RNNPBによる視聴覚情報変換を利用したロボットの身体・音声表現(ヒューマンインタラクションとパターン認識・メディア解理・言語理解,ヒューマンインタラクションとパターン認識・メディア解理・言語理解,一般)
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概要
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本論文は,神経回路モデルを利用したマルチモーダル変換手法を提案し,これを用いた映像からの音響信号生成と音響信号からのロボットジェスチャ生成の結果について報告する.マルチモーダル変換実現に際し,実環境の視聴覚信号全て構造的に保有するデータベースを作ることは不可能であるため,情報の汎化能力が不可欠となる.そこで我々は高い汎化能力を有するRNNPBと呼ばれる神経回路モデルを採用した.本手法を小型ロボットKeeponに導入し,実験を行った.箱状物体を用いて摩擦音・衝突音を生じる,4種類のイベントをKeeponに学習させた結果,既知イベントの映像・音響信号の変換だけでなく,未知イベントの映像・音響信号変換も実現した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-10-12
著者
-
駒谷 和範
京都大学情報学研究科知能情報学専攻
-
尾形 哲也
京都大学情報学研究科知能情報学専攻
-
奥乃 博
京都大学情報学研究科知能情報学専攻
-
小嶋 秀樹
情報通信研究機構
-
小嶋 秀樹
宮城大学事業構想学部
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