Durante los últimos años, en el área de la Interacción Humano-Robot (HRI), ha sido creciente el estudio de la interacción en la que participan usuarios no entrenados tecnológicamente con sistemas robóticos. Para esta población de usuarios potenciales, es necesario utilizar técnicas de interacción que no precisen de conocimientos previos específicos. En este sentido, al usuario no se le debe presuponer ningún tipo de habilidad tecnológica: la única habilidad interactiva que se le puede presuponer al usuario es la que le permite interaccionar con otros humanos. Las técnicas desarrolladas y expuestas en este trabajo tienen como finalidad, por un lado que el sistema/robot se exprese de modo y manera que esos usuarios puedan comprenderlo, sin necesidad de hacer un esfuerzo extra con respecto a la interacción con personas. Por otro lado, que el sistema/robot interprete lo que esos usuarios expresen sin que tengan que hacerlo de modo distinto a como lo harían para comunicarse con otra persona. En definitiva, se persigue imitar a los seres humanos en su manera de interactuar.
En la presente se ha desarrollado y probado un sistema de interacción natural, que se ha denominado Robotics Dialog System (RDS). Permite una interacción entre el robot y el usuario usando los diversos canales de comunicación disponibles. El sistema completo consta de diversos módulos, que trabajando de una manera coordinada y complementaria, trata de alcanzar los objetivos de interacción natural deseados. RDS convive dentro de una arquitectura de control robótica y se comunica con el resto de sistemas que la componen, como son los sistemas de: toma de decisiones, secuenciación, comunicación, juegos, percepción sensoriales, expresión, etc.
La aportación de esta tesis al avance del estado del arte, se produce a dos niveles. En un plano superior, se presenta el sistema de interacción humano-robot (RDS) mediante diálogos multimodales. En un plano inferior, en cada capítulo se describen los componentes desarrollados expresamente para el sistema RDS, realizando contribuciones al estado del arte en cada campo tratado. Previamente a cada aportación realizada, ha sido necesario integrar y/o implementar los avances acaecidos en su estado del arte hasta la fecha. La mayoría de estas contribuciones, se encuentran respaldadas mediante publicación en revistas científicas.
TESIS DOCTORAL
Sistema de Interacción
Humano-Robot basado en
Diálogos Multimodales y
Adaptables
(Human-Robot Interaction System based on Multimodal
and Adaptive Dialogs)
Autor:
Fernando Alonso Martín
Directores:
Miguel Ángel Salichs Sánchez-Caballero
Javier Fernandez de Gorostiza Luengo
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA DE SISTEMAS Y
AUTOMÁTICA
Leganés, 13 Octubre 2014
TESIS DOCTORAL (DOCTORAL THESIS)
Sistema de Interacción Humano-Robot basado en Diálogos
Multimodales y Adaptables
(Human-Robot Interaction System based on Multimodal
and Adaptive Dialogs)
Autor (Candidate): Fernando Alonso Martín
Director (Adviser): Miguel Ángel Salichs Sánchez-Caballero
CoDirector (Adviser): Javier Fernandez de Gorostiza Luengo
Tribunal (Review Committee)
Firma (Signature)
Presidente (Chair):
Vocal (Member):
Secretario (Secretary):
Título (Degree): Doctorado en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Automática
Calificación (Grade):
Leganés,
de
de
Al recuerdo de Luis Alonso Busnadiego,
mi padre, que estará siempre presente.
"Si se puede imaginar... se puede programar."
-- Fernando Alonso Martín
i
ii
Agradecimientos
Es difícil entender la importancia de los agradecimientos de una tesis doctoral
hasta que no se ha terminado. En ese momento te das cuenta de cuánto tienes que
agradecer a tanta gente. Intentaré resumir en unas líneas la gratitud que siento a
todas las personas que han estado presentes durante esa etapa, haciendo posible que
hoy deje de ser un sueño para ser una realidad.
Al Dr. Miguel Ángel Salichs, director de esta tesis, por toda su ayuda y sabios
consejos. Le agradezco que me haya abierto hace ya varios años las puertas del grupo
de trabajo RoboticsLab, dándome la oportunidad de tener una visión más amplia
del mundo de la investigación y descubrir cuánto me motiva. Agradezco también al
Prof. Javier Gorostiza, el codirector de la tesis, por su disponibilidad y colaboración.
Especialmente el trato cercano y cordial que hemos mantenido y espero conservar.
A María Malfaz, que tanto me ha ayudado en la elaboración, redacción y escri-
tura de artículos, tesis de master y este documento. A Ramón Barber, por ser una
persona tan entrañable y predispuesta a ayudar siempre en la medida de lo posible.
A Álvaro Castro, siempre con una sonrisa en la boca y dispuesto a trabajar en grupo,
y por su puesto a su paisano Alberto Ramón, al que los mismos calificativos se le
pueden aplicar. Al monsieur Arnaud Ramey, que vino desde Francia para revolucio-
nar el grupo y hacernos avanzar a velocidad de crucero. A Victor Gonzales-Pacheco
y su visión global de la tecnología y del software. A David G. Godoy por ponerme
a mi disposición el hardware adecuado en cada momento, que desde el comienzo de
esta tesis ha sido mucho. A los nuevos compañeros Jonathan y Ester con los que ya
hemos vivido momentos entrañables, y especialmente a Irene, que se ha tomado la
molestia de revisar en profundidad la redacción de este documento. No me gustaría
olvidarme de los que ya no están, como fueron los técnicos de laboratorio Quique y
Luís; Ana Corrales, que fue la primera persona del grupo que conocí y que también
iii
fue mi profesora de prácticas de robótica en mi etapa como alumno. A los innumera-
bles proyectantes que han pasado por el laboratorio durante estos años, que también
pusieron su granito de arena, como fueron Enrique, Genis, Oscar, Javi, etc. No me
gustaría olvidarme de los miembros del departamento, que pese a no formar parte
del grupo de trabajo propiamente dicho, también han aportado ideas, traducciones o
simplemente su amistad.
A los supervisores de las estancias internacionales, el profesor Joao Sequeira del
IST (Lisboa), y a Tony Belpaeme de la Universidad de Plymouth (UK), por su agra-
dable recibimiento y colaboración. Especial dedicación a los compañeros y amigos que
conocí en esos tres meses, en especial a Jorge Gallego Pérez (Madrid), Jacobo Va-
lle (Galicia), Tiger (Taiwan), Aitor Álvarez (Asturias), Jimmy y Edwin (Ecuador)...
gente de muy diversos lugares que me hicieron sentir como en casa.
Al gobierno de España y a la Unión Europea, que han financiado varios proyectos
en los que se ha enmarcado esta tesis: "Peer to Peer Robot-Human Interaction", del
MEC (Ministerio de Ciencia y Educación), "A new approach to social robotics", del
MICINN (Ministerio de Ciencia e Innovación). Sin esta financiación, especialmente
en estos años de crisis económica, no hubiera sido posible el desarrollo de este tra-
bajo. Espero poder devolver la inversión realizada en mi persona, con la presente
contribución a la comunidad científica.
A mis padres por haberme enseñado que la vida es para los valientes. A mi hermana
Ana Belén que siempre está ahí para lo que sea y a mi hermano mayor Luis María,
por marcar el camino de estudio que posteriormente seguimos los demás hermanos.
A mi madre Leonor, que además de darme la vida ha estado siempre pendiente de
mis luchas diarias. A mi padre Luis, que pese a que ya no está con nosotros, le debo
agradecer gran parte de lo que soy. Espero que si no nos hubiera dejado, estaría orgullo
de mi.
A mis amigos, que han sabido disculpar mis ausencias y siempre han tenido una
palabra de ánimo. Estoy absolutamente convencido de que si de algo puedo presumir
en esta vida es de los grandes amigos que tengo, lo que me hace sentir una persona muy
afortunada. No hace falta que los nombre, ellos saben quienes son y lo importantes
que son para mi y, aunque algunos están lejos, tengo la suerte de poder sentirme
siempre acompañado.
A las personas que, aunque no aparecen aquí con nombres y apellidos, han estado
presentes de alguna forma durante el desarrollo de este trabajo y han hecho posible
que hoy vea la luz.
A todos mi eterno agradecimiento.
iv
Resumen
Durante los últimos años, en el área de la Interacción Humano-Robot (HRI), ha
sido creciente el estudio de la interacción en la que participan usuarios no entrenados
tecnológicamente con sistemas robóticos. Para esta población de usuarios potenciales,
es necesario utilizar técnicas de interacción que no precisen de conocimientos previos
específicos. En este sentido, al usuario no se le debe presuponer ningún tipo de habi-
lidad tecnológica: la única habilidad interactiva que se le puede presuponer al usuario
es la que le permite interaccionar con otros humanos. Las técnicas desarrolladas y
expuestas en este trabajo tienen como finalidad, por un lado que el sistema/robot se
exprese de modo y manera que esos usuarios puedan comprenderlo, sin necesidad de
hacer un esfuerzo extra con respecto a la interacción con personas. Por otro lado, que
el sistema/robot interprete lo que esos usuarios expresen sin que tengan que hacerlo
de modo distinto a como lo harían para comunicarse con otra persona. En definitiva,
se persigue imitar a los seres humanos en su manera de interactuar.
En la presente se ha desarrollado y probado un sistema de interacción natural, que
se ha denominado Robotics Dialog System (RDS). Permite una interacción entre el
robot y el usuario usando los diversos canales de comunicación disponibles. El sistema
completo consta de diversos módulos, que trabajando de una manera coordinada
y complementaria, trata de alcanzar los objetivos de interacción natural deseados.
RDS convive dentro de una arquitectura de control robótica y se comunica con el
resto de sistemas que la componen, como son los sistemas de: toma de decisiones,
secuenciación, comunicación, juegos, percepción sensoriales, expresión, etc.
La aportación de esta tesis al avance del estado del arte, se produce a dos nive-
les. En un plano superior, se presenta el sistema de interacción humano-robot (RDS)
mediante diálogos multimodales. En un plano inferior, en cada capítulo se describen
v
los componentes desarrollados expresamente para el sistema RDS, realizando contri-
buciones al estado del arte en cada campo tratado. Previamente a cada aportación
realizada, ha sido necesario integrar y/o implementar los avances acaecidos en su
estado del arte hasta la fecha. La mayoría de estas contribuciones, se encuentran
respaldadas mediante publicación en revistas científicas.
En el primer campo en el que se trabajó, y que ha ido evolucionando durante todo
el proceso de investigación, fue en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural.
Se ha analizado y experimentado en situaciones reales, los sistemas más importantes
de reconocimiento de voz (ASR); posteriormente, algunos de ellos han sido integrados
en el sistema RDS, mediante un sistema que trabaja concurrentemente con varios
motores de ASR, con el doble objetivo de mejorar la precisión en el reconocimiento
de voz y proporcionar varios métodos de entrada de información complementarios.
Continuó la investigación, adaptando la interacción a los posibles tipos de micrófonos
y entornos acústicos. Se complementó el sistema con la capacidad de reconocer voz
en múltiples idiomas y de identificar al usuario por su tono de voz.
El siguiente campo de investigación tratado corresponde con la generación de
lenguaje natural. El objetivo ha sido lograr un sistema de síntesis verbal con cierto
grado de naturalidad e inteligibilidad, multilenguaje, con varios timbres de voz, y
que expresase emociones. Se construyó un sistema modular capaz de integrar varios
motores de síntesis de voz. Para dotar al sistema de cierta naturalidad y variabilidad
expresiva, se incorporó un mecanismo de plantillas, que permite sintetizar voz con
cierto grado de variabilidad léxica.
La gestión del diálogo constituyo el siguiente reto. Se analizaron los paradigmas
existentes, y se escogió un gestor basado en huecos de información. El gestor escogido
se amplió y modificó para potenciar la capacidad de adaptarse al usuario (median-
te perfiles) y tener cierto conocimiento del mundo. Conjuntamente, se desarrollo el
módulo de fusión multimodal, que se encarga de abstraer la multimodalidad al gestor
del diálogo, es decir, de abstraer al gestor del diálogo de los canales por los que se
recibe el mensaje comunicativo. Este módulo, surge como el resultado de adaptar la
teoría de actos comunicativos en la interacción entre humanos a nuestro sistema de
interacción. Su función es la de empaquetar la información sensorial emitida por los
módulos sensoriales de RDS (siguiendo un algoritmo de detección de actos comuni-
cativos, desarrollado para este trabajo), y entregarlos al gestor del diálogo en cada
turno del diálogo.
Para potenciar la multimodalidad, se añadieron nuevos modos de entrada al siste-
ma. El sistema de localización de usuarios, que en base al análisis de varias entradas
de información, entre ellas la sonora, consigue identificar y localizar los usuarios que
rodean al robot. La gestión de las emociones del robot y del usuario también forman
parte de las modos de entradas del sistema, para ello, la emoción del robot se gene-
ra mediante un módulo externo de toma de decisiones, mientras que la emoción del
vi
usuario es percibida mediante el análisis de las características sonoras de su voz y de
las expresiones de su rostro. Por último, otras modos de entrada incorporados han
sido la lectura de etiquetas de radio frecuencia, y la lectura de texto escrito.
Por otro lado, se desarrollaron nuevos modos expresivos o de salida. Entre ellos
destacan la expresión de sonidos no-verbales generados en tiempo real, la capacidad de
cantar, y de expresar ciertos gestos "de enganche" que ayudan a mejorar la naturalidad
de la interacción: mirar al usuario, afirmaciones y negaciones con la cabeza, etc.
vii
viii
Abstract
In recent years, in the Human-Robot Interaction (HRI) area, there has been more
interest in situations where users are not technologically skilled with robotic systems.
For these users, it is necessary to use interactive techniques that don't require previous
specific knowledge. Any technological skill must not be assumed for them; the only
one permitted is to communicate with other human users. The techniques that will
be shown in this work have the goal that the robot or system displays information
in a way that these users can understand it perfectly. In other words, in the same
way they would do with any other human, and the robot or system understands what
users are expressing. To sum up, the goal is to emulate how humans are interacting.
In this thesis a natural interaction system has been developed and tested, it has
been called Robotics Dialog System (RDS). It allows users and robotic communication
using different channels. The system is comprised of many modules that work together
co-ordinately to reach the desired natural interactivity levels. It has been designed
inside a robotic control architecture and communicates with all the other systems:
decision management system, sequencer, communication system, games, sensorial and
movement skills, etc. This thesis contributes to the state-of-the-art in two levels. First,
in a high level, it is shown a Human-Robot Interaction System (RDS) with multi-
modal dialogs. Second, in the lower level, in each chapter the specifically designed
components for this RDS system will be described. All of them will contribute to the
state-of-the-art individually to their scientific subject. Before each contribution it has
been necessary to update them, either by integrating or implementing the state-of-
the-art techniques. Most of them have been checked with scientific journal papers.
The first works were done in the Natural Language Processing system. Analysis and
experiments have been carried out with the most important existing voice recognition
ix
systems (ASR) in daily real situations. Then, some of them have been added into
the RDS system in a way that they are able to work concurrently, the goal was
to enhance the voice recognition precision and enable several complementary input
methods. Then, the research focus was move to adapt the interaction between several
types of microphones and acoustic environments. Finally, the system was extended to
be able to identify several languages and users, using for this later their voice tone.
The next system to be focused was the natural language generator, whose main
objectives within this thesis boundaries were to reach a certain level of intelligence
and naturalness, to be multilingual, to have several voice tones and to express emo-
tions. The system architecture was designed to be comprised of several modules and
abstraction layers because several voice synthesis engines needed to be integrated.
A pattern-based mechanism was also added to the system in order to give it some
natural variability and to generate non-predefined sentences in a conversation.
Then the Dialog Management System (DMS) was the next challenge. First of
all, the existing paradigms whose behaviour is based in filling information gaps were
analysed to choose the best one. Secondly, the system was modified and tailored to
be adapted to users (by means of user profiling) and finally, some general knowledge
was added (by using pre-defined files). At the same time the Multi-modal Module was
developed. Its goal is to abstract this multi-modality from the DMS, in other words,
the DMS system must use the message regardless the input channel the message
used to reach it. This module was created as a result of adapting the communicative
act theory in interactions between human beings to our interaction system. Its main
function is to gather the information from the RDS sensorial modules (following an
ad-hoc communicative act detection algorithm developed for this work) and to send
them to the DMS at every step of the communicative process. New modes were
integrated on the system to enhance this multi-modality such as the user location
system, which allows the robot to know the position around it where the users are
located by analysing a set of inputs, including sound. Other modes added to the
system are the radio frequency tag reader and the written text reader. In addition,
the robot and user emotion management have been added to the available inputs, and
then, taken into account. To fulfil this requirement, the robot emotions are generated
by an external decision-maker software module while the user emotions are captured
by means of acoustic voice analysis and artificial vision techniques applied to the user
face. Finally, new multi-modal expressive components, which make the interaction
more natural, were developed: the capacity of generating non-textual real-time sounds,
singing skills and some other gestures such as staring at the user, nodding, etc.
x
Índice general
Agradecimientos
iii
Resumen
v
Abstract
ix
1. Introducción
1
1.1. Planteamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.2. Aportaciones principales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.2.1. Aportaciones generales del sistema de interacción . . . . . . .
