JP4661074B2 - 情報処理システム、情報処理方法、並びにロボット装置 - Google Patents
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Description
音韻系列を入力する音声入力手段と、
音韻系列を音声合成パラメータに変換するとともに、自己が生成した音韻系列に関する音声合成パラメータと聞き真似をする音声合成パラメータとの関係を学習又は評価する音声信号学習手段と、
前記音声信号学習手段による音声合成パラメータに基づいて音韻系列を生成する音声合成手段と、
を具備することを特徴とするロボットの行動制御システムである。ここで、前記音声入力手段は蝸牛特性フィルタ・バンクを備えていてもよい。
前記ロボットは、駆動指令に基づいて動作する駆動手段と、内部状態を管理する内部状態管理手段と、外部刺激又は物理環境を計測する計測手段を備えており、
前記行動制御システムは、前記ロボットの駆動指令、内部状態、物理環境に関する現在の観測値と現在の目標値を入力し、次の時刻におけるこれらの推定値を推定する予測学習手段を備える、
ことを特徴とするロボットの行動制御システムである。
図1には、本発明に実施に供されるロボット装置1の機能構成を模式的に示している。同図に示すように、ロボット装置1は、全体の動作の統括的制御やその他のデータ処理を行なう制御ユニット20と、入出力部40と、駆動部50と、電源部60とで構成される。以下、各部について説明する。
ロボットの行動は、本能的行動、反射的行動、条件反応的行動、学習行動、学習済み行動などに分類することができる。学習行動は、行動の順序を覚える(すなわち運動計画を立てる)、あるいはダイナミクス(ロボット単体の身体的ダイナミクス、道具を使った道具ダイナミクス(後述)を含む)を覚えることを含み、探索学習や、物まね学習などが含まれる。また、条件反応的行動、学習行動、学習済み行動は、本能行動と反射行動に基づいて実装することが可能である。
接触認識機能部(Tactile)53は、例えば機体の頭部などに内蔵された接触センサによるセンサ信号を認識して、「なでられた」とか「叩かれた」という外部刺激を認識する。
本実施形態に係るロボット装置は、外部環境や内部状態に基づいて、状況に即応した本能的行動又はその他の形態の状況依存型の行動を制御することができる。
本実施形態に係るロボットの行動制御システム100では、状況依存行動階層108は内部状態と外部環境によって行動を決定する。
Fatigue:疲れがたまる
Sleep:眠気がたまる
Activation:バイオリズムやSleep(眠気)に依存する
Certainty:Attentionに依存する
ロボット装置の自己発達、行動創発を実現する上で、模倣のメカニズムを採り入れることは効果的であると本発明者らは思料する。
(2)s → K → u
(3)u → H → yo
(2)y → G → s
(3)s → K → u
(4)u → H → yo
(2)u’ → H → yo’
(3)yo’ → y’
(4)y’ → G → s
(5)y’ → F-1 → x’
学習とは、作業上における知識の増大と技能の習熟の過程を表すものであり、ロボット装置の自己発達を実現する上で欠くことができない機能と言える。
図11には、本発明に係るロボット装置が備える予測学習器のシステム構成を模式的に示している。
本実施形態に係るロボット装置は、ロボット単体の身体的ダイナミクス以外に、道具を使った道具ダイナミクスを実現することもできる。後者の場合、ロボット装置は、外部環境に対し道具を用いたインタラクションを行なう。
上述したように、本発明では、学習のメカニズムを取り入れることにより、ロボット装置の自己発達を実現する。
報酬評価は、内部状態及び内部状態をどのような状態にすることが評価が高いか、に基づいて行なうことができる。本能行動や反射行動は、この設計された報酬評価に基づいて行動が選択されていく。一方、目標生成をこの報酬評価に基づいて行なうことができる。高い評価を得た状態を目標として記憶することで、本能反射行動で探索を行ないながら高い評価の状態を目標とし、以降探索を行なわずにこの状態を目標とする行動生成を予測学習器に学習させることができる。
