擬人化音声対話エージェントにおける視線制御モデルの提案
Gaze Modeling and Analysis for Spoken Dialog Systems with Anthropomorphic Agents
中沢 正幸
Masayuki Nakazawa

西本 卓也
Takuya Nishimoto

嵯峨山 茂樹Shigeki Sagayama

東京大学大学院 情報理工学系研究科
Department of Information Physics and Computing, The University of Tokyo{nakazawa, nishi, sagayama}@hil.t.u-tokyo.ac.jp
Abstract
For spoken dialog systems with anthropomorphic agents, it is important to give natural impressions and realpresence to human. For this purpose, gaze controls of the agent which are consistent with the spoken dialogs are expected
to be effective. Our approach is based on the following hypotheses: (1) An agent performs the dialog concurrently with theintentional controls of the gaze to retrieve the information and to give signals. (2) The movement of the head and eyeballs
is based on mathematical models. In this paper, mathematical models of gazing are investigated. We also analyzed thehead movement data in RWC multi-modal dialog database.

1

はじめに

擬人化音声対話エージェントにおいて，対話の流れに応じて適切にアイコンタクトを行うことは，対話相手である人間に自然な印象を与え，エージェントの実在感を高めるうえで重要である。我々は，音声合成の分野において声帯振動機構に基づいたモデルが合理的な方法で多様な基本周波数 (F0 ) パターンを説明できることに着目し，さまざまな対話現象を力学現象に等価変換することでエージェントの心的状態と挙動を結びつけるモデルの構築を目指している。具体的には，

1. エージェントは相手に関する情報を得たり相手に合図を送ったりするために能動的に視線を動かしながら対話を行う
2. エージェントの頭部及び眼球の動きは数理的な視線制御モデルに従うという仮説に基づいて，対話の流れに応じて擬人化音
声対話エージェントの視線の動きを制御する手法について検討している。
我々は，「擬人化音声対話エージェント基本ソフトウェア」[1] の基本通信プロトコルに適合し動作する，3D CG で構築された擬人化エージェント (図 1) を開発した。この 3D CG 擬人化エージェントは，全身を持ち，腕・手の動作，表情，唇の形状，視線・頭の動作をそれぞれ独立に制御することができる。我々は，この擬人化エージェントを用い，音声認識・画像認識等の言語によるコミュニケーション能力を加えることで，視線や表情，身振り・手振り，感情などの非言語情報を表現でき，より実在感のある人間型の音声対話環境を構築することを目指している。
この目的のために擬人化エージェントが実現すべきことは，人間と同じような動作を行い，自然な動きを実現することである。特に視線は，広い範囲で捉えると「表情」の一部であり，自然な動きの実現と密接な関係がある。
通常，話し手は最初に聞き手と視線を合わせてから，対話を開始し，話を始めたら聞き手から目をそらす。
話の途中で話し手が聞き手を見ることで，聞き手が自分の話をよく聞いているかどうか，あるいは理解しているかどうかを確認できる。また，視線を相手の目に止め，相手に発話権を渡したいという合図を送ることもできる。擬人化エージェントにおいてこれらの視線制御を行うことは，人間同士の対面対話に慣れている人間にとっては機械と対話しているという違和感の解消につながるため，より話しかけやすい対話システムを実現するうえで重要である。
従来，擬人化エージェントの視線を制御する場合には，個々の挙動に対応する頭部や眼球などの座標移動コマンドをあらかじめ用意しておき，対話の流れに応じてコマンドを実行する，といった方法がとられている。
しかし，前述したような挙動を擬人化エージェントを用いて実装する場合には，視線を相手に向けるだけでなく，視線をそらしていく場合にも自然な動作を実現するために，何らかの統一的な視線運動モデルが必要になる。つまり，「相手の顔を凝視する」「視線をそらす」などの行為が，座標移動のコマンドによってもたらされるのではなく，状態の変化に伴うモデルのパラメータの更新に対応しており，実際の頭部や眼球な• 聞き手の視線の動きにより会話が好ましいものかを判断し，より興味を引く話題へ調整する機能(regulation)• 会話が好ましいものであるか，拒絶されているかを話し手に伝える無言の表出機能 (expressive)