2
1.2.2. Aportaciones específicas de cada componente . . . . . . . . . .
4
1.3. Estructura del documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2. Sistemas de interacción o diálogo
9
2.1. Introducción: el diálogo como el proceso de interacción natural . . . .
10
2.2. Evolución histórica de los sistemas de interacción . . . . . . . . . . .
11
2.3. Los sistemas de interacción en robótica social
. . . . . . . . . . . . .
14
2.4. Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
3. Robotics Dialog System (RDS): propuesta de un sistema de inter-
acción natural
21
3.1. El ecosistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22
3.1.1. Entorno software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22
3.1.2. Entorno hardware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
3.2. La multimodalidad soportada por el sistema . . . . . . . . . . . . . .
24
xi
3.2.1. Modos de entrada de información . . . . . . . . . . . . . . . .
25
3.2.2. Modos de salida de información . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
3.3. Componentes de RDS
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
3.4. Principales características de RDS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
34
3.5. Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
4. Gestión del diálogo
37
4.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
4.2. Gestores de diálogo en robots sociales . . . . . . . . . . . . . . . . . .
39
4.2.1. Estructuras para la gestión del diálogo: arquitecturas y escala-
bilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
39
4.2.2. Expresividad y multimodalidad . . . . . . . . . . . . . . . . .
41
4.2.3. Representación del conocimiento: modelo del mundo y del usuario 42
4.2.4. Conocimiento compartido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
44
4.2.5. Comunicación cooperativa y coordinada . . . . . . . . . . . .
46
4.2.6. Contextualización del diálogo . . . . . . . . . . . . . . . . . .
47
4.2.7. Diálogo y aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
48
4.2.8. Conversación multiparte (varios interlocutores simultáneos) . .
49
4.2.9. Evaluación: escenarios y métricas . . . . . . . . . . . . . . . .
50
Cuidado, rehabilitación y otras terapias . . . . . . . . . . . . .
50
Guías en museos,centros comerciales, y otros centros públicos .
52
Robots que aprenden de, en, y para el entorno . . . . . . . . .
53
4.3. Contexto del diálogo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
53
4.3.1. Aspectos estructurales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
53
4.3.2. Aspectos temporales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
55
4.4. IDiM: el gestor en RDS de diálogos interpretados . . . . . . . . . . .
58
4.4.1. IDiM y la arquitectura de control del robot . . . . . . . . . . .
58
4.4.2. Implementación y gestión del diálogo . . . . . . . . . . . . . .
60
4.4.3. La fusión multimodal para IDiM
. . . . . . . . . . . . . . . .
62
4.4.4. Atributos semánticos y huecos de información . . . . . . . . .
63
4.4.5. El gestor de diálogo basado en formularios y huecos de información 64
4.5. Implementación de un diálogo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
66
4.5.1. Diseño del lenguaje formal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
68
4.5.2. Actos comunicativos de expresión . . . . . . . . . . . . . . . .
68
4.5.3. Mapa semántico del dominio del diálogo . . . . . . . . . . . .
69
4.5.4. Atributos semánticos, acciones de consulta y acciones de com-
pletado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
69
4.5.5. Parámetros temporales para el control del diálogo . . . . . . .
70
4.6. IDiM respecto a otros gestores del diálogo . . . . . . . . . . . . . . .
70
4.7. Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
72
xii
5. Sistema de fusión multimodal
75
5.1. Introducción: la teoría de actos comunicativos en la interacción entre
humanos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
76
5.2. Adaptación de la teoría de actos comunicativos al sistema RDS . . . .
76
5.3. Cuatro ejemplos de diálogos multimodales . . . . . . . . . . . . . . .
79
5.3.1. El integrador de habilidades por diálogo . . . . . . . . . . . .
79
5.3.2. El Diálogo de teleoperación multimodal . . . . . . . . . . . . .
82
5.3.3. Diálogo de reproducción de música en línea . . . . . . . . . . .
85
5.3.4. Diálogo de pregunta abierta . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
87
5.4. Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
88
6. Sistema de reconocimiento automático del habla
89
6.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
90
6.2. Mecanismos de captura de sonido y voz humana . . . . . . . . . . . .
92
6.3. Dificultades en la interacción por voz: "Cocktail Party Problem"
. . .
94
6.3.1. Cocktail Party Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
94
6.3.2. Ruido de ambiente de fuentes diversas . . . . . . . . . . . . .
96
6.4. Paradigmas en el reconocimiento automático de voz . . . . . . . . . .
98
6.4.1. Basado en gramáticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
99
6.4.2. Basado en un modelo estadístico del idioma (SLM) . . . . . . 100
6.4.3. Basado en un modelo estadístico de un contexto específico . . 100
6.5. Requisitos para el sistema de reconocimiento de voz efectivo . . . . . 101
6.6. Análisis de los entornos de reconocimiento de voz disponibles . . . . . 103
6.7. Integración con la arquitectura de control . . . . . . . . . . . . . . . . 106
6.8. Motores de reconocimiento concurrentes . . . . . . . . . . . . . . . . 107
6.9. Experimentos sobre la precisión del reconocimiento . . . . . . . . . . 111
6.9.1. Utilizando micrófonos auriculares inalámbricos . . . . . . . . . 112
Sin ruido importante de fondo
. . . . . . . . . . . . . . . . . 112
Con ruido de fondo
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
Con ruido cerca del usuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
Diferentes volúmenes de voz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
Diferentes entonaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
Diferentes géneros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
Diferentes grupos de edad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
6.9.2. Utilizando micrófono incorporado en el robot (omnidireccional) 116
6.9.3. Utilizando array de micrófonos
. . . . . . . . . . . . . . . . . 118
6.10. Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
xiii
7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
123
7.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
7.2. Localización de la fuente sonora y de usuarios en robótica social . . . 125
7.2.1. El problema de la localización sonora . . . . . . . . . . . . . . 125
7.2.2. Fonotaxis vs proxémica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
7.2.3. Análisis proxémico en la interacción entre humanos . . . . . . 128
7.2.4. Análisis proxémico en interacción humano-máquina y humano-
robot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
7.3. Factores en análisis proxémico entre el usuario y el robot social Maggie 132
7.3.1. Experiencia de uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
7.3.2. La edad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
7.3.3. La personalidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
7.3.4. El género . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
7.3.5. El aspecto del robot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
7.3.6. El número de usuarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
7.3.7. Conclusión: reglas proxémicas observadas en la interacción
usuario-Maggie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
7.4. Descripción del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
7.4.1. Sistema hardware: sensores usados . . . . . . . . . . . . . . . . 137
7.4.2. Sistema software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
7.4.3. Integración de la habilidad de localización de usuarios dentro
de RDS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
7.5. Experimentos de localización de usuarios . . . . . . . . . . . . . . . . 143
7.5.1. El módulo de localización de fuente sonora . . . . . . . . . . . 143
7.5.2. El módulo completo de localización de usuarios multimodal . . 144
7.6. Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
8. Sistema de detección y gestión de emociones
149
8.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
8.2. Trabajo relacionado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
8.2.1. Las emociones a detectar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
8.2.2. Canales utilizados para la detección emocional . . . . . . . . . 152
8.2.3. Nivel al que se fusiona la información de cada canal . . . . . . 153
8.2.4. Tipos de entrenamiento del sistema . . . . . . . . . . . . . . . 155
8.3. Características del sistema multimodal de detección de emociones pro-
puesto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
8.3.1. Representación de las emociones a detectar . . . . . . . . . . . 155
8.3.2. Canales utilizados para la detección de emociones . . . . . . . 158
8.3.3. Nivel al que se fusiona la información de cada canal . . . . . . 158
8.3.4. Tipos de entrenamiento del sistema . . . . . . . . . . . . . . . 159
xiv
8.4. El sistema de detección por voz propuesto: GEVA . . . . . . . . . . . 159
8.4.1. La extracción de características sonoras . . . . . . . . . . . . . 160
8.4.2. La clasificación por voz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162
8.5. El sistema de detección visión del rostro propuesto: GEFA . . . . . . 165
8.5.1. Detección de la cara . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
8.5.2. Extracción de las características del rostro . . . . . . . . . . . 166
8.5.3. Clasificación de la expresión del rostro . . . . . . . . . . . . . 167
8.5.4. Trabajos completos que agrupan las tres fases . . . . . . . . . 168
8.6. Integración de GEVA y GEFA: sistema completo propuesto . . . . . . 169
8.6.1. Regla de decisión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
8.7. Experimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
8.7.1. Configuración del experimento . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
8.7.2. Experimentos con GEVA: audio . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
8.7.3. Experimentos con GEFA: visión . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
8.7.4. Experimentos con el sistema completo . . . . . . . . . . . . . 178
8.7.5. Rendimiento del sistema completo calculado estadísticamente
180
8.7.6. Rendimiento del sistema de detección de emociones multimodal
calculado mediante experimentos con usuarios . . . . . . . . . 181
8.8. Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
9. Sistema de síntesis de voz con emociones
185
9.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186
9.2. Requisitos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
9.3. Principales sistemas de síntesis de voz . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
9.4. Descripción del sistema software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
9.5. Generación de lenguaje natural . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
9.6. Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
10.Otras modalidades de expresión
195
10.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196
10.2. Los lenguajes musicales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
10.3. Implementación de la expresión de sonidos no verbales y canto . . . . 201
10.4. Gestos expresivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
10.5. Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204
11.Conclusiones y trabajos futuros
207
11.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208
11.2. Trabajos futuros o en desarrollo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210
11.3. Publicaciones surgidas de este trabajo . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212
11.3.1. En revistas científicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212
11.3.2. En congresos de robótica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
xv
11.4. Comentarios finales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214
12.Conclusions
215
12.1. Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
12.2. Current and future work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218
12.3. Last comments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
A. Primeros resultados experimentales con el sistema RDS
221
A.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
A.2. Descripción de los experimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
A.2.1. Caso I: interacción individual con adolescentes inexpertos . . . 223
A.2.2. Caso II: interacción en pequeños grupos de niños inexpertos . 224
A.2.3. Caso III: Interacción en pequeños grupos con niños supervisados 225
A.2.4. Caso IV: interacción en grandes grupos con niños supervisados 226
A.3. Análisis de los vídeos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226
A.3.1. Caso I: interacción individual con jóvenes inexpertos
. . . . . 226
A.3.2. Caso II: interacción en pequeños grupos con niños inexpertos . 228
A.3.3. Caso III: interacción supervisada en pequeños grupos de niños
230
A.3.4. Caso IV: interacción supervisada en grandes grupos de niños . 231
A.4. Análisis de los cuestionarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
A.4.1. Caso I: interacción individual con adolescentes inexpertos . . . 231
A.4.2. Caso II: interacción en pequeños grupos con niños inexpertos . 233
A.4.3. Caso III: interacción supervisada en pequeños grupos de niños
234
A.4.4. Caso IV: interacción supervisada en grandes grupos de niños . 234
A.5. Conclusiones sobre los experimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
B. Gramáticas y diálogos de ejemplo
237
B.1. Ejemplos de gramáticas usadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
B.1.1. Gramática de bienvenida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
B.1.2. Gramática Integrador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
B.1.3. Gramática para la teleoperación multimodal del robot . . . . . 240
B.1.4. Gramática para la selección de juegos . . . . . . . . . . . . . . 240
B.1.5. Gramática para el control de la televisión . . . . . . . . . . . . 241
B.2. Diálogos de voz siguiendo el estándar VoiceXML . . . . . . . . . . . . 241
B.2.1. Diálogo de entrada al sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241
B.2.2. Diálogo de registro en el sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
C. Glosario de Acrónimos
249
Bibliografía
253
xvi
Índice de Tablas
6.1. Comparación de los principales entornos de reconocimiento de voz (2011)105
6.2. Tabla de definiciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
8.1. Matrices de confusión para GEVA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
8.2. Matrices de confusión para GEFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
8.3. Matriz de confusión del sistema completo calculada estadísticamente . 180
8.4. Matriz de confusión del sistema completo calculada mediante experi-
mentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
9.1. Resumen comparativo de diferentes motores de síntesis de voz . . . . 189
10.1. Comparación de los principales lenguajes de programación musical . . 199
10.2. Detalles técnicos de los lenguajes de programación musical . . . . . . 201
A.1. Resultados tras en análisis de los vídeos del Caso I
. . . . . . . . . . 227
A.2. Valores relativos interesantes del análisis de los vídeos para el Caso I)
227
xvii
Índice de figuras
2.1. El sistema de interacción como interfaz . . . . . . . . . . . . . . . . .
10
2.2. Sistema de diálogo clásico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
2.3. Sistema de diálogo multisonido
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
2.4. El robot Biron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
2.5. El robot HRP2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
3.1. Contexto del Sistema de Diálogo Robótico (RDS) . . . . . . . . . . .
23
3.2. Robots sociales del RoboticsLab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
3.3. RDS: Robotic Dialog System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
28
3.4. Niveles de Fusión Multimodal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
4.1. Aspectos estructurales de un proceso de interacción . . . . . . . . . .
55
4.2. Aspecto temporal de un proceso de interacción. . . . . . . . . . . . .
57
4.3. El robot social Maggie interactuando . . . . . . . . . . . . . . . . . .
59
4.4. IDiM en un vistazo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
60
4.5. Cambios de contexto del gestor de diálogo . . . . . . . . . . . . . . .
61
4.6. La fusión multimodal y el gestor de diálogo . . . . . . . . . . . . . . .
62
4.7. Gramática para controlar la televisión mediante voz . . . . . . . . . .
64
4.8. Implementación del diálogo de control de la televisión . . . . . . . . .
67
5.1. Actos comunicativos del diálogo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
77
5.2. Etiquetas de radio frecuencia con pictogramas . . . . . . . . . . . . .
78
5.3. Flujo del diálogo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
80
5.4. Capturas del diálogo de teleoperación . . . . . . . . . . . . . . . . . .
84
5.5. Esquema del diálogo de teleoperación . . . . . . . . . . . . . . . . . .
84
5.6. Ejemplo de la fusión multimodal de dos actos comunicativos . . . . .
86
xix
6.1. Tipos posibles de micrófonos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
92
6.2. Fuentes de audio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
95
6.3. Cocktail Party Problem
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
95
6.4. Cancelación activa del eco . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
97
6.5. Mezcla a la entrada y separación a la salida de los canales de audio .
98
6.6. Arquitectura del sistema de reconocimiento de voz . . . . . . . . . . . 106
6.7. Tasa de acierto vs SNR: función de probabilidad de tasa de acierto (PSR)110
6.8. Confianza media vs típica confianza . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
6.9. Receptor-emisor: micrófonos inalámbricos Sennheiser . . . . . . . . . 111
6.10. Resumen de la precisión de reconocimiento usando micrófonos auriculares114
6.11. Precisión del reconocimiento con distintos volúmenes de voz . . . . . 115
6.12. Micrófono omnidireccional MP33865 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
6.13. Micrófono de array . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
6.14. Array de micrófonos en la base del robot . . . . . . . . . . . . . . . . 119
6.15. Precisión de reconocimiento usando distintos tipo de micrófonos . . . 120
7.1. Espacios personales en la interacción humano-humano según Lambert
130
7.2. Diferencia de aspecto externo entre un robot humanoide y uno meca-
trónico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
7.3. Interacciones con niños de entre 8 y 10 años . . . . . . . . . . . . . . 134
7.4. Interacciones con personas mayores de 10 años . . . . . . . . . . . . . 134
7.5. Interacción grupal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
7.6. Niños imitando al robot bailando . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
7.7. Reglas proxémicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
7.8. Micrófonos en el robot Maggie
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
7.9. Esquema de situación de los micrófonos en Maggie . . . . . . . . . . . 139
7.10. Localización de usuarios en el sistema de diálogo multimodal . . . . . 143
7.11. Áreas de localización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
7.12. Fases de la localización respecto al usuario . . . . . . . . . . . . . . . 146
8.1. Nivel en el que se realiza la fusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154
8.2. Sistema de detección de emociones multimodal implementado . . . . 156
8.3. Esquema del proceso de toma de decisión para determinar la emoción
del usuario en cada acto comunicativo . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
8.4. Los robots empleados en los experimentos . . . . . . . . . . . . . . . 174
8.5. Imagen tomada durante los experimentos llevados a cabo en el IST de
Lisboa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
9.1. Arquitectura del sistema de síntesis de voz . . . . . . . . . . . . . . . 190
10.1. Interfaz para construir canciones sintéticas mediante Vocaloid . . . . 203
xx
10.2. Robot social Maggie realizando gestos de enganche para el diálogo . . 203
A.1. Interacción individual con adolescentes sin experiencia previa con el
sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224
A.2. Grupo de niños interactuando con el robot sin ayuda . . . . . . . . . 225
A.3. Investigador presentando a Maggie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
A.4. Interacción en grandes grupos con niños supervisados . . . . . . . . . 226
A.5. Tarjetas con pictogramas y etiquetas de radio frecuencia . . . . . . . 229
A.6. Niños jugando al juego de los peluches . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
A.7. Caso I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232
A.8. Caso II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233
A.9. Caso III . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
A.10.Caso IV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236
xxi
CAPÍTULO
1
Introducción
"Las mayores innovaciones del siglo XXI vendrán de la intersección de la biología y
la tecnología. Una nueva era está comenzando." -- Steve Jobs
1
2
Capítulo 1. Introducción
1.1.
