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# 電気工学・システム科学# ヒューマンコンピュータインタラクション# サウンド# 音声・音声処理

ロボットコミュニケーションの進化:重なり声解決法

新しいシステムは、重なっているスピーチをフィルタリングすることでロボットのインタラクションを改善する。

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目次

最近、ロボットは私たちの日常生活の一部になってきたよね。人間とやり取りしたり、いろんなタスクを手伝ったりするためにデザインされてるロボットも多いけど、よくある問題の一つが「重なり合う声」なんだ。これはロボットと人間が同時に話そうとする時に起こって、混乱や誤解を生んじゃうんだよね。

従来の設定では、ロボットが話す時には、マイクをオフにして自分の声をキャッチしないようにしてるんだ。このやり方だと、人間ユーザーがロボットを中断することができなくなって、対話が不自然になっちゃう。そこで、私たちはロボットが自分の声をフィルタリングして、人間ユーザーの声をよりよく聞いて反応できる新しいシステムを提案するよ。

重なり合う声の問題

今は、ロボットと人間がやり取りする時に、ロボットが自分の声と同時に人間の声を理解するのが難しいんだ。これって、標準の音声認識システムが重なり合った声をうまく識別・分離できないからなんだ。例えば、Pepperみたいなロボットが話している時に、人間が何か言おうとしても気づかないことがある。それで、人間は中断したり自然に関わったりできなくて、イライラしちゃうんだ。

これを解決するために、ロボットが話している時もマイクをオンにしておける方法が必要だよね。自分の声をフィルタリングしながら他の人間の声を理解できる効果的な方法を開発することで、人間とロボットの間でより自然で流暢な対話ができるようになるんだ。

私たちの解決策:フィルタリングパイプライン

私たちは、たった一つのマイクで機能するフィルタリング方法を提案するよ。この方法は、高度な音声処理技術の組み合わせを使って、人間の声とロボットの声を分けるんだ。システムの鍵となるアイデアは、機械学習を使ってロボットが話している時を識別し、その声を効果的にフィルタリングして人間の声に焦点を当てること。

仕組み

私たちのシステムの中心には、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)というタイプの人工知能を使ってるよ。このネットワークは音声のパターンを特定して、ロボットの声と人間の声を分けることを学ぶんだ。マイクでキャッチした音声信号を分析して、どの部分がロボットの声で、どの部分が人間の声かを予測するんだ。

私たちのパイプラインは二つの主要なステップで動作する。まず、ロボットの声をテキスト読み上げシステムを使って準備して、その音声を生成する。次に、ロボットが話している間、マイクは環境の音声をキャッチし続ける。CNNはこの音声をリアルタイムで処理して、ロボット自身の声をフィルタリングし、人間ユーザーが何を言っているかを理解できるようにするんだ。

主な利点

この方法にはいくつかの利点があるよ。まず、連続して聞くことができるから、人間が中断しようとした時にロボットがすぐに反応できる。次に、対話の質が大幅に改善されて、会話がより自然に感じられるようになる。最後に、この方法はリアルタイムで機能するのに十分軽量だから、ロボットのパフォーマンスを遅くしたり、対話をぎこちなくしたりしないんだ。

テストと評価

私たちのフィルタリングパイプラインがどれだけうまく機能するかを確認するために、一連のテストを行ったよ。人がロボットと話す際に、ロボットが話している環境でテストしたんだ。ロボットが同時に話している時に、私たちのシステムが人間の声を正確に識別して抽出できるかを見たかったの。

設定

実際のインタラクションを模した特別な環境を作ったよ。参加者には、ロボットに道を聞くように指示し、ロボットは間違った返事をするようにプログラムした。参加者がロボットを効果的に中断できるか、フィルタが彼らの声を正確にキャッチできるかを確認するのが目的だったんだ。

結果

結果は良好だったよ。ほとんどのケースで、私たちのシステムは参加者の声を成功裏に認識し、ロボットの声をフィルタリングできた。キャッチした音声の正確さを、誤認識された単語の数を示す「単語誤り率(WER)」という方法で測定したんだけど、私たちのテストではWERはかなり低くて、システムがリアルタイムの状況でうまく機能していることを示していたんだ。