図 1: 3D CG 擬人化エージェント (顔と全身)
どの座標はモデルから逐次的に計算される，と考えることが望ましい。
また，擬人化エージェントの外見や声に個性をあたえることが可能となってきているが，それに伴った動作において個性が存在しないのは，人間に不自然さを感じさせる恐れがある。我々は，視線制御モデルに，振る舞いにおける個性（個人差）をパラメータとして含めることを目指しており，これにより，外見や声と同時に挙動にも個性をあたえることを実現したいと考えている。
このようなモデルを用いることによって，擬人化エージェントにあたかも現実の人間のように振る舞わせると同時に，エージェントと対話する人間に，擬人化エージェントが意識を持ち能動的に何かに興味を持っているかのように感じさせることが，本研究の目標である。
本報告では，擬人化音声対話エージェントの自然な視線の振る舞いに関する予備的な検討について報告する。まず，視線運動に関する基本的な定式化について述べる。続いて，RWC マルチモーダル対話データベースの頭部運動データの分析結果に基づく検討について述べる。

2

従来の研究

Kendon[10, 11] は，視線活動は「相手に注意を向け，伝達する用意があることを相手に知らせる働き」があることを指摘すると共に，以下の機能があることを述べている。
• 感情表出を中心とする対人的態度の表出 (他者への関与，親和性，好意を示す動きによるもの)• 自分の働きかけに対するフィードバックを求めることを含む情報収集• 会話の流れを調整する機能
さらに，視線には対話開始の手がかりとしての機能だけでなく，対話中にも以下の機能があることが指摘されている。

• 発話の終了と継続を，聞き手の凝視によって確かめるモニタ機能 (monitoring)

Argyle[10, 13] によると，視線には，相手に向けた視線の時間，相互凝視 (mutual gaze)，話をしながら相手を見る，相手の発言を聞きながら見る，2-3 秒の瞬間的な視線 (glances)，1 秒程度の相互の視線，視線のたどる軌跡，瞳孔の大きさ，目の表情，相手を見ていないときに向けている視線，瞬目の割合などがあるとし，約 1.8m の距離で，感情を強く喚起しない話題の場合，一方が相手に向ける視線は約 60%という一種の基準を示している。また，アイコンタクトを取ることにより，対話相手との心理距離を縮めることができるが，度を越すと相手を威嚇してしまい，心理的距離を引き離す効果もあることを指摘しており，適切なアイコンタクトの量が存在すると主張している。
このように視線が会話のやり取りを調整することは，
Duncan & Fiske[10, 12] らによっても明らかにされ，前田ら [4] や深山ら [5] の追実験によっても確かめられている。
深山ら [5] は，眼球のみから構成された擬人化エージェントを用い，エージェントの視線を生成するための視線パラメータ (凝視量，凝視持続時間，非凝視時視線位置) の値によって定義される「視線移動モデル」を提案している。しかし，非凝視時は，射影されたスクリーン座標系の 2 次元平面上の 4 領域内のどこに属するかということを扱い，視線の運動パターンについては触れていない。
擬人化された音声対話エージェントの研究では，発話の割り込み機能，あいづち機能，視線制御機能を実現したものがある。特に，視線制御においては，Leeら [8] は，対話における人間の眼球運動を観察し，凝視・非凝視時間を 2 次の多項式により表し，凝視位置の分布を用いてランダムに凝視動作をさせるモデルを提案している。また，Bilve ら [9] は，信念ネットワー
クにより，各時刻における直前の話者・非話者の凝視状態，話者・非話者の動作状態，発話・非発話状態から話者の次の凝視が発生する確率を推定している。しかしながら，これらの研究では，凝視・非凝視のタイミングと凝視量・非凝視量をモデル化することを主眼としており，その凝視・非凝視位置は，分布を用いてランダムに生成している。

3

音声対話に伴う視線制御

3.1

擬人化エージェントの視線モデル

我々は，人間型の擬人化エージェントの眼球及び，頭部 (顔方向) の運動自由度を考慮した，数理モデルによる視線運動の自動生成を目的としており，図 2 で示される頭部の運動自由度 (3: yaw, pitch, roll) 及び視線運動の自由度 (2: yaw, pitch) ，瞼の自由度 (1: pitch)を動作の対象とする [2]。図 3 に擬人化エージェントの視線運動の状態例を示す。

yyaw

xrollpitch˘z

図 2: 頭部の 3 つの運動自由度 (yaw, pitch, roll)ß

図 4: 視線と頭部の運動パラメータの比率の関係 (視線方向φ，頭部方向 θ において，視線角度と頭部角度の比率は φ : θ)のような二次遅れ系標準形（分母の s が 2 次式，固有振動数 ωn ，減衰係数 ζ ，ゲイン係数 k ）をモデルに導入し，特に視点の標準位置からの変位の表現に用いたいと考えている。
二次遅れ系はステップ入力への応答に際して，ζ = 1（臨界制動）を境界として振動現象の有無が変わる性質を持ち，質量，粘性摩擦，バネを持つ機械系の基本的な制御モデルとされる。
図 3: 頭部動作を伴う視線運動の例 (上下方向，左右方向，上下左右斜め方向の動作)