Planteamiento
La interacción humano-robot constituye un campo de investigación amplio. Es en
este campo de investigación donde se enmarca el contenido de esta tesis doctoral.
Este trabajo de investigación surge como respuesta al problema de que no existe un
sistema suficientemente avanzado como para plantear la interacción humano-robot de
una manera similar a como se plantea la interacción humana. Por ello, se persigue el
objetivo de crear un sistema que posibilite la interacción entre los robots y los huma-
nos de la manera más natural posible. Para lograrlo, ha sido necesario llevar a cabo
tareas de investigación, desarrollo, e integración en diversos campos relacionados con
la interacción humano-robot: diálogos, multimodalidad, expresividad, computación
afectiva, etc.
Debido a la complejidad de la interacción natural entre humanos y robots sociales,
que involucra muchos campos de investigación, resulta difícil encontrar un sistema
general que cubra todos los aspectos que conciernen a la interacción humano-robot.
Es a este desafío donde esta tesis pretende dar una respuesta, creando un sistema que
facilita la interacción entre ambas partes sin la necesidad de ayuda externa.
Se considera, por parte del autor, que con el trabajo aquí expuesto se da un paso
en mejorar la interacción humano-robot en pos de lograr una mayor naturalidad, "hu-
manizando la interacción". Se ha puesto especial hincapié, en que el sistema expuesto
funcione de manera robusta y sin la necesidad de personal de apoyo. En este sentido,
este trabajo logra que una vez que el robot se enciende funcione correctamente el
sistema, sea cual sea el usuario y el tiempo de interacción empleado. En un futuro
cercano, se espera que el sistema genérico, aquí presentado, constituya la base para
la interacción en robots asistenciales.
1.2.
Aportaciones principales
A continuación se describen las principales aportaciones realizadas con el desarro-
llo de este trabajo. Se comienza con las aportaciones realizadas por el sistema general
de interacción RDS. Posteriormente, se enumeran las aportaciones realizadas en ca-
da uno de los componentes concretos del sistema, en los que se considera que se ha
realizado una aportación relevante.
1.2.1.
Aportaciones generales del sistema de interacción
Sistema de interacción general, llamado RDS, capaz de trabajar con múltiples
modos de interacción tanto a la entrada del sistema (fusión de la entrada mul-
timodal), como a la salida expresiva del mismo (fisión multimodal). Entre estos
1.2. Aportaciones principales
3
modos, destacan principalmente los relacionados con el audio (sistema multiso-
nido), siendo capaz de aprovechar la entrada de información multimodal para
las siguientes tareas: reconocimiento de voz, identificación del usuario, localiza-
ción espacial del usuario respecto al robot, detección de emociones del usuario;
mientras que los canales de salida se información se usan para: síntesis de voz
con emociones, síntesis de sonidos no verbales y generación musical. Al modo
sonoro (multisonido) se lo complementa con el resto de modos para comple-
tar la multimodalidad: sistema visual, gestual, de radio frecuencia, táctil. Los
primeros resultados han sido publicados en [Alonso-Martin et al., 2013a].
La entrada multimodal del sistema se gestiona inspirándose en la teoría de
actos comunicativos que tiene lugar en la interacción entre humanos. De esta
manera, se abstrae al "gestor de la interacción" de los modos/canales mediante
los que se obtiene el mensaje comunicativo. Cada acto comunicativo, consiste
en un paquete de información formado por atributos-valores relativos al diálogo
multimodal. Se ha desarrollado el componente capaz de agrupar estos valores
semánticos de manera coherente temporalmente en paquetes de información
(fusión multimodal) correspondientes a cada turno del proceso comunicativo.
Publicado en [Alonso-Martín et al., 2013].
El sistema de interacción es adaptable al usuario. Esta adaptación se realiza
mediante el uso de perfiles de usuario que el sistema es capaz de generar y
actualizar mediante el propio sistema de interacción natural. La adaptación
consiste en:
1. Adaptación al idioma (multilingüismo): el sistema es capaz de hablar en
el idioma con el que se expresa el usuario. Esta adaptación es válida para
cualquier idioma reconocido, pero trabaja especialmente bien para espa-
ñol e inglés. Basta con que el usuario salude al sistema para detectar la
identidad del usuario y el idioma usado en la comunicación. Publicado en
[Alonso-Martin et al., 2011].
2. Adaptación de la distancia de interacción (proxémica): el sistema es capaz
de determinar cual es la distancia de interacción a mantener con cada
usuario en concreto. Publicado en [Alonso-Martín et al., 2012].
3. Adaptación a la familiaridad con el sistema: dada la experiencia de uso del
usuario con el sistema (en este caso el robot), la interacción puede ser adap-
tada. De este modo, un usuario novel con el sistema puede ser "tutorizado"
por el propio robot en su uso, mientras que un usuario "experimentado"
apenas necesita de diálogos de aclaración o de sugerencias.
4. Adaptación emocional: el sistema puede adaptar la interacción a la emoción
detectada en el usuario, así como al propio estado emocional del robot.
4
Capítulo 1. Introducción
El sistema está integrado en una arquitectura ampliamente extendida en la
comunidad científica que trabaja en robótica, ROS
1
. Esto facilita su uso en casi
cualquier plataforma robótica que use ROS sin la necesidad de realizar grandes
esfuerzos de integración y configuración del sistema aquí propuesto.
1.2.2.
Aportaciones específicas de cada componente
Vista las aportaciones generales, se describen las principales aportaciones parti-
culares realizadas en cada componente que forman parte del sistema de diálogo, que
a su vez se enmarcan dentro de un campo de investigación independiente
2
.
1. Se ha desarrollado un sistema de reconocimiento de voz capaz de trabajar simul-
táneamente en varios modos: sujeto a gramáticas o de texto libre (ver capítulo
6 y apéndice C). Para ello, se realiza el reconocimiento de la voz usando dos
reconocedores en paralelo, es decir en ejecución concurrente. Adicionalmente,
se han analizado las configuraciones software-hardware necesarias para realizar
esta tarea de manera satisfactoria con robots sociales y los problemas que son
necesarios de solventar. Publicado en [Alonso-Martin & Salichs, 2011].
2. Se ha desarrollado un sistema multimodal de localización de usuarios respecto
al robot y se ha integrado dentro del sistema de diálogo. Con esto y un conjunto
de reglas (obtenidas tras un estudio proxémico de los usuarios con el robot
3
), se
logra adaptar la distancia de interacción a cada usuario en concreto. Publicado
en [Alonso-Martín et al., 2012].
3. Partiendo de una tesis anterior y del estándar VoiceXML, se ha extendido la
interpretación que se hace del mismo, para soportar todas las mejoras introdu-
cidas. De esta manera, se permite en la propia especificación del diálogo el uso
del multimodo, del multilingüismo, consultas a web semánticas para responder
a preguntas generales, uso de servicios de reproducción de música en-linea, etc.
4. Se ha desarrollado un sistema de síntesis verbal y no verbal, capaz de sinteti-
zar voces y sonidos "con emociones". El sistema verbal desarrollado funciona de
manera distribuida, con múltiples motores de síntesis de voz al mismo tiempo
(actualmente cuatro) y gestionar temporalmente la cola de locuciones, con fun-
ciones de síntesis tales como: pausar/reanudar la locución en curso, cancelar,
cambiar la emoción, "secuestrar" la síntesis sonora, generar sonidos no verba-
les de síntesis en tiempo real que "concuerdan" con los sonidos percibidos, etc.
1
http://www.ros.org/
2
Muchas de estas aportaciones se encuentran refrendadas por su publicación en revistas y confe-
rencias
3
En este caso concreto estás reglas se han obtenido con el robot Maggie
1.3. Estructura del documento
5
El sistema de síntesis de sonidos no verbales es capaz de expresar sonidos que
simulan emociones del propio robot o replicar la voz del usuario en el propio
lenguaje sonoro del robot
4
. Publicado en [Alonso-Martin et al., 2012].
5. Se ha desarrollado un sistema de detección de emociones multimodal integrado
con el sistema de interacción. El sistema usa como entrada de información:
la detección emocional por análisis de la voz del usuario y el análisis de las
expresiones de su rostro mediante técnicas de visión artificial. Esta detección
emocional se puede usar para adaptar los diálogos en su especificación en ficheros
VoiceXML. Publicado en [Alonso-Martin et al., 2013b].
1.3.
Estructura del documento
Esta tesis comienza con una introducción sobre el proceso de interacción natural en
la comunicación entre humanos. Se presenta una descripción de los estudios realizados
en ese campo, en los que se introduce al diálogo como un proceso de interacción
multimodal. Seguidamente se revisa el estado del arte sobre los trabajos que tienen
el objetivo de adaptar la manera de interactuar entre los humanos, para llevarlo
al ámbito de la comunicación humano-máquina, con especial interés en el proceso
comunicativo en el que la máquina es un robot con capacidades de interacción sociales.
A continuación, se presenta el sistema de interacción desarrollado en este trabajo,
denominado RDS (Robotic Dialog System). Este sistema se enmarca dentro de una
arquitectura de control de robots sociales y se detallan sus principales características.
Una vez presentado RDS, en cada capítulo se describen los principales componentes
desarrollados expresamente por el doctorando para este trabajo, y que forman parte
del sistema RDS. Se finaliza con los resultados experimentales llevado a cabo con
usuarios que sirven para dar validez a este sistema.
Es importante remarcar que se ha seguido una aproximación "top-down" (de
arriba hacia abajo), de tal manera que primero se presenta el sistema de interacción
general desarrollado, y posteriormente se describirse en detalle cómo se ha resuelto
cada uno de los sub-problemas que conforman el problema general de interacción na-
tural y que por sí mismos, se pueden consideran un campo de investigación propio.
Se ha seguido esta aproximación para primero mostrar una visión general del sistema
que permita comprender la integración de cada módulo con el sistema general. Por
supuesto, se podía haber optado por un orden diferente a la hora presentar los ca-
pítulos (cronológico, de abajo hacia arriba, siguiendo el flujo de la información, etc),
pero se ha considerado que este es el más adecuado.
En los sucesivos capítulos se describen los componentes que forman parte del
sistema. De esta manera, se han adaptado las técnicas más recientes al sistema RDS,
4
Recordar al robot R2D2 de La guerra de las galaxias
6
Capítulo 1. Introducción
además de realizar alguna aportación significativa al avance del estado del arte en
cada campo de investigación abordado. Estas aportaciones, en su mayoría se han
visto reflejadas en forma de publicación científica. Siguiendo esta aproximación, cada
capítulo tienen su propio estado del arte, aportaciones y resumen.
El contenido es explicado en capítulos del siguiente modo:
Capítulo 1. Corresponde con el capítulo actual y en él se introduce al lector
en el problema tratado por esta tesis, así como las soluciones adoptadas. Se
enumeran las principales aportaciones realizadas y la estructura interna de este
documento.
Capítulo 2. En este capítulo se establecen los principales conceptos que inspi-
ran el resto del documento. Se introduce al lector el problema de la interacción
natural entre humanos, y entre humanos y máquinas. Se describen los estudios
realizados, que investigan la interacción natural entre los humanos, para pos-
teriormente realizar un análisis exhaustivo del estado del arte en la interacción
humano-máquina y especialmente en la interacción humano-robot.
Capitulo 3. En este capítulo se presenta el sistema de interacción propuesto:
RDS (Robotic Dialog System). Este sistema queda enmarcado dentro de la
arquitectura software de control AD-ROS, usada para el control de todos los
sistemas del robot, no sólo los de interacción. Se muestra un diagrama general
de los componentes que conforman el sistema RDS y de su relación entre ellos.
Seguidamente se detallan las principales funciones de cada componente y las
características generales que identifican al sistema RDS.
Capitulo 4. En este capítulo se comienza con la descripción del primero de los
subsistemas que conforman el sistema general de interacción, es el encargado de
la gestión del diálogo. Se realiza un estudio del estado del arte pormenorizado,
con los principales gestores de diálogos agrupados en categorías. Seguidamente
se presenta nuestro gestor de diálogo, IDiM (Interpreted Dialog Management),
basado en el relleno de huecos de información. Se describe como implementar
diálogos usando este gestor y se compara con el resto de gestores analizados.
Capítulo 5. En este capítulo se muestra cómo se realiza el proceso de fusión
multimodal, que logra abstraer al gestor del diálogo de los canales (modos) usa-
dos para la extracción de la información que subyace en cada turno del diálogo.
Esta manera de fusionar la información adapta la teoría de actos comunicativos
de la interacción humana al entorno de la interacción humano-robot. Para su
compresión, se describen y detallan los principales diálogos implementados en
esta tesis.
1.3. Estructura del documento
7
Capítulo 6. Aquí se muestra cómo se ha integrado, dentro del sistema de
interacción, el proceso de reconocimiento automático del habla. Se ha realizado
un estudio exhaustivo de las diversas configuraciones software/hardware que
posibilitan esta tarea y de los desafíos que actualmente están por resolver. Se
presenta la solución adoptada y experimentos sobre la misma.
Capítulo 7. En este capítulo se trata el problema de la localización de los
usuarios espacialmente respecto al robot. Se analiza cómo se ha resuelto en
la literatura este problema. Seguidamente mediante experimentos con usuarios
(estudios proxémicos), se comprueba como se sitúan respecto al robot social
Maggie, en función de diversos aspectos, para establecer reglas válidas para
nuestro sistema de interacción. Con estas reglas y el sistema bimodal de loca-
lización de usuarios (sonora y visual), se logra que el sistema pueda localizar
espacialmente al robot en una situación adecuada al contexto comunicativo.
Capítulo 8. En este capítulo se presenta la detección y gestión de las emo-
ciones y el género dentro del sistema de interacción. Se realiza un estado del
arte de las metodologías y técnicas usadas. Se presenta nuestro subsistema de
detección de género y emociones multimodal basado en: voz y rasgos faciales. Se
ha desarrollado un módulo de detección de género y emociones por voz, además
de integrado dos sistemas comerciales (CERT y SHORE) de detección de emo-
ciones y género mediante visión del rostro del usuario. Sobre estas tres fuentes
de información se toma una decisión de la emoción predominante en el usuario
y su género, esta información se incorpora como entrada multimodal en el acto
comunicativo correspondiente.
Capítulo 9. Con este capítulo se comienza con la descripción de los componen-
tes expresivos del sistema, en concreto con el de la síntesis de voz. Se hace un
análisis de las soluciones posibles. Se presenta el sistema de síntesis de voz, ca-
paz de sintetizar voz con emociones y con varios motores de síntesis. Finalmente
se describe sus características y como ha sido introducido dentro del sistema de
interacción.
Capítulo 10. En este capítulo se describe el resto de componentes expresivos
del sistema como son: los gestos, los sonidos no verbales, y la capacidad de
cantar. Cada uno de ellos se describe individualmente y su integración con el
sistema. Se proponen nuevas vías de desarrollo en cada uno de ellos.
Capítulo 11. En este capítulo final se reflexiona sobre el trabajo realizado a
modo de conclusiones y se establecen las futuras líneas de trabajo en la mejora
del sistema de interacción natural planteado.
8
Capítulo 1. Introducción
Apéndice 1. Experimentos realizados con usuarios reales, en una fase interme-
dia en el ciclo de desarrollo de esta tesis. Provocó la introducción de importantes
mejoras en la interacción.
Apéndice 2. Código fuente de algunos componentes específicos del sistema de
diálogo como son gramáticas, diálogos VoiceXML, etc. que facilitan la compren-
sión del sistema y del texto.
Apéndice 3. Constituye el glosario de acrónimos usados durante la redacción
del manuscrito.
Dado que la presente tesis se enmarca dentro de tesis con mención internacional,
el texto que aparece en las figuras está en inglés, para facilitar la comprensión
del mismo por los revisores expertos de habla no castellana.
CAPÍTULO
2
Sistemas de interacción o diálogo
"El dialogo es el mejor arte en una sociedad, sin él no existiría."-- anónimo
9
10
Capítulo 2. Sistemas de interacción o diálogo
2.1.
Introducción: el diálogo como el proceso de in-
teracción natural
La RAE define el diálogo como "La plática entre dos o más personas que alterna-
tivamente muestran sus ideas o afectos". Otra definición que se puede encontrar es la
que da la Wikipedia: "El diálogo es una forma oral y escrita en la que se comunican
dos o más personajes en un intercambio de ideas por cualquier medio". Finalmente,
en WordReference, se encuentra la siguiente definición: "Conversación entre dos o más
personas que intercambian el turno de palabra".
Como intuitivamente sabemos desde que somos niños, la acción de conversar es el
modo más natural para resolver un gran número de acciones cotidianas entre los hu-
manos. Por otro lado, es una herramienta clave para lo que se ha venido a denominar
"interacción natural", o "natural interaction"(NI) en su traducción al inglés. Los estu-
dios en NI se centran en en el análisis de las características esenciales y descriptivas
de la interacción entre humanos. Estos estudios no resultan sencillos, primero porque
el potencial del lenguaje es mucho mayor que un mero mecanismo de "intercambio
de información", como es normalmente se asume. Segundo, porque la cantidad de
información intercambiada es a menudo mayor que la información adquirida (por el
receptor).
El objetivo es disponer de sistemas que faciliten la comunicación persona-máquina
del modo más natural posible, es decir, a través de la conversación. Se persigue imitar
a los seres humanos en su manera de actuar de tal manera que el sistema de interacción
actúe como un intermediario entre el humano y la máquina (ver Fig. 2.1).
