Building Model to Predict How Likely User is to Talk to Humanoid Robot
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概要
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We tackle a novel problem to predict how likely a humanoid robot is to be talked by a user. A human speaker usually takes his/her addressee's state into consideration and chooses when to talk to the addressee; this convention can be used when a system interprets its audio input. We formulate this problem by using machine learning whose input features are a humanoid's behaviors such as its posture, motion, and utterrance. A possible application of the model is to reject environmental noises that occur at timing when a cooperative user hardly talks to a robot.
著者
-
駒谷 和範
名古屋大学
-
佐藤 理史
名古屋大学大学院 工学研究科 電子情報システム専攻
-
杉山 貴昭
名古屋大学大学院 工学研究科 電子情報システム専攻
-
駒谷 和範
名古屋大学大学院 工学研究科 電子情報システム専攻
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