目標に対して学習された予測学習器を用いて、現在の状態から目標の状態までを実際に行動を生成せずに、予測学習器の出力を入力にフィードバックして時刻T、T+1、T+2、…と生成し、リハースすることが可能である。この結果を用いて実際の行動を選択し、効率的に目標達成の行動を行なうことができる(図15を参照のこと)。
本能反射行動と予測学習器の生成する行動のどちらを実際の行動として出力するかを調停することにより、探索や模倣などが本能反射行動として実装されている場合には、本能反射行動の出力を用いて学習しながら行動し、学習が進んだ段階では、偏差を利用することで予測学習器の出力を利用するように調停を行なうことができる。これにより、学習を行ないながら、学習が進んだ状態では予測学習期の出力を利用する自律行動を実現することができる。
15…CCDカメラ
16…マイクロフォン
17…スピーカ
18…タッチ・センサ
19…LEDインジケータ
20…制御部ユニット
21…CPU
22…RAM
23…ROM
24…不揮発メモリ
25…インターフェース
26…無線通信インターフェース
28…バス
40…入出力部
50…駆動部
51…モータ
52…エンコーダ
53…ドライバ
1000…聞き真似システム
1001…蝸牛特性フィルタ・バンク
1002…音声信号学習器
1003…音声合成器
1004…内部状態生成器
1005…写像器
Claims (6)
- 音韻系列の学習を行なう情報処理システムにおいて、
フィルタ関数Kを用いて話者毎の音韻系列(s、s’)を基準周波数の逓倍の中心周波数を持つ複数の成分で構成される音韻系列uに変換する蝸牛特性フィルタと、
学習関数Hを用いて音韻系列(u)を音声合成パラメータ(y)に変換するとともに、音韻系列(u)から変換した音声合成パラメータ(y)と音韻系列(u)の聞き真似をして発生する音声合成パラメータ(yo)との関係を学習又は評価する音声信号学習手段と、
音声合成関数Gを用いて音声合成パラメータ(y)から音韻系列(s)を生成する音声合成手段と、
を具備し、
前記音声合成手段が前記音声合成関数Gを用いて当該システムに入力された音声信号の音声合成パラメータ(y)から音韻系列(s)を生成し、
前記蝸牛特性フィルタが前記フィルタ関数Kを用いて前記の生成した音韻系列(s)を音韻系列(u)に変換し、
前記音声信号学習手段が前記学習関数Hを用いて音韻系列(u)から聞き真似をするための音声合成パラメータ(yo)を生成するとともに、前記音声合成手段が前記音声合成関数Gを用いて聞き真似をするための音声合成パラメータ(yo)から聞き真似をした音韻系列を合成し、
前記音声信号学習手段が、当該システムへの入力としての音声合成パラメータ(y)と聞き真似をするための音声合成パラメータ(yo)との相違を評価して前記学習関数Hを学習する、
ことを特徴とする情報処理システム。 - 前記音声信号学習手段は、フィードフォワード型ニューラル・ネットワークで構成される、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理システム。 - フィルタ関数Kを用いて話者毎の音韻系列(s、s’)を基準周波数の逓倍の中心周波数を持つ複数の成分で構成される音韻系列uに変換する蝸牛特性フィルタと、
学習関数Hを用いて音韻系列(u)を音声合成パラメータ(y)に変換するとともに、音韻系列(u)から変換した音声合成パラメータ(y)と音韻系列(u)の聞き真似をして発生する音声合成パラメータ(yo)との関係を学習又は評価する音声信号学習手段と、
内部状態又は身体的制約(x)を生成する内部状態生成手段と、
写像関数Fを用いて内部状態又は身体的制約(x)から内部状態又は身体的制約(x)を表す音声合成パラメータ(y)に変換する写像手段と、
音声合成関数Gを用いて音声合成パラメータ(y)から音韻系列(s)を生成する音声合成手段と、
を具備し、
前記写像手段が、前記写像関数Fを用いて、前記内部状態生成手段が生成した現在の内部状態又は身体的制約(x)から内部状態又は身体的制約(x)を表す音声合成パラメータ(y)に変換し、
前記音声合成手段が、前記音声合成関数Gを用いて、前記現在の内部状態又は身体的制約(x)から内部状態又は身体的制約(x)を表す音声合成パラメータ(y)から音韻系列(s)を生成し、
前記蝸牛特性フィルタが前記フィルタ関数Kを用いて前記の生成した音韻系列(s)を音韻系列(u)に変換し、