Figura 2.1: El sistema de interacción actúa como una interfaz, o intermediario, entre
el humano y la máquina
.
2.2. Evolución histórica de los sistemas de interacción
11
2.2.
Evolución histórica de los sistemas de interac-
ción
La creencia de que los humanos seremos capaces de interactuar con las máquinas
en una conversación natural ha estado presente como un tema recurrente desde los
inicios de la ciencia ficción, recordar por ejemplo: ("2001: Una odisea del espacio"
(1968), "Blade Runner" (1982), o "Yo, Robot" (2004). Con las recientes mejoras en
el campo de la interacción natural por voz, tales sistemas están empezando a ser
factibles. El diálogo es el modo más natural para resolver un gran número de acciones
cotidianas entre los seres humanos: obtener una determinada información, contratar
un servicio, conocer el estado de un determinado proceso, etc.
Los sistemas de interacción son comúnmente conocidos como sistemas de diálo-
go, entendiendo el diálogo como el proceso de comunicación entre varias partes, que
involucra no sólo al lenguaje como mecanismo de interacción, sino también, gestos,
sonidos, emociones, etc. Dichos sistemas y más en concreto los sistemas multimodales,
son un área activa de investigación.
La interacción por diálogo no es un tema de investigación nuevo, y existen nu-
merosas aproximaciones al problema del diálogo natural. Varias investigaciones se
centran en dicho problema, por citar algunos se pueden leer ([Bach & Harnish, 1979],
[Bruner, 1975], [Searle, 1975, Searle, 1969]). Sin embargo, los sistemas de diálogo más
desarrollados se han implementado en contextos de comunicación muy restrictivos,
como el teléfono o sistemas de acceso mediante PC. La implementación de siste-
mas de diálogo dentro de la robótica no sigue el mismo nivel de desarrollo. Esto
es debido, principalmente, a que los robots tienen cuerpo físico y se mueven por el
entorno natural. Los sistemas de diálogo tienen que estar coordinados con los siste-
mas de percepción y actuación dentro de un entorno real y desestructurado, siendo
una tarea mucho más compleja que la realizada para entornos de atención al cliente
telefónicos o para controlar un smartphone. Sin embargo, es precisamente en es-
tos entornos de interacción con robots, donde la multimodalidad cobra su mayor
importancia ([Cheyer et al., 1998], [Gorostiza et al., 2006a], [Niklfeld et al., 2001],
[Seneff et al., 1996], [Wahlster, 2003a], [Waibel & Suhm, 1997]).
Beneficiándose de las interesantes mejoras en las áreas del reconocimiento del ha-
bla, el procesamiento del lenguaje natural y de la síntesis del habla, las primeras
iniciativas de investigación relacionadas con los sistemas de diálogo oral surgen a
principios de los años 80. El origen de esta área de investigación está ligado a dos
grandes proyectos: el programa DARPA Spoken Language System en E.E.U.U y Es-
prit SUNDIAL en Europa. DARPA se centraron en usar las tecnologías del habla
al dominio de la reserva de vuelos vía telefónica ([Walker et al., 2001]). El proyecto
SUNDIAL trataba con información sobre horarios de avión o tren en cuatro idiomas
europeos. Esta investigación fue el origen de otros numerosos proyectos financiados
12
Capítulo 2. Sistemas de interacción o diálogo
por la Comunidad Europea relativos principalmente al modelado del diálogo, por
ejemplo VERMOBIL, DISC, ARISE, CSELT, LIMSI, etc.
Un sistema de diálogo oral tradicional suele ser un sistema que, para gestionar de
forma exitosa la interacción con los usuarios, incorpora cinco módulos: reconocimien-
to automático del habla (Automatic Speech Recognition o ASR), entender el lenguaje
natural (Natural Language Understanding o NLU ), gestión del dialogo (Dialog Ma-
nager o DM ), generación del lenguaje natural (Natural Language Generation o NLG)
y conversión de texto a voz (Text to Speech o TTS ). Ver fig 2.2.
Figura 2.2: Esquema clásico de un sistema de diálogo sin multimodalidad. Este tipo
de sistemas se usa frecuentemente en sistemas de atención automática de llamadas
(call centers). La voz representa el único modo de entrada y salida de información
del sistema.
En los años 90 se introduce la capacidad de multimodo, en ese sentido destaca
Communicator. Este proyecto, que forma parte de la iniciativa DARPA, tuvo como
objetivo el desarrollo de tecnologías del habla novedosas que pudiesen emplear como
entrada no sólo la voz sino también otras modalidades. Los sistemas desarrollados
en E.E.U.U y Europa eran capaces de interactuar con los usuarios en múltiples do-
minios, en los cuales el usuario y el sistema podían iniciar la conversación, cambiar
2.2. Evolución histórica de los sistemas de interacción
13
de tema o interrumpirse. En el se basaron otros proyectos como el Carnegie Mellon
Communicator ([Rudnicky & Thayer, 1999]). Las líneas de investigación durante es-
tos años estuvieron relacionadas con la mejora de las tasas de éxito de los diversos
módulos de los sistemas de diálogo, sobre todo en la precisión del reconocedor de voz
y la independencia del locutor. A finales de los años 90 y con la proliferación de la
telefonía móvil, la investigación puso el foco en mejorar la interacción en ambientes
muy ruidosos ([Lamel, 2002],[Gauvain, 2002]), y de manera general en aumentar la
robustez de los módulos anteriormente presentados.
A partir de 2003, los expertos han propuesto objetivos de más alto nivel, tales
como proveer al sistema de razonamiento avanzado (mediante planificación, agentes,
sistemas de aprendizaje automático), facultad de adaptación, proactividad, multi-
modalidad y multilingüismo. Estos nuevos objetivos hacen referencia al sistema en
su conjunto y representan tendencias importantes que se alcanzan, en la práctica, a
través del trabajo común en diversas áreas y diversos componentes del diálogo. Así
en contraste con la década anterior cuando los objetivos se definieron por cada área
(módulo), las tendencias actuales de investigación se definen en grandes objetivos
compartidos.
La proactividad es necesaria para que las máquinas pasen de ser consideradas
herramientas y se conviertan en verdaderas entidades conversacionales. Los sistemas
proactivos tienen la capacidad de entablar una conversación con el usuario incluso
cuando este aún no haya solicitado explícitamente la intervención del sistema.
El interés por el desarrollo de sistemas con los cuales obtener una conversa-
ción tan natural y rica como la producida entre seres humanos, fomenta la in-
vestigación sobre interfaces multimodales. En ellas, al contrario que con el
uso de las interfaces tradicionales existe flexibilidad en los modos de entrada y
de salida. Los primeros sistemas de diálogo multimodales combinaban el habla
con mapas gráficos ([Cheyer et al., 1998]) o con escritura ([Waibel & Suhm, 1997])
. La mayoría de estos sistemas usan la multimodalidad a la entrada o a
la salida del sistema. Es en la década de 2000 cuando nuevos proyectos co-
mo Smartkom ([Wahlster, 2003a, Wahlster, 2001a, Wahlster, 2001b, Wahlster, 2006,
Reithinger & Alexandersson, 2003]) se han dirigido en lograr la multimodalidad tan-
to en la entradas del sistema como en la salidas del sistema, lo que se conoce como
simetría multimodal. El citado proyecto Smartkom, con numerosas publicaciones,
patentes y productos comerciales, introduce un sistema de diálogo en el que la sime-
tría multimodal es su principal virtud. En este sistema se habla de fusión multimodal
de las entradas al sistema de diálogo, y de fisión multimodal, de las posibles salidas del
sistema([Wahlster, 2003b]). La aportación de Smartkom no sólo radica en tratar esta
multimodalidad de entrada y salida, sino también en los mecanismos de: gestión del
diálogo, desambiguación mutua, sincronización de las entradas multimodales, resolu-
ción de elipsis multimodal. Sin embargo, su campo de acción no es el de la robótica,
14
Capítulo 2. Sistemas de interacción o diálogo
sino interacción causal en aeropuertos, estaciones de tren, hoteles, restaurantes, etc.
La adaptabilidad se refiere a la adaptación del sistema de diálogo a cada usuario
particular. Los usuarios novatos y los usuarios experimentados pueden desear que el
interfaz se comporte de forma diferente. Otro ejemplo de adaptabilidad es el multilin-
güismo, un mismo sistema de dialogo puede reconocer y expresarse en varios idiomas,
en función del idioma del locutor. Tal y como se describe en ([Jokinen, 2003]) , existen
dos niveles en los que el sistema puede adaptarse al usuario. El más simple es a tra-
vés de perfiles de usuario, con las particularidades de cada usuario, idioma preferido,
nivel de experiencia actual con el sistema, edad, nombre, interacción sobre su tipo de
voz, etc. Un enfoque mas complejo, trata de adaptarse a los aspectos más dinámicos
del usuario, como son sus intenciones y el estado emotivo del mismo. Siguiendo esta
aproximación, surge la computación afectiva.
Desde 2004, existen numerosos proyectos basados en la inteligencia emocional o
computación afectiva para mejorar los sistemas de diálogo. Los sistemas de diálogo con
inteligencia emocional tratan el comportamiento emocional del usuario para mejorar
la interacción entre ambos, reduciendo el número de interrupciones, mal entendidos
y en general frustración con el sistema ([Martinovsky, 2006]).
En cuanto a la portabilidad, trata sobre la independencia del dominio, del idioma
y de la tecnología. Idealmente, los sistemas deberían poder trabajar en diferentes
dominios de aplicación, o al menos ser fácilmente adaptables entre ellos.
En este trabajo se ha añadido un nuevo concepto a los ya presentados en la
evolución de los sistemas de diálogo. Este concepto es el de multisonido (ver la fig.
2.3). Se trata de usar el canal de audio de entrada y salida del sistema para funciones
adicionales al modo verbal (entender y generar voz). Entre estas funciones destacan
la capacidad de analizar el mensaje verbal para obtener la emoción con la que se
comunica el interlocutor, analizar las diferentes señales de audio que se reciben por
cada micrófono para intentar localizar el origen espacial de la fuente sonora, analizar el
nivel de excitación del entorno, identificar y verificar el interlocutor, expresar sonidos
no verbales o generar melodías de voz (capacidad de cantar).
2.3.
Los sistemas de interacción en robótica social
Hasta ahora, se ha descrito qué es el diálogo natural y cómo sirve a los humanos
para transmitir ideas, conocimientos, sentimientos, etc. por medio de diversos canales
de comunicación, siendo el verbal el que cobra mayor importancia. Posteriormente se
ha hablado de los sistemas de interacción natural que tratan de imitar la manera en
que se comunican los humanos, para adaptarlo a la comunicación humano-máquina.
Además se ha visto como estos sistemas han evolucionado a lo largo de las últimas
décadas. Sin embargo, no se ha hablado de sistemas de interacción/diálogo aplicados
a nuestro campo de investigación: la robótica social.
2.3. Los sistemas de interacción en robótica social
15
Figura 2.3: Un sistema de diálogo multisonido usa el canal de audio de entrada y
salida para más tareas que procesar o generar voz (modo verbal de un sistema de
diálogo clásico). Entre estas tareas adicionales, destacan mecanismos para captar
emociones, detectar la excitación del entorno, localización de la fuente sonora, detectar
la actividad de voz, identificar y verificar el interlocutor, expresión de sonidos no
verbales, etc.
16
Capítulo 2. Sistemas de interacción o diálogo
En este trabajo, se entiende un un robot social como aquel que interactúa y se
comunica con las personas, de forma sencilla y agradable, siguiendo comportamientos,
patrones y normas sociales. Por ello, necesita de ciertas capacidades que se enmar-
can dentro del dominio conocido como inteligencia social. La mayoría de los robots
actuales funcionan relativamente bien en entornos controlados, como por ejemplo
los laboratorios, pero surgen problemas cuando operan en entornos con condiciones
variables, como oficinas, casas o fábricas. No obstante, es de esperar que en poco
tiempo el robot social se convertirá en un componente habitual en la vida de cual-
quier humano, como alguna vez lo hizo el teléfono, la televisión, el automóvil, y la
computadora personal.
Como se ha comentado, la implementación de sistemas de diálogo dentro del campo
de la robótica no sigue el mismo nivel de desarrollo que los sistemas vistos en la
sección anterior. Esto es debido principalmente, a que los robots tienen cuerpo físico
y se mueven por el entorno natural. Por tanto, los sistemas de diálogo tienen que estar
coordinados con los sistemas de percepción y actuación dentro de un entorno real,
variable, y desestructurado, siendo una tarea mucho más compleja que la realizada
en laboratorios, en call-centers o para el control de un smartphone. Como se ha
comentado en la introducción, es precisamente en el ámbito de la robótica social,
donde la multimodalidad cobra su mayor importancia, debido a la variedad sensitiva
y expresiva de los robots sociales, donde el número de sensores y actuadores es más
elevado que en cualquier otro sistema [Cheyer et al., 1998] [Gorostiza et al., 2006a]
[Niklfeld et al., 2001] [Seneff et al., 1996] [Wahlster, 2003a] [Waibel & Suhm, 1997].
En sentido general, un sistema multimodal soporta la comunicación con el usua-
rio a través de diferentes modalidades como la voz, los gestos, la escritura, sonidos
no verbales, etc.[Laurence & Nigay. Coutaz, 1993]. Literalmente, "multi" se refiere a
"más de uno" y el termino "modal" cubre la noción de "modalidad" así como la de "mo-
do". Modalidad se refiere al tipo de canal de comunicación utilizado para transmitir o
adquirir información. También abarca a la forma en que se expresa o se percibe una
idea, o la manera en que se realiza una acción. Nuestra definición de multimodalidad
transmite dos características principales que son relevantes para el diseño de software
de los sistemas multimodales: la fusión de diferentes tipos de datos desde/hacia dife-
rentes dispositivos de entrada/salida (E/S), y las limitaciones temporales impuestas
en el procesamiento de información desde/a dispositivos de E/S.
Hasta la fecha, no se encuentra mucha literatura sobre la implementación de sis-
temas de dialogo multimodales en HRI. En esta sección, se describen los principales
sistemas que se pueden encontrar:
Para el robot Jijo-2, en el artículo [Fry et al., 1998] se presenta un sistema de
diálogo que únicamente usa la modalidad de la voz como medio de interacción. En
otros, más avanzados se introduce el concepto de multimodalidad, por citar algu-
nos: [Cassimatis et al., 2004], [Perzanowski et al., 2001a], y [Lemon et al., 2002]. En
2.3. Los sistemas de interacción en robótica social
17
ellos la información es transmitida verbalmente y mediante pantallas táctiles. Ambas
fuentes de información complementaria son fusionada de manera que son capaces de
resolver frases como: "vete allí", al mismo tiempo que se apunta con el dedo una lo-
calización en el mapa de la pantalla táctil. En [Lemon et al., 2002], la interfaz visual
es también usada por el sistema de diálogo para mostrar vídeos al mismo tiempo que
se sintetiza voz. Por ejemplo, el robot pregunta "¿Es ese el coche rojo que estabas
buscando?", mientras se muestra en la pantalla táctil el flujo de imágenes que el robot
percibe a través de su cámara.
En [Hüwel et al., 2006] y [Toptsis et al., 2004] se presenta el robot Biron (ver Fig.
2.4). Su sistema de diálogo fusiona conjuntamente información verbal con información
gestual, siendo capaz de resolver oraciones como: "esto es una planta", mientras se
señala con el dedo a la planta. Este tipo de fenómenos, en que el artículo demostrativo
(en este caso "esto") es sustituido por el objeto físico que se señala, se le conoce como
deíxis verbal
1
.
Figura 2.4: El robot Biron es un robot móvil y social capaz de interactuar con las
personas. Construido en la universidad de Bielefeld (Alemania) y presentado en 2004 .
La interacción es controlada por un sencillo sistema de interacción natural multimodal
basado en voz y una pantalla táctil.
Ademas, sistemas con fusión multimodal han sido usados en varios trabajos de
1
es la parte de la semántica y la pragmática que está relacionada con las palabras que sirven para
indicar otros elementos. Palabras como tú, hoy, aquí, esto, son expresiones deícticas, que nos sirven
para señalar personas, situaciones, lugares, etc. En pragmática, las expresiones deícticas dependen,
para su correcta interpretación, del contexto del hablante, sobre todo del contexto físico, de los
elementos extralingüísticos.
18
Capítulo 2. Sistemas de interacción o diálogo
"sistemas de programación natural". Por ejemplo, en [Iba et al., 2002] un robot as-
piradora es programado usando gestos y voz, por lo que el robot es capaz de fusio-
nar dicha entrada multimodal para inferir acciones que el usuario quiere que realice.
Trabajos similares pueden ser encontrados en [Dominey et al., 2007], donde el robot
HRP-2 (ver Fig. 2.5) fusiona información visual y verbal para la manipulación de
objetos.
Figura 2.5: El robot social HRP-2 integra en su cabeza una cámara y un array de
micrófonos que le permiten interactuar con humanos mediante un sistema de inter-
acción bimodal (visión y voz). Fue presentado en 2004 por el instituto técnico AIST
de Japón
.
