】
2009037050.tif 000010