結果の分析

パイプラインのパフォーマンスを評価した後、面白い洞察がいくつか得られたよ。例えば、抽出された人間の声の質は一般的に高かったけど、特に参加者が大きい声で話した時は良かった。しかし、中断する時に女性参加者がより静かに話す傾向があったので、柔らかい声にはいくつかの課題があったね。

さらに、キャッチした音声の周波数帯域が認識の正確さに大きく影響していることもわかった。システムは高い周波数帯域で強い存在感を持つ人間の声にはうまく機能したけど、低い周波数に入る声はしばしば誤認識されちゃったんだ。

実際のアプリケーション

重なり合う声を分ける能力は、ロボットがいろんなアプリケーションで使われる方法に重要な影響を与えるんだ。例えば、顧客サービスの場面では、よりインタラクティブな体験を提供できるかもしれない。お客さんが話そうとしている時に理解することで、ロボットはより効果的に関わり、スムーズな対話ができるようになるんだ。

医療の現場では、患者をアシストするロボットが医者との会話をモニタリングして、忙しい環境でも重要な情報をキャッチできるようにすることができるよ。

今後の課題

現在のフィルタリングパイプラインはかなりの可能性を示しているけど、改善の余地はまだまだあるんだ。主な課題の一つは、低周波音の取り扱いだね。無声音やこの範囲の音が含まれる音声は、認識がうまくいかなかったりしたから、これらの音に対処するためのいろんな強化を探求する予定だよ。

さらに、背景ノイズのレベルが変動するようなよりダイナミックな環境でのシステムのパフォーマンスも調べるつもりだ。目標は、フィルタリングパイプラインをもっと頑丈で多様なものにして、実際のシナリオでも使えるようにすることだよ。

結論

結論として、私たちのフィルタリングパイプラインは人間とロボットのインタラクションの分野で大きな進歩を代表しているよ。ロボットが人間の声を聞いて反応できるようにすることで、より自然で魅力的な体験を生み出せる。初期の結果は励みになるけど、引き続き研究と開発を行って、システムをより広範囲なアプリケーションに向けて洗練させることで、人間とロボットのコミュニケーションを向上させていきたいんだ。

ロボットが日常生活のいろんな側面に増えていく中で、私たちのようなシステムを開発することは、これらの機械が周囲の人々を効果的に理解し、関与できるようにするために重要なんだ。技術が進化するにつれて、人間とロボットのインタラクションの質をさらに向上させる革新的な解決策がもっと見られることを期待してるよ。

オリジナルソース

タイトル: A Near-Real-Time Processing Ego Speech Filtering Pipeline Designed for Speech Interruption During Human-Robot Interaction

概要: With current state-of-the-art automatic speech recognition (ASR) systems, it is not possible to transcribe overlapping speech audio streams separately. Consequently, when these ASR systems are used as part of a social robot like Pepper for interaction with a human, it is common practice to close the robot's microphone while it is talking itself. This prevents the human users to interrupt the robot, which limits speech-based human-robot interaction. To enable a more natural interaction which allows for such interruptions, we propose an audio processing pipeline for filtering out robot's ego speech using only a single-channel microphone. This pipeline takes advantage of the possibility to feed the robot ego speech signal, generated by a text-to-speech API, as training data into a machine learning model. The proposed pipeline combines a convolutional neural network and spectral subtraction to extract overlapping human speech from the audio recorded by the robot-embedded microphone. When evaluating on a held-out test set, we find that this pipeline outperforms our previous approach to this task, as well as state-of-the-art target speech extraction systems that were retrained on the same dataset. We have also integrated the proposed pipeline into a lightweight robot software development framework to make it available for broader use. As a step towards demonstrating the feasibility of deploying our pipeline, we use this framework to evaluate the effectiveness of the pipeline in a small lab-based feasibility pilot using the social robot Pepper. Our results show that when participants interrupt the robot, the pipeline can extract the participant's speech from one-second streaming audio buffers received by the robot-embedded single-channel microphone, hence in near-real time.

著者: Yue Li, Florian A. Kunneman, Koen V. Hindriks

最終更新: 2024-05-22 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2405.13477

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2405.13477

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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