En [Stiefelhagen, 2004], Stiefelhagen presenta un sistema multimodal que usa voz,
gestos y el análisis de la orientación de la cabeza del usuario. Los componentes son:
reconocimiento de voz, seguimiento de cara y brazos en 3D, reconocimiento de gestos
de apuntar, reconocimiento de la pose de la cara, un gestor de diálogo, síntesis de voz,
una plataforma móvil y un cámara de visión estéreo. Cada uno de estos componentes
es descrito en el artículo conjuntamente con resultados experimentales. El trabajo
y los componentes presentados constituyen los bloques básicos para la interacción
multimodal. Estos son usados por robot humanoides cooperativos del grupo de trabajo
alemán (Sonderforschungbereich).
En los últimos tiempos, otros proyectos se han dirigido hacia el desarrollo pleno de
la multimodalidad a la entrada y salida del sistema: (simetría multimodal). Como
ya se mencionó, por sistema de diálogo con simetría multimodal se entiende, que se
gestiona tanto la entrada multimodal como la salida multimodal, no teniendo por qué
ser exactamente el mismo número de canales usados en ambos casos. La gestión de
la entrada multimodal se conoce como fusión multimodal, mientras que la gestión de
la salida multimodal se conoce como fisión multimodal. No obstante, resulta difícil
encontrar en la literatura sistemas de interacción con simetría multimodal aplicados
al campo de la robótica social.
2.4. Resumen
19
2.4.
Resumen
En las dos últimas décadas estos sistemas han ido evolucionando, desde una ver-
sión clásica a principios de los años 80, con básicamente cinco módulos (ASR, NLP,
DM, NLG, TTS)
2
, hasta los modernos sistemas actuales, que incluyen nuevos com-
ponentes y multimodo. El uso tradicional de los sistemas de diálogo telefónicos se
está desplazando hacia nuevas áreas. Es en su aplicación práctica en el campo de la
robótica social, donde el multimodo logra su máxima expresión. Recientes trabajos
han supuesto avances en el estado del arte incorporando nuevos componentes, con
el objetivo de conseguir interacciones más naturales. Además del multimodo, se han
introduciendo mejoras en la interacción relativas a: la proactividad, la adaptabilidad,
la gestión de emociones, y la portabilidad.
2
Ver glosario de términos en el apéndice primero
20
Capítulo 2. Sistemas de interacción o diálogo
CAPÍTULO
3
Robotics Dialog System (RDS): propuesta de un sistema de
interacción natural
name,
language,
age,
voiceprint,
experience,
dialogHistory
User
Profile
Automatic
Speech
Recognition
(ASR)
Audio
Extraction
Features
Natural
Language
Proccesing
(NLP)
User
Localization
Emotion
Detection
Multimodal
Fusion
(NLSML)
DIALOG
MANAGER
IDIM
DIALOGS: VXML
FILES
Natural
Language
Generation
(NLG)
Emotional
Text To
Speech (eTTS)
Sing
Generaton
(Vocaloid)
Non-Verbal
Sound
Generation
text
features
features
semantic:
atribute-value
localization
emotion/arousal
User Communicative Act xml
vxml
song
semantic,emotion,features
semantic, language,
emotion, character
words,language,
emotion, character
User
Identification
name
features
AUDIO
acustic signal
VOICE
REAL-TIME
SOUNDS
MUSIC
Engagement
Gestures
MOTOR/VISUAL
GESTURES
gesture
Body
Sensibility
TOUCH
capacitive signal
body part
VISION
images
Robot
Emotional
State
emotion
RFID
VISION
OCR
text
written
text
RFID
Reader
MULTIMODAL FISION
LASER
distance
information
Gesture
Recognition
rfid card
text
grid
points
gesture
image
Google/
Microsoft
Translate
Wolfram
Alpha
"La mejor forma de predecir el futuro es implementarlo." -- David Heinemeier
Hansson
21
22
Capítulo 3. Robotics Dialog System (RDS): propuesta de un sistema de interacción
natural
3.1.
El ecosistema
3.1.1.
Entorno software
El sistema de interacción
1
que se presenta a continuación está formado por mul-
titud de módulos que conviven a su vez con otros pertenecientes a la arquitectura de
control. La arquitectura de control se encarga de gestionar todas las acciones, tareas,
y procesos del robot. Entre estas tareas algunas tienen que ver con la interacción, y
por lo tanto con el sistema de interacción, mientras que otras tienen que ver con otros
aspectos, como pueda ser la toma de decisión, la exploración del entorno, etc.
Siguiendo un esquema basado en la modularidad y la abstracción (ver Fig. 3.1)
se puede entender el ecosistema en el que funciona el sistema de diálogo. En el nivel
inferior se encuentran los componentes hardware: sensores, motores, computadoras,
etc. Cada computadora ejecuta un sistema operativo; en el caso de nuestros robots,
concretamente la distribución Ubuntu de Linux. A su vez, cada sistema Ubuntu,
ejecuta la arquitectura de control robótica. La arquitectura de control es capaz de
comunicar los distintos módulos que la conforman, proporcionando los mecanismos
de comunicación necesarios. A lo largo de los años que ha durado la elaboración de
la tesis doctoral, esta arquitectura de control ha ido evolucionando.
Partiendo de una arquitectura definida teóricamente conocida como AD (arqui-
tectura automática-deliberativa), que fue descrita e implementada en trabajos previos
[R. Rivas, A. Corrales, R. Barber, 2007, Barber & Salichs, 2001a], se ha ido evolucio-
nando hasta llegar a la arquitectura actual: una arquitectura híbrida entre AD y el
nuevo "estándar de facto" en las arquitecturas robóticas, la arquitectura ROS (Robot
Operating System) [Quigley et al., 2009]. Esta nueva arquitectura de control, que se
la puede denominar como AD-ROS, permite la convivencia de cualquier módulo desa-
rrollado en "la antigua AD" y "la moderna ROS", de manera que se conserva todo el
trabajo desarrollado durante años por nuestro grupo de investigación y se incorpora
la posibilidad del uso de los miles de módulos desarrollados por la comunidad ROS.
Esto, posibilita que cualquiera de los componentes desarrollados para este trabajo,
y del sistema de diálogo completo, puedan ser usados por cualquier investigador, de
cualquier lugar del mundo, sobre cualquier robot capaz de ejecutar ROS. La arqui-
tectura de control facilita la tarea de distribuir el software, ya que cualquier módulo
puede estar corriendo en cualquier computador, incluso fuera del robot; en este senti-
do, la única restricción es dada por el módulo (o los módulos) que necesite interactuar
directamente sobre un actuador y/o sensor, ya que necesitará comunicarse con él (de
manera local o a través de la red).
1
Recordar que durante todo el documento se usa indistintamente los términos de "sistema de
interacción" y "sistema de diálogo", ya que el diálogo es entendido como un proceso de interacción
multimodal
3.1. El ecosistema
23
Figura 3.1: El sistema de interacción propuesto (RDS) convive con otros sistemas
pertenecientes a la arquitectura de control. En la figura se representa el sistema de
interacción RDS, el sistema de toma de decisión ("Decision Making"), el sistema
de navegación por el entorno ("Navigation"), y el secuenciador ("Sequencer "). Estos
sistemas se comunican entre sí mediante diversos mecanismos de comunicación que
proporciona la arquitectura de control, en este caso la arquitectura ROS. A su vez
la arquitectura de control ROS corre sobre sistemas operativos Ubuntu (una de las
distribuciones más populares de Linux).
24
Capítulo 3. Robotics Dialog System (RDS): propuesta de un sistema de interacción
natural
Dentro de la arquitectura robótica AD-ROS conviven multitud de sistemas: el
sistema de toma de decisiones, el sistema de navegación, el secuenciador, etc. En ese
sentido, el sistema de diálogo es un sistema más dentro de la arquitectura de control,
capaz de interactuar con el resto de sistemas, proporcionándoles la capacidad y la
abstracción de realizar una interacción de alto nivel con el usuario.
3.1.2.
Entorno hardware
Actualmente, el sistema RDS constituye el sistema de interacción de los robots
desarrollados por el grupo de trabajo de robots sociales del RoboticsLab
2
. Está siendo
utilizado con éxito en los robots Maggie, Mopi, y Flory. Recientemente, se ha incor-
porado también en dos nuevas plataformas: el robot Mini, enmarcado en un proyecto
de investigación incipiente en colaboración con la fundación Alzheimer
3
(ver Fig. 3.2),
y los robots del proyecto europeo Monarch
4
.
El robot social Maggie constituye una plataforma de investigación so-
bre la que han versado numerosos trabajos del grupo, por citar algu-
nos [Gonzalez-Pacheco et al., 2011, Alonso-Martin et al., 2011, Salichs et al., 2006a,
Gorostiza et al., 2006b]. En estos trabajos, el robot Maggie ha sido ampliamente des-
crito. En este trabajo ha sido la plataforma preferida del autor, puesto que consta
con el mayor tipo de modalidades de comunicación posibles, además de ser el primero
de los robots creados y con el que comenzó el desarrollo de esta tesis.
Como se ha comentado, el sistema también ha sido probado satisfactoriamente
en los demás robots sociales del grupo
5
. El robot modular Mopi, es el encargado de
dotar de movilidad al robot modular Flory.
Recientemente se está trabajando en la integración del sistema en la nueva plata-
forma robótica destinada al cuidado y estimulación de personas mayores con proble-
mas de Alzheimer.
3.2.
La multimodalidad soportada por el sistema
El sistema RDS está concebido para establecerse como el sistema básico de inter-
acción en cualquier robot que use la arquitectura de control ROS. A continuación se
va a detallar cuales son estos canales de entrada y salida que soporta nuestro sistema
6
.
2
http://roboticslab.uc3m.es/roboticslab/
3
http://cuidadoalzheimer.com/tag/uc3m/
4
https://mis.u-picardie.fr/R-Discover/images/stories/workshop/sequiera_erf.pdf
5
El sistema ha sido probado, pero no al mismo nivel que el robot Maggie. Esto se debe a que
se han realizado numerosos shows en conferencias, reuniones, televisiones con el robot Maggie, y no
tantos con el resto de robots, que se encuentran actualmente en un nivel de menor madurez
6
Pese a que el sistema es válido para cualquiera de los robots que presenten algunos o todos estos
canales de entrada y salida, esta descripción se centra en el robot Maggie. Sobre esta plataforma
3.2. La multimodalidad soportada por el sistema
25
Figura 3.2: Los robots sociales construidos y programados por el grupo de robots
sociales de la Universidad Carlos III sirven como plataforma para numerosos trabajos
de investigación. Estos robots han servido como soporte para la realización del trabajo
aquí presentado, especialmente el robot social Maggie (a la izquierda en la figura)
3.2.1.
Modos de entrada de información
Audio. Para recibir audio, es necesario del uso de uno o varios micrófonos si-
tuados estratégicamente. En el robot Maggie, el audio es recibido a través de
los micrófonos incorporados en su cuerpo. En la base del mismo, formando una
circunferencia de 40 cm de radio y a 21 cm del suelo, se encuentran 8 micrófonos
que se conectan por USB al ordenador interno del robot. Estos 8 micrófonos se
usan fundamentalmente para tareas de localización de la fuente sonora. Para el
análisis de voz, el robot incorpora dos micrófonos en la cabeza. Para una in-
teracción en entornos especialmente hostiles (mucho ruido ambiental), también
es posible interactuar con el robot mediante auriculares inalámbricos o blue-
tooth
7
, con la consiguiente perdida de naturalidad (ver el capítulo 6 donde
se describe todo con mayor nivel de detalle). El audio captado por el robot se
usa fundamentalmente para las siguientes tareas: reconocimiento de voz basado
en gramáticas, reconocimiento de voz de texto libre, detección de emociones
en la voz, localización espacial de usuarios, cálculo de nivel de arousal (excita-
ción) del entorno, generación de sonidos y acompañamiento musical que casen
perfectamente con la voz recibida.
de investigación se han realizado la mayor parte de las pruebas, y consta de todos los canales de
entrada y salida aquí enumerados
7
http://en.wikipedia.org/wiki/Bluetooth
26
Capítulo 3. Robotics Dialog System (RDS): propuesta de un sistema de interacción
natural
Visión. El robot puede estar dotado de tres mecanismos basados en visión de
percibir el entorno físico que le rodea: mediante cámara web (Maggie la incor-
porada en su boca
8
), cámara de profundidad (Maggie, usa una cámara Kinect
9
) y telémetros laser (Maggie incorpora un láser situado encima de la base móvil
10
). Estos sensores están dedicados a tareas, algunas actualmente en desarrollo,
de: navegación por el entorno, detección e identificación de usuarios, detección
de gestos y poses, detección de objetos y lectura de texto escrito (OCR).
RFID. El robot puede estar equipado de uno o varios lectores de etiquetas de
radio frecuencia (RFID), concretamente el robot Maggie, consta de varios lec-
tores incorporados en su cuerpo, uno en la cabeza y otro en la base, ambos
de corto alcance (unos 20 cm. para leer una tarjeta), y otros dos en sus cos-
tados de mayor alcance (unos 100 cm. aproximadamente). La interacción por
etiquetas está destinada fundamentalmente a tareas de identificación de obje-
tos, como por ejemplo medicamentos, o incluso al control del robot por diálogos
por etiquetas. En este modo por etiquetas de radio frecuencia, cada una de ellas
representa, mediante un dibujo adecuado (pictograma), cada una de las posi-
bles habilidades del robot
11
. Este tipo de interacción es adecuada para niños
pequeños, personas muy mayores o entornos muy ruidosos donde la interacción
por voz se ve notablemente afectada.
Tacto. El robot puede estar dotado de varios sensores capacitivos
12
capaces de
detectar cuándo el usuario está tocando el robot en la parte del cuerpo donde
esta situado dicho sensor. El sensor capacitivo no es capaz de notar diferencias
de presión en el tacto, siendo únicamente binario (tocado / no tocado). Se usa
como posible de entrada de información para el sistema de diálogo, así como
para simular cosquillas en el robot.
Smartphones
13
y tablets
14
. Es posible también la entrada de información me-
diante la tablet incorporada en el pecho del mismo o mediante teléfonos in-
teligentes. En ambos se presentan un conjunto de opciones (dependiendo del
diálogo y la finalidad concreta de la interacción), que el usuario puede ir acti-
vando/desactivando mediante sus dedos.
8
http://www.logitech.com/es-es/webcam-communications/webcams
9
http://www.xbox.com/es-es/kinect
10
http
: //www.sick.com/group/EN/home/products/product
p
ortf olio/optoelectronic
p
rotective
d
evices/P ages/saf ety
l
as
11
El repertorio de habilidades del robot Maggie es muy variado. Cada habilidad tiene su tarjeta
de radio frecuencia asociada
12
http://en.wikipedia.org/wiki/Capacitivesensing
13
http://en.wikipedia.org/wiki/Smartphone
14
http://en.wikipedia.org/wiki/Tabletcomputer
3.3. Componentes de RDS
27
3.2.2.
Modos de salida de información
Como sistema de diálogo multimodal simétrico, la multimodalidad se presenta
tanto a la entrada del sistema como a la salida del mismo, por lo que son necesarios
diversos canales de salida o expresión de información:
Audio. El robot Maggie tiene un sistema de cuatro altavoces situados debajo
de su cabeza, los cuales permiten comunicarse con el usuario mediante voz y
sonidos. Estos altavoces son usados para la generación de voz con emociones,
sonidos no verbales, generación musical y reproducción de música.
Gestos expresivos del diálogo (o como se conoce en inglés, "engagement ges-
tures"). Mediante brazos, cabeza, párpados y base móvil el robot es capaz de
realizar gestos que complementan el diálogo. Dentro de este repertorio de gestos
se encuentran algunos como: negaciones, afirmaciones, seguir con la mirada al
usuario, baile, navegación por el entorno. Estos gestos se realizan de manera
sincronizada con la voz y los sonidos mediante el propio gestor de diálogo.
Infrarrojo. Maggie es capaz de controlar electrodomésticos mediante comunica-
ción por infrarrojos. En este sentido, el robot incorpora un mando de infrarrojos
programable que permite emitir la señal adecuada para encender/apagar tele-
visores, aires acondicionados, cadenas musicales, etc.
3.3.
Componentes de RDS
El sistema de diálogo propuesto para nuestro robot (ver Fig. 3.3), necesita una
entrada de información coherente en el tiempo y de contenido semántico, obtenida
de fusionar la información que proporcionan cada uno de las entradas sensoriales
posibles.
28
Capítulo 3. Robotics Dialog System (RDS): propuesta de un sistema de interacción
natural
.-)'-%
*!!$
!)#(%-%)(
. %)
1-+-%)(
!-.+!,
-.+
(#.#!
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)%3-%)(
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!(!+-%)(
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!')-%)($+-!+
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!')-%)($+-!+
,!+
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('!
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(##!'!(-
!,-.+!,
#!,-.+!
) 2
!(,%%%-2
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) 2*+-
%'#!,
))-
')-%)(
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-!1-
0+%--!(
-!1-
! !+
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%()+'-%)(
!,-.+!
!)#(%-%)(
+4 +
-!1-
#+%
*)%(-,
#!,-.+!
%'#!
))#!
%+),)-
+(,-!
)+'
*$
Figura
3.3:
Esquema
general
del
sistema
de
in
teracción
RDS.
A
la
derec
h
a
se
represen
tan
los
actuadores,
en
la
parte
inferior
los
sensores,
y
en
la
p
arte
cen
tral
el
gestor
d
el
diálogo.