視線運動のモデル化に際して，次のような簡略化を行った。

(1) 視線の運動パラメータ (yaw, pitch) と頭部の運動パラメータ (yaw, pitch) の比率を 1.0 とする（例
えば正面から 10 度方向のものを見る場合，顔の角度および顔の中の視線の角度をそれぞれ 5 度とする。図 4 にその比率の関係を示す。）

この制御モデルを視線の運動に対応させるにあたっては，感情の変化，うなづき，発話などが特定のステップ入力などに対応したり，モデルの質量やバネ係数を変化させる，といった対応付けを検討する予定である。
自然な視線運動を単純な制御モデルで実現することが本研究の目的であるが，得られる制御モデルはある場合は物理的に人間の身体運動に対応し，ある場合は心理現象を力学系に等価変換するためのモデルとして有用であると期待される。

4

対話データの解析(2) 瞼の運動パラメータ (pitch) と視線・頭部の運動パ
ラメータ (pitch) の比率を 1.0 とする

4.1 RWC 研究用マルチモーダル対話 DB(3) 擬人化エージェントの発話の開始時及び，終了時には凝視動作（相手の顔を見つめる動作）を行う

前述したモデルを踏まえて，対話中の人間の頭部運動のデータの解析を行った。

上記，(1), (2) により，自由度を 2 に簡略することができ，スクリーン座標系の平面上における 2 軸 (x 軸，y軸) のパラメータを用いて視線運動を定義できる。また，(3) により，凝視の開始を仮定でき，凝視後の動作を考察対象とすることができる。

3.2

視線運動モデルの定式化

我々は，スクリーン座標系の平面上の 2 軸 (x 軸，y軸) における点として視点を定義し，視線運動モデルの予備的な検討を行なった [2, 3] 。さらに本報告では，対話における話者の状態や意図などを力学現象に置き換えることを目指し，伝達関数表現で式 (1)kωn2s2 + 2ζωn s + ωn2(1)本解析で用いるマルチモーダル対話データベース[6, 7] は，対話過程に現れるマルチモーダル情報の特性を調べることを目的に作成され，光学式モーションキャプチャにより，対話時の音声，動画像及び人体各部位の 3 次元位置情報を収集したものである。
被験者の音声を捉えるマイクと，正面から顔及び上半身画像を捉える 2 台のカメラを内蔵したモニタ (29インチ, ハーフミラー搭載) を用いて，それぞれ別々の部屋に居て着座した二人が，お互いにモニタに映し出される相手と対話する様子が 10 分間収録されている。
身体に貼り付けられた 18 個のマーカー (頭部は 3 個)を追尾する赤外線 カメラからの 60 フレーム／秒の 3次元位置データが，音声波形・動画像と同時に収録されている。
綿貫ら [6, 7] は，複数人のデータから得られた頭部・胴体・手の動きの量の平均が，発話時と非発話時において異なる (有意な差がある) ということを指摘して

Degree in Z

Degree in X
110

40100309080

20701060
2500 5000 7500 10000125001500017500

Frame

2500 5000 7500 10000125001500017500

Frame

図 5: 視線ベクトルと x 軸との角度 (視線ベクトルは z 軸方

図 7: 視線ベクトルと z 軸との角度 (視線ベクトルは z 軸方向を向いているため，90 度付近で分布する。視線を左右に向を向いているため，0 度付近で分布する。視線を正面から向けた場合，角度が大きく表れる。)

ずらした場合，角度が大きく表れる

Degree in Y

degree of y40100309020801070-40 -30 -20 -10-106010203040

degree of x-20
2500 5000 7500 10000125001500017500-30

Frame-40

図 6: 視線ベクトルと y 軸との角度 (視線ベクトルは z 軸方

図 8: x − y 平面上における視線位置の分布向を向いているため，90 度付近で分布する。視線を上下に動かした場合，角度が大きく表れる)いる。
本報告では，まず個人間の振る舞いの違いを考慮せずに視線運動モデルを検討することとし，特定の個人に注目して発話状態と視線運動の関係について詳細に分析する。

