論文の概要: The Importance of Multimodal Emotion Conditioning and Affect Consistency
for Embodied Conversational Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15311v2
- Date: Wed, 6 Dec 2023 21:56:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-08 21:33:01.390268
- Title: The Importance of Multimodal Emotion Conditioning and Affect Consistency
for Embodied Conversational Agents
- Title（参考訳）: 身体的会話エージェントにおけるマルチモーダル感情条件付けの重要性と影響一貫性
- Authors: Che-Jui Chang, Samuel S. Sohn, Sen Zhang, Rajath Jayashankar, Muhammad
Usman, Mubbasir Kapadia
- Abstract要約: 本研究では、一貫した運転影響を条件としたマルチモーダル行動を生成することにより、感情の知覚を高めることを目的とした概念的枠組みを提案する。
我々の統計的分析は、モダリティが不整合であることは運転への影響の知覚を著しく減少させることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.102955731466457
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Previous studies regarding the perception of emotions for embodied virtual
agents have shown the effectiveness of using virtual characters in conveying
emotions through interactions with humans. However, creating an autonomous
embodied conversational agent with expressive behaviors presents two major
challenges. The first challenge is the difficulty of synthesizing the
conversational behaviors for each modality that are as expressive as real human
behaviors. The second challenge is that the affects are modeled independently,
which makes it difficult to generate multimodal responses with consistent
emotions across all modalities. In this work, we propose a conceptual
framework, ACTOR (Affect-Consistent mulTimodal behaviOR generation), that aims
to increase the perception of affects by generating multimodal behaviors
conditioned on a consistent driving affect. We have conducted a user study with
199 participants to assess how the average person judges the affects perceived
from multimodal behaviors that are consistent and inconsistent with respect to
a driving affect. The result shows that among all model conditions, our
affect-consistent framework receives the highest Likert scores for the
perception of driving affects. Our statistical analysis suggests that making a
modality affect-inconsistent significantly decreases the perception of driving
affects. We also observe that multimodal behaviors conditioned on consistent
affects are more expressive compared to behaviors with inconsistent affects.
Therefore, we conclude that multimodal emotion conditioning and affect
consistency are vital to enhancing the perception of affects for embodied
conversational agents.
- Abstract（参考訳）: 仮想エージェントの感情知覚に関するこれまでの研究は、人間との相互作用を通じて感情伝達に仮想文字を用いることの有効性を示した。
しかし,表現行動を伴う自律的体現型会話エージェントの作成には2つの大きな課題がある。
最初の課題は、実際の人間の行動と同じくらい表現力のあるモダリティごとに会話の振る舞いを合成することの難しさである。
2つめの課題は、影響は独立してモデル化されるため、すべてのモダリティにわたって一貫した感情を持つマルチモーダルな応答を生成するのが困難である。
本研究では,一貫した運転影響を条件としたマルチモーダル行動を生成することにより,感情の知覚を高めることを目的とした,ACTOR(Affect-Consistent mulTimodal Behavior Generation)の概念的枠組みを提案する。
我々は,199名の被験者を対象に,運転行動に対する一貫性と一貫性のないマルチモーダル行動から知覚される影響を平均者が判断する方法についてのユーザ調査を行った。
その結果、すべてのモデル条件において、我々の感情整合フレームワークは、運転影響の知覚において最も高いlikertスコアを受信することが示された。
我々の統計的分析は、モダリティが不整合であることは運転への影響の知覚を著しく減少させることを示している。
また、一貫した影響を条件としたマルチモーダルな行動は、矛盾した影響を持つ行動よりも表現力が高いことも観察した。
そこで我々は,マルチモーダルな感情条件付けと感情の調和が,感情の知覚を高める上で重要であると結論づけた。
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