pj-01：Standup Comedy with QTrobot

ロボットによるスタンダップコメディーの歴史

• https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-91125-0_32

  • July 2018
  • サーベイ論文
  • ロボットによるスタンダップコメディに関する研究
  • ロボットのユーモア表現を実現するための自然言語処理、非言語的なジェスチャー生成、観客のリアクションに基づくパフォーマンス調整です。具体的には、観客の笑いや拍手などをリアルタイムで認識し、それに応じてロボットがジョークのタイミングを調整したり、反応を変える技術が注目されている
  • ロボットがユーモアをどの程度まで理解し、自然に表現できるか。ロボットが観客の感情をどれだけ正確に認識し、適切に対応できるかという技術的な課題も存在。

• http://www.marilynmonrobot.com/wp-content/uploads/2015/04/tei2010-standuprobot.pdf

  • (2011)
  • 「基礎」にあたる論文
  • 最初のロボットによるスタンダップコメディを開発した論文
  • 使用するロボットとして「NAO」を採用
  • 「手法」の基本的なフローチャートは同じものを使う予定（図↓）

  

  • パフォーマンスにおける多様性と一貫性を保つことが、観客との関係構築において重要であることが分かった
  • 今後、パラメータの追加を：tone of voice, accent, costuming, props, gestures, timing, LED illumination and pose

ロボット非言語的なコミュニケーションの向上に関する研究（ジェスチャー、表情、タイミング、視線）

• https://arxiv.org/abs/2103.07169

  • 2022
  • サーベイ論文
  • 人間の顔の表情認識とロボットによる顔の表情生成に関する研究を概観し、現状の理解を深める。特に、事前に定義されたデータセットとリアルタイムでの顔の表情認識、手動および自動化された方法によるロボットの表情生成に焦点を当てる。
  • 事前に定義されたデータセットでの顔の表情認識は高精度だが、リアルタイムでの認識精度は低い。ロボットの表情生成は基本的な表情を作ることができるが、自動化された方法はまだ多くの研究が必要。

• ジェスチャー

  • https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3610978.3640710
    • セマンティックジェスチャー（発話内容と密接に関連するジェスチャー）がロボットのユーモア表現に与える影響を調査
    • セマンティックジェスチャーの明確さや適切さが、ユーモアの印象をどのように変えるかを検証
    • ジェスチャーを伴うロボットのパフォーマンスは、ジェスチャーなしよりも有意に高い「面白さ」評価を得た（p<0.05）
    • セマンティックジェスチャーの明確さと適切さは、「面白さ」と正の相関を示した（ρ = 0.774, ρ = 0.755, p<0.05）
    • 親和的ユーモアが他のユーモアタイプよりも高い評価を得たが、攻撃的および自己卑下的ユーモアも自己向上的ユーモアより高評価だった
    • セマンティックジェスチャーの有効性を認めた参加者は、パフォーマンスをより高く評価する傾向があった（p<0.05）

• 表情

  • https://www.jstage.jst.go.jp/article/wii/4/0/4_59/_article/-char/ja/
    • 台本から表情の自動生成
    • 表情ボケ
    • 協調の原理からずれると面白い

• タイミング

  • https://ieeexplore.ieee.org/document/9484251/authors#authors

• 視線

  • https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2015.01253/full
    • (2014)
    • 成し遂げたいことが近い論文
    • 観客は、ロボットが自分を見ているときにはより肯定的な反応を示し、ロボットが自分から目をそらしているときには否定的な反応を示す

なぜ自分のアイデアに取り組んでいないか

• QTrobot（自分が使う予定のロボット）が比較的新しい
• ノンバーバルの感情表現の中で、ジェスチャーの次に表情が重要だから（直感）

課題