4.2

頭部運動からの視線方向の推定

分析対象となる対話データには，視線運動の情報は含まれていないため，次のように視線運動を仮定し，頭部の運動から視線方向を導出して視線運動の分析を行う。

• 視線運動＝頭部の動き＋眼球の動き対話という過程に限った場合，頭部の動きは，相手を凝視するために頭を対話相手に向ける動作として捉えることができる。また，視線の運動を頭部の動きから求めることにより，不規則な眼球運動に影響されずに，大まかながら安定した分析ができると期待できる。
ここでは視線方向は顔の向きであると定義し，その導出には，頭部につけられた 3 つのマーカー (頭頂及び左右の耳上方の位置) の運動軌跡を用いる。3 つの基準点から座標系を定義し，頭部の 3 次元空間上の位置と向きを決定する。具体的には，一つの点を原点とし，もう一つの点の方向を x 軸，残った点を y 軸，そして，それらと直交する右ネジ方向を z 軸とする。この z 軸方向が，視線の向きとなる。実際には，頭頂のマーカーを基準として，頭頂のマーカーと左右の耳上方のマーカーとから作られる 2 つのベクトルの外積から，視線ベクトルを求め，単位ベクトル化した。右手座標系において，視線ベクトル方向を z 軸，視線ベクトルに直交する右方向を x 軸，上方向を y 軸とした。分析周期は，データベースに含まれるビデオ映像と同期させるために，移動平均により 30 フレーム/秒とした。

4.3

視線運動分析のための仮説

自然な視線変化の動作を実現するための視線の運動モデルを 2 次式で表現するために，相手の顔の凝視時における発話と非発話の状態を分析する。本分析では
特に，「顔凝視時の発話中の視線の動きと，非発話中の視線の動きは異なる」という仮説を立て，視線運動の分析を行う。
収録時の環境は，被験者間からモニターまでの距離が 1.5m である。そのため，それぞれの被験者間の距離は 3m となる。相手の顔を凝視していると考えられる角度を 5 度とすると，相手被験者の顔の中心からのずれは，約 26cm となる。本報告では，視線方向のずれが 5 度以内の場合に，相手の顔を凝視していると判断した。

4.4

視線の変動に関する検討

話者の視線角度（10 分間の時系列データ）を図 5,6,7に示す。ここでの視線角度とは，正面（z 軸方向）からのずれ角度を示しており，相手の顔を凝視している場合に最小となり，凝視状態から視線がずれるほど大きな値となる。なお，視線ベクトルは z 軸方向を向いているため，x, y 軸との比較においては，90 度付近で分布する。
図 7 の中で，いくつかの箇所に大きな変動が見られOccurrence

mm s2
15000

800

10000

600

5000
1160

4001170

1180

1190

Frame
1200-5000
200-10000
51015202530Degree-15000

図 9: 視線ベクトルと z 軸との角度分布 (ヒストグラム)

図 11: 顔凝視時の視線位置の加速度（上下方向）
Frequency

mm s2
15000
4010000
305000310

320330340

20Frame350-5000

10-10000
0.25-15000

図 10: あいづち時の視線位置の加速度（上下方向）

0.50.75

11.251.5Degree

図 12: 視線角度のヒストグラム（顔凝視時・発話区間）い）ということができる。

るが，これは，あいづち等の頭部の大きな動作を示している。これに対して，おおよそ 10 度以内の比較的小さい変動が顔凝視時の主な視線運動である。
各フレームにおける視線ベクトルと z 軸との角度(視線角度) のヒストグラムを図 9 に示す．図 9 において比較的小さい運動は 15 度以内に分布しており，5 度付近にピークがある。これは相手の顔の中心からのずれ角度に相当するため，被験者は相手の顔の中心よりも外側に多くの時間注目していると考えられる。
あいづち区間における視線位置の上下方向の加速度の例を図 10 に示す（多くのあいづちに関して同様の形状が確認された）。また，顔凝視時における視線位置の上下方向の加速度の例を図 11 に示す。いずれも50 フレーム（約 1.67 秒）の時間変化である。

4.5

顔凝視時の視線運動の検討

4.3 節での定義による顔凝視時（あいづちによる頭部の大きな運動を含まない）について，話者の各発話区間および非発話区間内における視線角度変化の平均を表したヒストグラムを図 12,13 に示す。各発話区間内における視線角度変化平均は，約 1.5 度以内に収まっており，非発話区間内における視線角度変化平均は，約 1 度以内に収まっている。
凝視時の話者の発話区間内，非発話区間内平均における視線の角度変化の分布の母分散が等しいと仮定できないため，Welch 近似での検定を行った。その結果，平均の差が 0 であるという仮説は棄却され（危険率5%），平均に違いがあることが導かれた。また，視線の角度変化は発話区間において平均 0.368，非発話区間において平均 0.188 であった。
これらの結果より，相手を凝視している時において，発話時は視線の動きが活発（変化量が大きい）であり，逆に，非発話時は視線の動きがにぶい（変化量が小さ4.6考察