En
tre
los
sensores
y
el
gestor
de
diálogo
se
ilustran
varios
mó
dulos
que
p
ro
cesan
la
información
sensorial
para
en
tregarla
al
gestor
de
diálogo.
En
la
parte
derec
ha
se
encuen
tran
los
mó
dulos
relacionados
con
la
expresividad
del
rob
ot.
El
esquema
general
del
sistema
RDS
actualmen
te
esta
siendo
mejorado
con
la
inclusión
de
un
n
u
ev
o
m
ó
dulo
d
e
"fisión
m
u
ltimo
dal"
que
actúe
d
e
in
termediario
en
tre
el
gestor
del
d
iálogo
y
los
mó
dulos
expresiv
o
s
.
3.3. Componentes de RDS
29
El sistema de diálogo está compuesto por diversos componentes que realizan ta-
reas específicas de manera desacoplada y distribuida. Estos componentes se pueden
agrupar en:
1. Gestor del Diálogo (IDiM): se encarga de gestionar los turnos de comu-
nicación y dadas unas entradas de información, generar unas salidas. Es un
gestor basado en el paradigma de rellenado de huecos de información, con-
cretamente basado en el estándar Voice XML 2.1
15
extendido con funcio-
nes multimodales. Otros autores, entre los que destacan [Bennett et al., 2002]
Eberman,
[Eberman et al., 2002]
[Kibria Hellström, 2007]
[Lucas, 2000]
[Niklfeld et al., 2001], también usan este sistema de interacción, si bien casi nin-
guno de los estudios se ha realizado sobre robots sociales, estando la mayoría
de ellos centrados en entornos telefónicos o web.
Este paradigma trata de rellenar un hueco de información antes de pasar al
siguiente. Para rellenar cada uno de los huecos de información es posible hacerlo
mediante cualquiera de los canales de comunicación posible: voz, tacto, gestos,
etc. o la combinación de ellos en un mismo mensaje. Un ejemplo sencillo puede
ser intentar reservar un vuelo, en el que los huecos de información podrían
ser: hora de salida, hora de llegada, ciudad origen, ciudad destino y compañía
área. Todos estos huecos se pueden ir rellenando mediante sucesivas preguntas
y respuestas entre el usuario y el sistema, o mediante una única frase, como por
ej: "quiero salir de Madrid a las 7 de la mañana y llegar a París a las 9 de la
mañana con Raynair".
Recientemente se esta trabajando en la integración de un nuevo gestor de diá-
logo, conocido como Iwaki. Este gestor continua usando huecos de información
(slots), pero con la ventaja de que es capaz de planificar la interacción mediante
el uso de pre y post condiciones.
2. Módulo de fusión multimodal: cuando se habla de fusión multimodal es
importante resaltar que esta se puede hacer a dos niveles (ver Fig 3.4). En el
más bajo se encuentra la fusión que se realiza a nivel de módulos de percepción.
Veámoslo con un ejemplo, para la tarea de localizar una persona respecto al
robot, suele ser necesario de varias entradas de información que son fusiona-
das para conseguir una mayor precisión en dicha localización (audio, visión y
láser). Este tipo de fusión de información, al nivel más bajo, para obtener una
información más relevante semánticamente para el diálogo es lo que se entiende
como fusión multimodal de bajo nivel.
Aquí se hace referencia a un tipo de fusión multimodal de un nivel de abstracción
más alto, en el que toda la información semánticamente relevante para el diálogo
15
http://www.w3.org/TR/voicexml21/
30
Capítulo 3. Robotics Dialog System (RDS): propuesta de un sistema de interacción
natural
(que es suministrada por otros módulos) tiene que ser fusionada temporalmente
y entregada al gestor del diálogo. En este sentido, la fusión multimodal de
alto nivel tiene más que ver con aspectos temporales y de identificación de
los actos comunicativos que con las diversas fuentes de entrada de información
([Falb et al., 2007] [Shimokawa Sawaragi, 2001]).
Figura 3.4: Niveles de Fusión Multimodal
Por lo tanto, la multimodalidad del sistema de diálogo nos brinda la posibilidad
de comunicarnos con el sistema de diálogo por diferentes canales de comunica-
ción: voz, gestos, tacto, tarjetas de radio frecuencia, sonidos, etc. La información
o el mensaje transmitido simultáneamente por cada canal de comunicación con-
forma un mensaje comunicativo global a todos ellos. Por cada canal se transmite
cierta información que complementa la transmitida por el resto de canales. Es-
ta información que viaja por cada canal tiene cierto significado semánticamente
relevante para el gestor del diálogo, y es generada por los distintos módulos del
sistema de diálogo que trabajan directamente con los sensores del robot.
Es el módulo de fusión multimodal el que se encarga de agrupar la entrada de
información recibida por cada uno de los canales en paquetes de información
3.3. Componentes de RDS
31
mayores con un significado o mensaje global. En este mensaje global, que lo
se conoce como acto comunicativo, el canal o los canales usados carecen de
importancia. Por lo que, se puede afirmar que el módulo de fusión multimodal
proporciona al gestor de diálogo la abstracción necesaria para obviar los canales
usados para obtener la información relevante para el diálogo. Es la información
recibida en los actos comunicativos la que sirve al gestor de diálogo para rellenar
los huecos de información planteados en cada diálogo concreto.
3. Módulos de entrada de información: los componentes que trabajan sobre
las entradas sensoriales para procesar dicha información y entregar al Gestor de
Diálogo (IDiM) información relevante. Son los siguientes:
Reconocimiento automático del habla (ASR): Se encarga de traducir voz
a texto. Para ello, se ha implementado un sistema modular que permite
conectar varios reconocedores de voz, que pueden trabajar en paralelo sobre
las mismas muestras de audio. Actualmente se trabaja con el reconocedor
de voz basado en gramáticas de Loquendo y el reconocedor basado en el
servicio web de Google ASR.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP): se encarga de extraer informa-
ción relevante del mensaje recibido ("semantic extraction"), con indepen-
dencia del canal por el que se ha recibido dicho mensaje (reconocimiento
de voz, de texto escrito, radio frecuencia...). Esta información extraída se
enriquece o complementa con información del mundo ("semantic enhace-
ment "). Esta información del mundo suele almacenarse en las llamadas
bases de conocimiento, por lo que el enriquecimiento semántico se lleva a
cabo mediante consultas a estas enormes bases de conocimiento.
El tipo de información extraída suele corresponder a: pares atributo-valor,
entidades, conceptos, la temática del discurso, "sentiment", expresiones
temporales, dirección de correo, etc. Existen numerosos desarrollos que
facilitan de manera comercial la extracción de esta información como son:
Semantria
16
, Bitext
17
, TextAlytics
18
, etc.
Las bases de conocimiento más usadas son Google FreeBase
19
, Wolfram
Alpha
20
, Classora
21
, etc.
16
https://semantria.com/
17
http://www.bitext.com/es/
18
https://textalytics.com/inicio
19
http://www.freebase.com/
20
http://www.wolframalpha.com/
21
http://www.classora.com/
32
Capítulo 3. Robotics Dialog System (RDS): propuesta de un sistema de interacción
natural
Conversor de texto escrito a texto máquina (OCR): reconoce y digitaliza
el texto escrito a mano, para ello se usan técnicas de OCR. Para mayor
detalle ver [Alonso-Martin et al., 2011].
Lectura de etiquetas de radio frecuencia (RFID): lee la información escrita
en etiquetas de radio frecuencia tanto activas como pasivas. Para ampliar
información consultar [A.Corrales, R.Rivas, 2009].
Identificación de usuarios: este componente se encarga de identificar al
usuario con el que está dialogando por su tono de voz. Para ello, en la fase
de registro del usuario con el sistema, el sistema guarda información del
timbre del usuario (voiceprints).
Identificación de emociones en los usuarios: las emociones del usuario son
captadas en función del tono de voz percibido por el sistema. Para ello,
es necesario construir un clasificador que determine que emoción se co-
rresponde, para dicho usuario, con las características sonoras extraídas de
su voz, las voiceprints y la historia previa con el diálogo. Para ampliar
consultar la publicación [Alonso-Martin et al., 2013b].
Localización de usuarios: este componente se encarga mediante el sistema
auditivo del robot, formado por 8 micrófonos y diferencias en amplitud de
la señal recibida por cada uno de ellos, de localizar el origen de la fuente
sonora. La localización sonora se apoya en la localización mediante láser
para determinar con mayor precisión dónde se encuentra el usuario. Con
esta información de disposición espacial, más la información que se han
obtenido previamente en experimentos proxémicos del robot con usuarios
reales, el sistema de diálogo puede determinar la situación más adecuada
del robot frente al usuario. Para profundizar se recomienda leer la publi-
cación [Alonso-Martín et al., 2012]. Recientemente se esta ampliando este
sistema por uno más avanzado y preciso que incluye la información de
profundidad suministrada por una cámara 3D.
Sistema del tacto: este componente es capaz de detectar cuándo una extre-
midad del robot ha sido tocada. Actualmente no es capaz de determinar la
presión ejercida por el usuario ni exactamente el gesto con el que ha sido
tocado.
Detección de poses del usuario: este componente se encarga de determinar
la pose, es decir de clasificar la posición del cuerpo del usuario de entre
las posibles. Es capaz de determinar si una persona está sentada, de pie,
señalando a la izquierda, derecha o al frente, entre otros. Este sistema usa
una cámara estereoscópica de profundidad y mecanismos de aprendizaje
automático.
3.3. Componentes de RDS
33
Otros: existen componentes que se encargan de facilitar la conexión de
entrada de información por tablet, smartphone o joypad.
4. Módulos de salida de información: los componentes que se encargan de
expresar o transmitir el mensaje suministrado por el gestor del diálogo (IDiM)
al usuario y que trabajan con las salidas del sistema. Ver la figura 3.3. Estos
componentes son:
Sistema de expresión verbal y sonora: el módulo de eTTS (texto a voz con
emociones) permite realizar tareas complejas, como son: gestionar la cola
de luciones, traducir textos entre mas de 40 idiomas, además de adoptar
distintos tonos de voz en función de los motores usados (Loquendo, Fes-
tival, Microsoft TTS y Google TTS ). El módulo de "Non-Verbal Sound
Generation" permite sintetizar sonidos no verbales en tiempo real, que
permiten expresar al robots mensajes de manera similar a los producidos
por la voz, pero en su propio lenguaje "robótico". Este tipo de sonidos se
generan mediante el lenguaje de programación musical Chuck
22
. "Sing Ge-
neration" permite que el robot sea capaz de cantar mediante el software
musical Vocaloid
23
.
Generación de lenguaje natural (NLG): Este sistema de se encarga de con-
vertir información codificada en la computadora a lenguaje natural enten-
dible por las personas. En la práctica se utiliza para construir frases en
tiempo real partiendo de una idea. De esta manera, se consiguen diálogos
más variados y naturales. Por ejemplo si la idea a transmitir es la de "sa-
ludar", puede ser convertido a los siguientes textos: "Hola, estoy encantado
de hablar contigo", o bien "Hola, amigo", entre otros. Este mecanismo de
convertir valores "semánticos" a "texto enlatado" puede hacerse de diver-
sas formas. En nuestro sistema se ha usado un modelo muy sencillo de
gramáticas o plantillas, muy similar a los usados en el reconocimiento de
voz.
Gestos expresivos: permite al robot mediante sus extremidades (brazos,
parpados, cabeza, cuello y base) realizar gestos típicos de cualquier diálogo,
como son, negaciones, asentimientos, exclamaciones, incluso pasos de baile.
Finalmente y aunque no es un componente propiamente dicho, el robot es
capaz también de comunicarse mediante imágenes proyectadas en el tablet-
PC, controlar componentes electrónicos mediante un mando infrarrojo,
reproducir música descargada bajo demanda de Internet.
22
http://chuck.cs.princeton.edu/
23
http://www.vocaloid.com/en/
34
Capítulo 3. Robotics Dialog System (RDS): propuesta de un sistema de interacción
natural
5. Otros módulos: además existen ciertos componentes presentes en el sistema de
diálogo, que comunican con servicios web, que suministran entrada de informa-
ción necesaria para el gestor de diálogo. Estos servicios usados son traductores
automáticos (Google Translate
24
y Microsoft Translate
25
), buscador semántico
(Wolfram Alpha
26
) y reproductor musical Goear (
27
).
3.4.
Principales características de RDS
Las principales características que describen al sistema aquí presentado son las
siguientes:
Interpretado. El sistema es interpretado, es decir se desacopla la especificación
del diálogo concreto a cada situación (en ficheros de texto plano XML) de
su interpretación y ejecución por el gestor del diálogo. Por lo tanto, se puede
hablar de dos partes: la parte software, que es el propio Gestor de Diálogo IDiM,
que ejecuta y interpreta los diálogos propiamente dichos. Y por otra parte, los
diálogos quedan especificados en ficheros XML
28
que establecen ciertos huecos
de información a rellenar.
Adaptable. El diálogo puede adaptarse a cada usuario en base a características
estáticas y dinámicas. Las estáticas son almacenadas en perfiles de usuario, que
son aprendidas durante la interacción mediante diálogo natural con el usuario:
idioma, nombre, edad y huellas de voz. Los factores dinámicos del usuario como
son la experiencia con el sistema, la emoción detectada (computación afectiva),
la situación espacial respecto al robot (proxémica) también sirven para persona-
lizar la interacción. Los factores dinámicos del propio robot, como es su estado
emocional también puede ser tenido en cuenta por cada diálogo específico. Esta
adaptabilidad también se refleja en el multilingüismo: el diálogo es capaz de
llevarse a cabo en multitud de idiomas.
Simétrico multimodal. La interacción puede ser llevada por varios canales de
entrada y salida de información. En este sentido, la multimodalidad se tiene en
cuenta tanto a la entrada del sistema (fusión multimodal) como en las salidas
(fisión multimodal). Los componentes del sistema de diálogo que lo convierten
en simétrico multimodal han sido mencionados previamente.
24
http://translate.google.es/
25
http://www.microsofttranslator.com/
26
http://www.wolframalpha.com/
27
http://www.goear.com/,http://www.splitcc.net/Downloads/playgoear.pl
28
http://en.wikipedia.org/wiki/VoiceXML
3.5. Resumen
35
Multisonido. Por multisonido se entiende un sistema en el que la entrada y sa-
lida sonora no se limita única y exclusivamente al reconocimiento y síntesis de
voz. La voz puede ser usada para más tareas, además de existir otros medios
sonoros no basados en voz. Siguiendo esta definición, el sistema multisonido
aquí propuesto es capaz de analizar el audio de entrada para: realizar locali-
zación sonora, clasificar la voz del usuario en emociones, detectar el nivel de
excitación-arousal del entorno, reconocer la voz, identificar al usuario. Es ca-
paz de sintetizar sonidos para: generar voz con emociones, generar sonidos no
verbales robóticos en tiempo real que aumentan notablemente la expresividad
del robot, expresarse musicalmente mediante cante y finalmente la capacidad
de reproducir de música online.
3.5.
Resumen
En este capítulo se presentó el sistema de interacción natural entre robots y huma-
nos llamado RDS. Este sistema convive con el resto de sistemas que forman parte del
sistema operativo que controla cada robot, AD-ROS. Se ha realizado una descripción
general del sistema y de los componentes que lo forman, los canales/modos que gestio-
na el sistema así como sus principales características. Una descripción pormenorizada
de cada componente se hace en los siguientes capítulos.
36
Capítulo 3. Robotics Dialog System (RDS): propuesta de un sistema de interacción
natural
CAPÍTULO
4
Gestión del diálogo
name,
language,
age,
voiceprint,
experience,
dialogHistory
User
Profile
Automatic
Speech
Recognition
(ASR)
Audio
Extraction
Features
Natural
Language
Proccesing
(NLP)
User
Localization
Emotion
Detection
Multimodal
Fusion
(NLSML)
DIALOG
MANAGER
IDIM
DIALOGS: VXML
FILES
Natural
Language
Generation
(NLG)
Emotional
Text To
Speech (eTTS)
Sing
Generaton
(Vocaloid)
Non-Verbal
Sound
Generation
text
features
features
semantic:
atribute-value
localization
emotion/arousal
User Communicative Act xml
vxml
song
semantic,emotion,features
semantic, language,
emotion, character
words,language,
emotion, character
User
Identification
name
features
AUDIO
acustic signal
VOICE
REAL-TIME
SOUNDS
MUSIC
Engagement
Gestures
MOTOR/VISUAL
GESTURES
gesture
Body
Sensibility
TOUCH
capacitive signal
body part
VISION
images
Robot
Emotional
State
emotion
RFID
VISION
OCR
text
written
text
RFID
Reader
MULTIMODAL FISION
LASER
distance
information
Gesture
Recognition
rfid card
text
grid
points
gesture
image
Google/
Microsoft
Translate
Wolfram
Alpha
"Todo el mundo en este país debería aprender a programar un ordenador, porque eso
te enseña a pensar."-- Steve Jobs
37
38
Capítulo 4. Gestión del diálogo
4.1.
Introducción
En el capítulo anterior se ha presentado los rasgos generales del sistema de diálogo
RDS en su conjunto, haciendo una descripción por módulos y funcionalidad. Este
capítulo se centra en describir el componente principal del sistema, ya que es el que
se encarga de la gestión del diálogo propiamente dicho.