前記音声信号学習手段が前記学習関数Hを用いて音韻系列(u)から聞き真似をするための音声合成パラメータ(yo)を生成するとともに、前記音声合成手段が前記音声合成関数Gを用いて聞き真似をするための音声合成パラメータ(yo)から聞き真似をした音韻系列を合成し、
前記音声信号学習手段が、前記現在の内部状態又は身体的制約(x)から内部状態又は身体的制約(x)を表す音声合成パラメータ(y)と聞き真似をするための音声合成パラメータ(yo)との相違を評価して前記学習関数Hを学習する、
ことを特徴とする情報処理システム。 - ケアギバが発する音韻系列(s’)を前記蝸牛特性フィルタが前記フィルタ関数Kを用いて音韻系列(u’)に変換し、
前記音声信号学習手段が前記学習関数Hを用いて前記ケアギバの音韻系列(u’)から聞き真似をするための音声合成パラメータ(y’)を生成し、
前記写像手段は、前記写像関数Fの逆関数F -1 を用いて、前記ケアギバの音韻系列(u’)に基づく音声合成パラメータ(y’)に相当する内部状態(x’)を逆推定する、
ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理システム。 - 情報処理装置上で音韻系列の学習を行なう情報処理方法において、
前記情報処理装置が備える蝸牛特性フィルタが、フィルタ関数Kを用いて話者毎の音韻系列(s、s’)を基準周波数の逓倍の中心周波数を持つ複数の成分で構成される音韻系列uに変換するフィルタリング・ステップと、
前記情報処理装置が備える音声信号学習手段が、学習関数Hを用いて音韻系列(u)を音声合成パラメータ(y)に変換するとともに、音韻系列(u)から変換した音声合成パラメータ(y)と音韻系列(u)の聞き真似をして発生する音声合成パラメータ(yo)との関係を学習又は評価する音声信号学習ステップと、
前記情報処理装置が備える音声合成手段が、音声合成関数Gを用いて音声合成パラメータ(y)から音韻系列(s)を生成する音声合成ステップと、
を有し、
前記音声合成ステップで前記音声合成関数Gを用いて当該システムに入力された音声信号の音声合成パラメータ(y)から音韻系列(s)を生成し、
前記フィルタリング・ステップで前記フィルタ関数Kを用いて前記の生成した音韻系列(s)を音韻系列(u)に変換し、
前記音声信号学習ステップで前記学習関数Hを用いて音韻系列(u)から聞き真似をするための音声合成パラメータ(yo)を生成するとともに、前記音声合成ステップで前記音声合成関数Gを用いて聞き真似をするための音声合成パラメータ(yo)から聞き真似をした音韻系列を合成し、
前記音声信号学習ステップで当該システムへの入力としての音声合成パラメータ(y)と聞き真似をするための音声合成パラメータ(yo)との相違を評価して前記学習関数Hを学習する、
ことを特徴とする情報処理方法。 - 音韻系列の学習を行なうロボット装置において、
複数の可動部と、
前記可動部を駆動する駆動手段と、
前記駆動手段を制御する駆動制御手段と、
フィルタ関数Kを用いて話者毎の音韻系列(s、s’)を基準周波数の逓倍の中心周波数を持つ複数の成分で構成される音韻系列uに変換する蝸牛特性フィルタと、
学習関数Hを用いて音韻系列(u)を音声合成パラメータ(y)に変換するとともに、音韻系列(u)から変換した音声合成パラメータ(y)と音韻系列(u)の聞き真似をして発生する音声合成パラメータ(yo)との関係を学習又は評価する音声信号学習手段と、
音声合成関数Gを用いて音声合成パラメータ(y)から音韻系列(s)を生成する音声合成手段と、
を具備し、
前記音声合成手段が前記音声合成関数Gを用いて当該システムに入力された音声信号の音声合成パラメータ(y)から音韻系列(s)を生成し、
前記蝸牛特性フィルタが前記フィルタ関数Kを用いて前記の生成した音韻系列(s)を音韻系列(u)に変換し、
前記音声信号学習手段が前記学習関数Hを用いて音韻系列(u)から聞き真似をするための音声合成パラメータ(yo)を生成するとともに、前記音声合成手段が前記音声合成関数Gを用いて聞き真似をするための音声合成パラメータ(yo)から聞き真似をした音韻系列を合成し、
前記音声信号学習手段が、当該システムへの入力としての音声合成パラメータ(y)と聞き真似をするための音声合成パラメータ(yo)との相違を評価して前記学習関数Hを学習する、
ことを特徴とするロボット装置。
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