本分析から視線運動モデルの精緻化に関して得られた知見は次の通りである。

1. あいづちは事前の動作を静止させるような負の加速度，およびあいづち動作の正の加速度を示す加速度パターンで表現できる（図 10）。
2. 相手の顔凝視時にも視線には常に上下方向の加速度が加わっている（図 11）。またこのとき，相手の顔の中心よりも周辺付近を見ている時間が多い（図 9）。
3. 相手の顔凝視時において，自らが発話している時はあいづちのような動作を伴わない場合でも，非発話時と比較して活発に視線が動く（図 12, 13）。
図 8, 9 から，視線は，中心付近に集中してはいるが，やや x 軸のプラス方向に約 5 度程度ずれた地点により多く集中する現象が見られた。データ収集の際，被験者が実際に正面を向いているにもかかわらず，収集したデータ及び，視線ベクトルがずれてしまう可能性として，以下のような原因が考えられる。

1. 実験室の座標軸の取り方（モーションキャプチャカメラの設置位置）がずれていた。
2. 視線単位ベクトルを決めるための基準フレームにおいて，顔が正面を向いていなかった。
3. 対話収録実験中に被験者の姿勢が崩れた。
4. 対話収録実験中にマーカーがずれてしまい，顔の正面とマーカーの正面が一致しなくなった。
以下，これらの原因に関して検討する。まず，実験データ収集の際の実験室系の座標軸の設定および収録実験ごとのキャリブレーションは適切に行われていた。

まることなどが報告されている [16]。今後はこのような観点からの検討も行いつつ，モデルの詳細化および擬人化エージェントへの実装・評価を行っていく予定である。

Frequency
806040

謝辞

20

0.25

0.5

0.75

11.25

1.5Degree

図 13: 視線角度のヒストグラム（顔凝視時・非発話区間）
また，映像を目視で確認したところ，視線ベクトルの算出の際の基準フレームは正面を向いており，正面から大きくずれる部分は見られず，マーカーがずれている部分もなかった。一方，被験者に関しては右下方向を良く見ていることが多く，顔が右下方向に傾いている状態が多いことが確認できた。
これらのことから「本実験で分析対象とした被験者は，定常的に頭部を向けている方向（複数箇所の場合もありうる）があり，視線を合わせる時に，正面方向を向く」という仮説が考えられる。一般的に，対話時に視線を合わせ続けるのは不自然であり，相手に圧迫感を与える。また，心理学的知見としては，思考時には視線を斜め方向に向けるという現象も報告されている。すなわち，視線ベクトルの分布は，もともと正面方向に分布が偏るのではなく，周辺部分に偏りが生じていると考えられる。
これらの知見は，提案モデルにおけるパラメータの制約条件や制御ルールとして実現していく必要がある。

5

まとめ

本報告では，擬人化音声対話エージェントが表現可能な非言語情報の一つである視線に着目し，視線制御モデルの基本的な定式化を行った。また，視線運動データの分析を行い，特に相手の顔を凝視している状態における検討を行った。
我々の提案は，擬人化エージェントにおいても人間と同様に，視覚情報が受動的に「見えているもの」ではなく，能動的に「見るもの」[14, 15] であるという前提に基づいている。擬人化エージェントを用いて，たとえ模擬的にであっても，外界の様子を探ったり，相手の表情を読みとったりしながら活動に必要な情報を取得していく様子を表現することで，より自然な人間とエージェントとの対話を実現できると考えている。
また，実際に視覚情報を利用して対話を行う場合にも，振る舞いが人間らしく見えることを考慮してエージェ
ントの見掛け上の視線を制御することが求められる。
従来研究 [8] は眼球のみの運動に，[9] は凝視の発生の有無に着目しているが，我々は頭部の動きと眼球の動きをあわせたものとして視線運動を扱っており，より自然な身体動作の実現につながると考えている。一方で，今後の課題としては，眼球に固有の運動に関する検討が必要である。特に，一つの凝視点から次の凝視点にすばやく移動するサッカード [14] については，凝視点の移動において定まった走査経路が存在することや，刺激の中で情報的価値の高い部分に凝視点が集本研究の一部は東京大学 21 世紀 COE プログラム「情報科学技術戦略コア」（実世界情報システムプロジェクト）の支援を受けた。また，本研究は，RWC 研究用マルチモーダ
ル対話データベースを使用した。RWC 研究用マルチモーダ
ル対話データベースの利用を許可下さいましたシャープ株
式会社三吉主任研究員に深く心から感謝致します。

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