Los gestores de diálogo implementados hasta la fecha en robots sociales suelen
estar fuertemente acoplados a una habilidad concreta del robot cuyo fin es bastante
específico. Esto supone una serie de limitaciones claras, tanto si se quieren realizar
modificaciones en el diálogo, como si el conjunto de habilidades del robot es amplio,
dinámico y variable. En este trabajo se presenta un nuevo gestor de diálogo, al que
se ha denominado IDiM, que separa el manejador de diálogo de la implementación
del diálogo en sí misma. De este modo, el manejador de diálogo carga, interpreta y
navega entre distintas implementaciones de diálogos en tiempo de ejecución. El gestor
presentado consigue unir las necesidades semánticas de cada habilidad interactiva del
robot, con una implementación de diálogo para cada habilidad. Se forma así un mapa
semántico o un contexto de diálogo concreto que se va modificándose de acuerdo a la
ejecución secuencial de cada una de sus habilidades.
En este capítulo se muestra el diseño e implementación del manejador de sistema
de diálogo dinámico, IDiM. La principal contribución del sistema es que es capaz
de cambiar el contexto del diálogo dinámicamente, esto es, sin hacer ningún cambio
en el sistema propiamente dicho. Otra ventaja de IDiM es que es capaz de manejar
diferentes e ilimitadas interfaces multimodales debido a su modo estandarizado de
representar la información relevante por todos los módulos de percepción. Finalmente,
y como ejemplo de su uso se presenta IDiM como un integrador de habilidades
1
, siendo
capaz de arrancar y parar mediante interacción natural cualquiera de ellas.
El hecho de que diferentes implementaciones de diálogos puedan ser cargados y
descargados en tiempo de ejecución tiene varias ventajas: sólo hay un gestor del diá-
logo (DMS) para cualquier número de diálogos; es posible asociar diferentes diálogos
para cada habilidad interactiva; el sistema hace sencilla la tarea de implementar nue-
vos diálogos, dado que es interpretado en tiempo de ejecución, puede ser modificado
sin necesidad de modificar el código fuente de la habilidad. El código fuente de la ha-
bilidad permanece mientras que el diálogo se especifica mediante un sencillo lenguaje
1
En el siguiente capítulo se mostrará detalladamente un diálogo implementado en el que el gestor
se encarga de ir activando o desactivando habilidades del robot. Por habilidad se entiende una
capacidad del robot para desempeñar una cierta tarea. El repertorio de habilidades del que consta el
robot Maggie es bastante amplio. Algunas de estas habilidades son puramente sensoriales, mientras
que otras son puramente motoras, otras en cambio son una combinación de ambos tipos. El nivel de
abstracción y complejidad de cada una de estas habilidades es muy variado, siendo muy común la
cooperación entre ellas para lograr tareas más complejas
4.2. Gestores de diálogo en robots sociales
39
en un fichero independiente, que no es necesario recompilar
2
.
4.2.
Gestores de diálogo en robots sociales
Esta sección corresponde con un estado del arte de los gestores de diálogo en la in-
teracción humano-robot atendiendo a lo que se ha considerado las características más
importantes extraídas del análisis de la literatura: estructuras de gestión del diálogo,
expresividad y multimodalidad, representación del conocimiento, conocimiento com-
partido, comunicación cooperativa y coordinada, diálogos y aprendizaje, conversación
multiparte, escenarios y métricas para una evaluación apropiada del sistema.
Hay algunas aproximaciones teóricas de alto nivel sobre un gestor de diálogo; tam-
bién hay implementaciones de gestores de diálogo de alto nivel para agentes virtuales.
Sin embargo, y poniendo énfasis en la importancia de un cuerpo físico y robótico
(embodiment) y cómo esta característica afecta a la interacción natural, este trabajo
se ha focalizado en la implementación y evaluación de estos sistemas en robots reales.
4.2.1.
Estructuras para la gestión del diálogo: arquitecturas y
escalabilidad
La gestión del diálogo ha sido ampliamente estudiada en sistemas de inteligencia
artificial (agentes y agentes virtuales). Analizando tales sistemas se pueden consi-
derar dos aproximaciones diferentes: gestores que están basados en patrones, y no
tienen en cuenta el significado semántico de las oraciones, como por ejemplo ELI-
ZA ([Weizenbaum, 1966]), AIML o ALICE ([Wallace, 2000]); y gestores que trabajan
usando algún tipo de razonamiento semántico o teoría de diálogo natural, como por
ejemplo TRINDI [Larsson et al., 2004], o, enfocándonos directamente a la robótica,
RavenClaw ([Bohus Rudnicky, 2009]).
Los gestores del diálogo (Dialog Management System: DMS) se encargan de man-
tener y actualizar la información del contexto del diálogo así como decidir la siguiente
acción a tomar, o el siguiente diálogo a ejecutar. En ese sentido, actúa como interfaz
entre los diversos componentes de la arquitectura de control y el usuario.
EL DMS elige que acto comunicativo (AC ) debe ser interpretado en un estado
concreto del diálogo. Normalmente, los posibles AC se encuentran codificados de
antemano por el desarrollador del sistema: en cada estado del diálogo, el desarrollador
ha codificado un conjunto posible de tipos de acciones y es el DMS el que elige la
apropiada de entre el conjunto de posibles.
La interacción natural responde a algunos patrones estándar de comportamiento
([Schegloff Sacks, 1973]). Algunos DMS aplicados a robótica están basados en esos
2
http://es.wikipedia.org/wiki/Compilador
40
Capítulo 4. Gestión del diálogo
patrones de interacción. Por ejemplo PAMINI DMS ([Peltason Wrede, 2010b]),
donde esos patrones son independientes de la tarea del diálogo para la que fueron
concebidos.
En [Henderson et al., 2008] se usa un método híbrido, que combina como estrate-
gias de gestión de diálogo ``aprendizaje por refuerzo"
3
con "aprendizaje supervisado"
4
.
El proceso de aprendizaje es hecho usando gran cantidad de ejemplos de diálogos de
un corpus. Este método fue aplicado en el sistema de diálogo COMUNICATOR.
Aproximaciones similares usando aprendizaje por refuerzo son encontradas en
[Goddeau Pineau, ], donde un método de aprendizaje por refuerzo fue aplicado
al sistema DIALER de ATT. El DMS seleccionaba entre una gran cantidad de po-
sibles actos comunicativos para alcanzar un objetivo concreto. Por ejemplo, obtener
un número de teléfono de una larga lista telefónica haciendo preguntas al usuario.
En otro trabajo, el estado del diálogo se corresponde con las intenciones del usua-
rio. Por ejemplo en [Roy et al., 2000] usando un pseudo POMDP (Parcialmente Ob-
servable Proceso de Decisión de Markov), el DMS es capaz de compensar la alta incer-
tidumbre del proceso de reconocimiento de voz (baja precisión), en base a mantener
"n" hipótesis del estado del diálogo simultáneamente, basándose en los resultados de
reconocimiento de voz obtenidos. Las acciones son las respuestas llevadas a cabo por
el sistema, de las cuales se tienen 20 diferentes (10 se corresponden a habilidades del
robot y las otras 10 para tareas de aclaración o confirmación). El POMDP planifica
sobre un espacio de creencias; cada creencia consiste en una distribución de probabi-
lidades sobre el conjunto de estados, representando la probabilidad de que el diálogo
se encuentre en ese determinado estado. Las observaciones son obtenidas a través del
reconocimiento de voz y como se ha comentados las acciones son las respuestas que
el sistema lleva a cabo (en este caso 20 posibles).
Existen otros gestores de diálogo basados en agentes inteligentes que colaboran
para llevar a cabo una determinada tarea. Son muy adecuados para tareas complejas.
Finalmente, se puede traducir la interacción entre agentes como un grafo o árbol
dinámico con reglas: precondiciones-postcondiciones, por ello también son conocidos
como sistemas basados en reglas.
Ravenclaw/Olympus [Bohus et al., 2007] o JASPIS [Turunen et al., 2005] se basan
3
Programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada
suministrada en forma de ejemplos. Es, por lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento.
4
Es una técnica para deducir una función a partir de datos de entrenamiento. Los datos de
entrenamiento consisten de pares de objetos (normalmente vectores): una componente del par son los
datos de entrada y el otro, los resultados deseados. La salida de la función puede ser un valor numérico
(como en los problemas de regresión) o una etiqueta de clase (como en los de clasificación). El objetivo
del aprendizaje supervisado es el de crear una función capaz de predecir el valor correspondiente
a cualquier objeto de entrada válida después de haber visto una serie de ejemplos, los datos de
entrenamiento. Para ello, tiene que generalizar a partir de los datos presentados a las situaciones no
vistas previamente.
4.2. Gestores de diálogo en robots sociales
41
en arquitecturas con varios agentes inteligentes, que consisten en módulos indepen-
dientes trabajando en paralelo para lograr una cierta tarea. Olympus está basado en
el CMU Communicator/Galaxy [Seneff et al., 1996]. Cada módulo está conectado a
los otros mediante un nodo central (hub). El DMS RavenClaw representa el dialogo
como un conjunto de árbol de nodos con sus respectivas pre y post condiciones.
4.2.2.
Expresividad y multimodalidad
La expresividad esta relacionada con cómo el robot puede expresarse usando to-
das sus modalidades, esto es, cómo afronta el problema de la "fisión multimodal".
Tradicionalmente la multimodalidad ha estado más relacionada con el problema de
"fusión", es decir, de cómo unificar o agrupar la información recibida por diferentes
módulos en un mensaje comunicativo coherente con información relevante para el
gestor del diálogo.
Desde un punto de vista verbal, las oraciones expresadas verbalmente son muy di-
ferentes de las escritas. Una oración verbal, incluye o puede incluir falsos comienzos,
dudas, repeticiones, frases cortadas o incompletas, y otras muchas variantes a lo largo
del tiempo. Estos factores dificultan el reconocimiento de voz, por ser componentes
básicos en la expresividad de lenguaje natural, dado que además de transmitir in-
formación puramente verbal, también transmiten cierta información no verbal, como
velocidad y ritmo comunicativo, características prosódicas como el timbre y frecuen-
cia de la voz, volumen, etc. que sirven para tareas como: identificación del usuario,
género, edad, intención, humor, aptitud, emoción, etc.
Por otro lado, el discurso es normalmente acompañado de expresiones no verbales
como acciones kinésicas
5
, indicadores visuales, aspecto físico del interlocutor, etc. Por
lo tanto, aparte del discurso, un robot que quiera llevar a cabo una interacción natural
por voz debería manejar estas modalidades no verbales de percepción y expresión
para reconocer/expresar gestos, disfluencias prosódicas
6
, mensajes audioviusales, etc.
de una manera sincronizada.
Los gestos en un robot normalmente son implementados usando un
5
La kinésica también es conocida con el nombre de comportamiento kinésico o lenguaje corporal.
También puede definirse como el termino para las formas de comunicación en los que se intervienen
movimientos corporales y gestos, en vez de (o además de) los sonidos, el lenguaje verbal u otras
formas de comunicación.
6
Los titubeos, las repeticiones, los falsos comienzos y las pausas representan disfluencias
lingüísticas. Los hablantes no tendemos a percibir la presencia de estas interrupciones en el ritmo
continuo del habla espontánea, a pesar de su frecuente ocurrencia. Se ha demostrado que las
vacilaciones o pausas vacías surgen normalmente tras un intervalo de siete u ocho palabras durante
el intercambio lingüístico. Para ampliar consultar: http://www.alonsoquijano.org/cursos2004/
animateca/recursos/Biblioteca%20virtual/Lectuario%202002/Febrero-Estudios%20de%
20linguistica/Eloy%20%20Juan%20de%20Dios.htm
42
Capítulo 4. Gestión del diálogo
diccionario de gestos, llama gestionario. Por ejemplo, los gestos del ro-
bot Leonardo ([Breazeal et al., 2004]) son basados en un gestionario; Robovie
([Ishiguro et al., 2002]) integra un gestionario dentro de los propios "prompts" a sin-
tetizar por el TTS (menajes "enlatados" con el texto a sintetizar por la herramienta
de texto a voz en los que se entremezclan gestos del diálogo). Otras aproximaciones,
no basadas en gestionarios, tratan de generar gestos icónicos sin dar una información
explícita del gesto a realizar.
En
los
sistemas
mostrados
en
[Cassimatis et al., 2004],
[Perzanowski et al., 2001b], [Lemon et al., 2002], y otros muchos trabajos simi-
lares, la información verbal es fusionada con gestos táctiles sobre una pantalla
capacitiva, que muestra algún tipo de información, como mapas y menús. Este
tipo de sistemas son capaces de interpretar oraciones como "ve allí" (mientras se
señala un punto en el mapa de la pantalla). En [Lemon et al., 2002] la interfaz
visual es también usada por el DMS para mostrar vídeos mientras se genera y
sintetiza el lenguaje verbal. Por ejemplo, preguntando "¿es ese el coche rojo que estás
buscando?" (mientras se muestra un vídeo de lo que la cámara del robot detecta).
En [Hüwel et al., 2006] y [Toptsis et al., 2004] el robot BIRON es presentado. Su
sistema de diálogo fusiona conjuntamente información visual con información verbal
(deíxis), por lo que es capaz de resolver oraciones como "eso es una planta (mientras
señala una planta)".
La fusión multimodal ha sido usada en algunos trabajos de "sistemas de progra-
mación natural". Por ejemplo, en [Iba et al., 2002] un robot aspiradora es programado
usando gestos y voz, con lo que el robot es capaz de fusionar dos canales de infor-
mación e inferir acciones que el usuario quiere llevar a cabo. Se encuentran trabajos
similares en [Dominey et al., 2007], donde el robot HRP-2 fusiona información visual
y verbal para manipulación de objetos.
El gestor de diálogo TRINDI ([Larsson et al., 2004]) ha sido usado en escenarios
e interacción humano-robot multimodales, donde ambos colaboraban para resolver
una tarea que requería diálogo en ([Burke et al., 2002]). Trabajos similares se han
realizado con agentes virtuales, usando el gestor DIPPER, una secuela de TRINDI
([Bos Oka, 2003]).
4.2.3.
Representación del conocimiento: modelo del mundo y
del usuario
Hablar con robots implica que el robot implementa o debería implementar un
modelo del mundo, sobre el que el sistema pueda cargar y grabar información sobre el
humano y el entorno con los que interactúa. Cómo representar ese modelo supone un
problema realmente importante, sin embargo ese modelo del mundo tiene que estar
unido al propio diálogo.
4.2. Gestores de diálogo en robots sociales
43
Una de las primeras organizaciones de diferentes elementos del discurso fue la
usada en [Grosz Sidner, 1986]. El contexto del diálogo, fue dividido en tres com-
ponentes diferentes: uno para la estructura de la secuencia de oraciones, otro para la
estructura del propósito o intención embebida en dicha oración, y otro componente
para el estado atencional, es decir, un registro "de los objetos, propiedades y relaciones
que son de interés en cada punto del discurso".
Un ejemplo robótico de un gestor que usa un modelo del entorno puede ser en-
contrado en [Kruijff et al., 2007]. En él, un robot móvil aprende características del
entorno. El sistema descrito representa como el entorno es estructurado usando onto-
logías. Las representaciones espaciales son realizadas en tres capas: mapa de métricas,
con información geométrica o de odometría
7
, para la navegación del robot; mapa to-
pológico, que divide el grafo de navegación en áreas delimitadas por "nodos puerta";
y finalmente el mapa conceptual que guarda nombres de áreas y objetos presentes en
ellas, y permite inferencias como que un "concepto" (habitación o objeto) pueda ser
verbalmente referenciado. La representación está unida con el diálogo mediante una
" `Combinatorial Categorical Grammar (CCG)" ' que representa oraciones (tanto de
reconocimiento como de generación de lenguaje) desde un punto de vista semántico.
En el sistema TRINDI ([Larsson et al., 2004]) o en DIPPER ([Bos et al., 2003])
el sistema de conocimiento es implementado con "estados de información" (EI). Bá-
sicamente cada EI esta formado por un conjunto de huecos de información asociados
con unas reglas de actualización (escritas en el lenguaje de programación lógica PRO-
LOG) con la siguiente estructura: nombre, condiciones, efectos. Esas reglas definen
cómo obtener la información. El principal objetivo del sistema es rellenar esos huecos
de información para cada EI. Cuando hay algún cambio en dichos EI, se dice que hay
un "movimiento en el diálogo" ([Traum, 2000]).
Los llamados sistemas basados en formularios, como cabía esperar por su nom-
bre, representan el diálogo como formularios anidados compuestos a su vez por hue-
cos de información a rellenar. El estándar W3C VoiceXML
8
implementa este ti-
po de paradigmas y ha sido llevado al campo de la robótica con éxito en siste-
mas tales como [Niklfeld et al., 2001], [Nyberg et al., 2002], [Bennett et al., 2002] o
en [Schmitz et al., 2008] donde el robot humanoide ROMAN es descrito. Este robot
social es capaz de buscar y encontrar gente en el entorno. El principal objetivo es
dialogar con ellos de manera natural. Su DMS está basado en una descripción XML
muy similar a la realizada por VoiceXML. Nuestro sistema, como se verá posterior-
mente a lo largo del capítulo, se corresponde con un sistema basado en formularios y
huecos de información.
7
La odometría es el estudio de la estimación de la posición de vehículos con ruedas durante la
navegación. Para realizar esta estimación se usa información sobre la rotación de las ruedas para
estimar cambios en la posición a lo largo del tiempo
8
http://en.wikipedia.org/wiki/VoiceXML
44
Capítulo 4. Gestión del diálogo
En los últimos tiempos, el modelo del mundo se está centrando, en lo que con-
cierne a los gestores de diálogo, en los usuarios. En este sentido, en sistemas como
[López-Cózar Callejas, 2006] desarrollado en la Universidad de Granada (España),
y nuestro propio sistema aquí presentado, mantiene un "perfil de usuario" de cada
uno de los usuarios conocidos en la interacción con el sistema. Este perfil de usuario
es almacenado en una base de datos, en la que se mantiene información relativa al
usuario, como son: el nombre, la edad, la experiencia, el idioma preferido, las carac-
terísticas de su timbre de voz, el esquema de colores de la vestimenta, la experiencia
total de uso con el sistema, la historia previa del diálogo, determinada información
proxémica, etc. Todos estos factores constituyen información muy valiosa para la
personalización/adaptación de los diálogos a cada usuario concreto.
4.2.4.
Conocimiento compartido
Los conceptos de "conocimiento compartido (Common Ground )" ([Clark, 1996])
y "campo de experiencia (Field of Experience)" ([Schramm, 1954] ) son introducidos
en sendos trabajos. En diálogos naturales, el "conocimiento" es obtenido mediante
interacción: una interacción da una idea de alguna cosa y el otro/s interlocutor/es
da/n su feedback positivo o negativo (realimentación positiva o negativa), o solicita
dicha realimentación. Feedback positivo podría ser solo una confirmación implícita o
explícita. En cambio, feedback negativo podría indicar una falta de entendimiento del
mensaje, una petición para repetir la oración o una petición de aclaración.
Se puede definir el concepto de "Grounding" como el proceso en el que el robot
realiza la unión de cierta abstracción de sus medidas sensoriales, relacionados con un
elemento delimitado externo, o de cierto acto dentro de sus habilidades, para el cual
se asigna una etiqueta o referencia en el lenguaje. Por ejemplo, si el robot es capaz
de encender una televisión externa mediante un actuador por IR, existirá grounding,
cuando sea capaz de realizar la unión entre los actos comunicativos que referencian
el acto de "encender la tele" con el propio acto de encenderla.
Notar el papel importante del silencio en la interacción natural. La mayoría de los
DMS actualizan el estado del diálogo cuando reciben una oración por parte del usua-
rio, es decir cuando detectan cierto tiempo de silencio ([Roy et al., 2000] y muchos
otros); pero el silencio también puede ser visto como un acto comunicativo propia-
mente dicho, que debería ser manejado, con significados semánticos adecuados, como
por ejemplo que el usuario no ha entendido, o que no escucha, que esta dubitativo y
no sabe que acción llevar a cabo, que se ha "desenganchado", etc.
Los modelos de "conocimiento" en humanos constan de varios niveles, desde el
conocimiento compartido sobre el mundo físico (leyes física, reglas para manipular
objetos, ciertos conocimientos específicos, etc) hasta convenciones sociales y reglas
culturales sobre como comunicarse. Los humanos entienden o tratan de entender las
4.2. Gestores de diálogo en robots sociales
45
intenciones que se esconden detrás de cada acto comunicativo. A mayor nivel de "co-
nocimiento compartido" entre los usuarios, menor es la cantidad de señales necesarias
para la interacción. Un importante componente del "conocimiento" es el conocido co-
mo "mantener la atención (Joint Attention)' ([Tomasello, 2008]) o el "reconocimiento
de la intención" ([Allen et al., 2001]). El "mantener la atención" es la capacidad de los
interlocutores de coincidir en el interés por el asunto (físico o conceptual) por el que se
está dialogando. El reconocimiento de la intención implica que los usuarios reconocen
planes y objetivos del otro interlocutor, gracias a la percepción e interpretación de
sus actos comunicativos.
Dado que el conocimiento compartido ayuda a hacer más efectivo el diá-
logo, también es tenido en cuenta en robótica social, como es mostrado en
[Iwahashi et al., 2010]. El robot CoBot ayuda a los usuarios en reuniones dando infor-
mación relevante para las peticiones de los usuarios y también tomando la iniciativa
si el robot llega a no estar seguro de su estado actual. El robot pasa un día entero
con el usuario (interacción a largo plazo). Durante ese día, el sistema intenta reducir
la repetición de diálogos, dando más detalles a cada usuario que pasa por la misma
localización, usando sinónimos en el proceso de generación de lenguaje natural. Por
lo tanto, el sistema añade nueva información sobre la experiencia compartida: lugares
que ellos han ya visitado, que pasa a ser parte del conocimiento compartido entre el
usuario y el robot.
"Generalized Grounding Graphs (G
3
)" es un entorno de desarrollo usado para rela-
cionar palabras con aspectos del mundo exterior: objetos concretos, lugares, caminos
y eventos ([Tellex et al., 2011]). Algo similar al trabajo que está desarrollando Goo-
gle con el llamado "grafo del conocimiento", para hacer búsquedas semánticas más
inteligentes, que una simple búsqueda en páginas webs
9
. La mayoría de los sistemas
manualmente conectan entidades del lenguaje (básicamente expresiones regulares de
palabras) sobre un delimitado espacio de acciones fijadas por el desarrollador. Por
ejemplo, el robot Florence Nightingale (Flo), es un robot enfermero que realiza una
relación entre las creencias y acciones del diálogo (normalmente acciones de hablar),
que son especificadas, a priori, por el programador. G
3
también ha sido usado para
tareas de manipulación, donde un robot manipulador móvil obedece a ordenes como
"pon el brazo neumático sobre el camión". El robot lleva a cabo inferencias sobre este
tipo de comandos en lenguaje natural para crear y ejecutar un plan correcto.
Un ejemplo de "mantener la atención" en robótica podría ser el encontrado en
[Haasch et al., 2004]. BIRON es usado para estudiar como el robot es capaz de de-
tectar y seguir el "asunto" expresado por el usuario. El robot interactúa relacionando
objetos con palabras.
9
http://www.fayerwayer.com/2012/05/google-presenta-el-grafo-del-conocimiento-para-darle-
sentido-a-las-busquedas/
46
Capítulo 4. Gestión del diálogo
4.2.5.
Comunicación cooperativa y coordinada
La comunicación natural, como debe ser tomada en el proceso de diálogo
Humano-Robot, implica una adaptación recursiva entre el comunicador y el oyente
([Tomasello, 2008]). Por lo tanto, la comunicación puede ser vista como una activi-
dad cooperativa. La cooperación tiene que estar bien coordinada a lo largo del tiempo
(ritmos comunicativos, velocidades, etc) y tiene que ser coherente, desde un punto de
vista semántico.
En interacción natural, cada turno es intercambiado asíncronamente durante el
proceso de interacción. Ese intercambio de turno es normalmente establecido gracias a
señales no verbales. Durante la interacción cada interlocutor puede tomar la iniciativa,
esto en un DMS puede ser gestionado de tres formas diferentes:
La iniciativa la lleva el sistema: el sistema pregunta para obtener cierta infor-
mación, mientras que el usuario se limita a contestar a dichas preguntas. Por
ejemplo, un sistema de huecos de información para por comprar un billete de
tren.
La iniciativa es del usuario: igual que el anterior, pero es el usuario el que ha-
ce las preguntas y el sistema responde. Ejemplos de este sistema, son aquellos
que responden a todo tipo de preguntas en lenguaje natural (por ejemplo rea-
lizando consultas a buscadores semánticos) o robots que actúan como esclavos
limitándose a ejecutar las ordenes que ordena "el amo" (el humano).
De iniciativa mixta: ambos, el sistema o el usuario son capaces de iniciar e in-
terrumpir la conversación, tomando la iniciativa bruscamente en el intercambio
de turno, o solicitándola mediante lenguaje no verbal. Un ejemplo de este tipo
de iniciativa es la que se puede observar en programas de debate, en el que los
contertulios, constantemente toman la iniciativa, llegando incluso a cortar al
interlocutor que se encontraba en el uso de la palabra.
La iniciativa mixta ha sido usada en robótica gracias a algunos DMS's
([Allen, 1999]). Por ejemplo, el robot móvil descrito en [Kruijff et al., 2006] es ca-
paz de aprender cosas del entorno gracias a la interacción con el usuario, en modo
iniciativa mixta; el robot puede preguntar por cierta información, y a su vez el usua-
rio puede solicitar información sin petición previa del robot. También el sistema de
diálogo PAMINI [Peltason Wrede, 2010b] fue concebido para una interacción con
iniciativa mixta, usando patrones de interacción.
La colaboración también esta presente a otros niveles, por ejemplo participando en
una tarea común y compartiendo planes. En [Kidd et al., 2004], es presentada la idea
de un robot humanoide como un socio colaborador del humano. Otro robot, bastante
conocido en la literatura es el robot Leonardo, que también tiene ciertas capacidades
4.2. Gestores de diálogo en robots sociales
47
de interacción no verbales, para llamar y mantener la atención, como la mirada y
señalando. Es capaz de aprender nombres de objetos desde actos comunicativos del
usuario. Por ejemplo, para la oración "Lenardo, eso es (gesto deíctico) un botón azul",
el robot incorpora la etiqueta lingüística "botón azul" a la información visual recibida
sobre el objeto percibido. A su vez como se ha comentado, Leonardo tiene varios
gestos no verbales, que ayudan en el aspecto colaborativo de la comunicación, como
por ejemplo, si hay una falta de compresión, Leonardo lo puede expresar con un
determinado gesto (por ejemplo arquear las cejas), o si el usuario comienza a hablar,
el robot expresa mediante un determinado gesto, como puede ser una mirada, que
está manteniendo la atención, etc. Por otro lado, tanto el robot como el usuario son
capaces de colaborar en un mismo plan: Leonardo completa con una acción (por
ejemplo pulsar un botón) una secuencia aprendida (plan) si el usuario no lo hace.
Otro robot humanoide colaborativo y de iniciativa mixta es ROMAN
[Schmitz et al., 2008], dotado de un complejo sistemas de diálogo. El objetivo de
ROMAN es lograr una interacción con humanos lo más natural posible en entornos
públicos, para ello usa un gestor de diálogo multimodal, que trabaja con información
verbal y no verbal. El comportamiento del humanoide es como sigue: el robot está
mirando a su entorno buscando personas. Una vez que una persona es detectada, RO-
MAN trata de atraer la atención del humano hablándole. El humano puede mostrar
interés respondiéndole. Si en cambio, no muestra interés el robot dice "es una lástima"
y busca otras personas. En cambio, si el humano muestra interés, el robot se presenta
y responde a las preguntas que el humano pueda hacer sobre el mismo y el grupo
que lo desarrolla. Si el humano pierde el interés y se aleja del robot la conversación
finaliza. Los diálogos están formalizados en documentos XML siguiendo el paradigma
de VoiceXML.
En [Carnegie Kiesler, 2002] es estudiado como un humano y un robot pueden
cooperar en tareas diarias. El artículo esta enfocado sobre como los humanos crean
modelos mentales sobre el comportamiento de un robot asistente con diferente per-
sonalidades.
4.2.6.
Contextualización del diálogo
Los robots, como agentes conversacionales dotados de cuerpo físico, mientras se
encuentran en un entorno dinámico, tienen que adaptar sus diálogos a cambios en
el entorno, es decir, tienen que ser contextualmente apropiados. En este trabajo,
se entiende la contextualización como el proceso de resolución de referencias entre
un modelo del dominio del entorno y el discurso. Una apropiada contextualización
implica conocimiento externo (modelo del mundo y del usuario) e interno del robot
(propia historia previa del robot y de los diálogos realizados, información compartida
por otros robots, etc). Por ejemplo, un sistema de diálogo contextualizado trata de
48
Capítulo 4. Gestión del diálogo
resolver oraciones como "gira a mi derecha", "es la segunda habitación después del
laboratorio", "un poco más", etc. Para un diálogo contextualizado, un modelo del
entorno y del espacio de estados del usuario resolverían estas ordenes. Esos gestores
de diálogo normalmente combinan sus modeles internos con el reconocimiento de voz
y el dominio de acciones del robot.
Diálogos contextualizados son muy importantes para robots móviles cuyo obje-
tivos principales son: adquirir o aprender como el entorno es semánticamente/con-
ceptualmente estructurado ([Kruijff et al., 2007]), aprender rutas por las que moverse
en una ciudad ([Bugmann et al., ]), obedecer una orden con algún tipo de deixis
([Trafton et al., 2006]), colaborar en una tarea donde el robot tiene que tener en
cuenta el punto de vista del usuario ([Schultz, 2004], [Skubic et al., 2004] y muchos
otros).
Por lo tanto, en un diálogo contextualizado, los interlocutores tienen que tratar
con diferente información que proviene de diferentes modalidades que ayudan a que
el sistema resuelva diferentes tipos de ambigüedades en el lenguaje (deixis).
4.2.7.
Diálogo y aprendizaje
Una cuestión importante en aprendizaje es como comunicar la adquisición de nue-
vas palabras, y otro problema es el relacionado con que hacer cuando esas palabras
tienen múltiples significados ([Chauhan Lopes, 2010]). El sistema LCore combina
información multimodal (voz, visual y táctil) para lograr que el robot aumente su
espacio de creencias (modelo del entorno). En [Taguchi et al., 2009] un manipulador
robótico es capaz de dialogar para entender el significado de ciertas palabras como
"cual" o "que" gracias a un aprendizaje probabilístico. El sistema es capaz de apren-
der como unir oraciones (que involucran voz) con objetos en ciertos entornos muy
restringidos (que involucran visión).
En un modelo de aprendizaje basado en instrucciones (IBL) o "Programación
Natural de Robots (NRP)", el robot aprende nuevas tareas a través de las instrucciones
dadas por el propio usuario, sin necesidad de que el programador implemente nuevo
código fuente para la ejecución de esas tareas o instrucciones. Este tipo de aprendizaje
trata de asemejarse a la manera en que los humanos aprendemos a realizar nuevas
tareas. Por ejemplo, TRINDI ha sido usado como un DMS (manejador de diálogo)
basado en IBL (aprendizaje por instrucciones) donde un robot móvil aprende nuevos
caminos en una maqueta de una ciudad ([Lauria et al., 2002],[Lauria et al., 2001]).
Nuestro DMS, llamado IDiM, descrito en este capítulo, ha sido también usado
satisfactoriamente para tareas de NRP ; permitiendo a través de diálogos naturales
(fundamentalmente basados en voz y tacto en nuestro robot social Maggie), el apren-
dizaje de nuevas secuencias de movimientos, válidas para saludos, pasos de baile, etc
([Gorostiza Salichs, 2011]).
4.2. Gestores de diálogo en robots sociales
49
Volviendo nuevamente al robot BIRON ([Spexard et al., 2006]), este es capaz de
aprender el nombre de nuevos objetos y lugares del entorno a través de fusión mul-
timodal, mientras conversa en interacción natural con el usuario en un ambiente do-
méstico. También el robot Leonardo, como se comento anteriormente, es capaz de
aprender secuencias simples de acciones (como pulsar un botón de un determinado
color) mediante diálogos, en ese caso, más basado en interacción mediante gestos
([Kidd et al., 2004]) que mediante voz.
4.2.8.
Conversación multiparte (varios interlocutores simultá-
neos)
La mayoría de los DMS son diádicos, es decir, son concebidos para una interacción
de solo dos partes: el robot y el usuario. Un DMS multiparte tiene que tener en
cuenta un mundo abierto de interacciones y sin restricciones en el que involucran
más de dos participantes de ambos tipos, humanos y robots. Desde un punto de
vista externo, uno de los mayores problemas de tales sistemas es como distinguir
quién tiene el turno de palabra, quién está hablando, quien está escuchando, etc.
Desde un punto de vista interno, o de programación, para lograrlo se necesitan tareas
adicionales de localización de usuarios y fuentes sonoras, separación del audio en un
canal para cada interlocutor, carga de diferentes perfiles de usuario al mismo tiempo,
mantener por cada interlocutor diferentes creencias, objetivos, deseos e intenciones
([Bohus Horvitz, 2010]).
Un importante desafío es que el sistema dirija su capacidad de interrumpir una
interacción con alguien, para retomarla posteriormente en un futuro. En el ejemplo
del recepcionista, si el sistema es capaz de "desconectar" con un participante y co-
menzar la interacción con otro, únicamente diciendo "espera un momento" y retomar
posteriormente la interacción con el primero de nuevo. En el caso de nuestro sistema
de diálogo, si bien, actualmente no es capaz de mantener una conversación multiparte,
sí que es capaz de pausar la interacción con frases como "cállate un momento" para
retomarla con posterioridad con frases como "ya puedes seguir hablando".
TeamTalk [Marge et al., 2009] basado en Ravenclaw-Olympus facilita la interac-
ción entre un operador y un equipo robótico. El operador propone una tarea dando
diferentes comandos a los diferentes robots para localizar objetos específicos dispues-
tos en distintas localizaciones (el juego de la caza del tesoro). Sin embargo, el sistema
sólo ha sido implementado en un entorno virtual llamado USARSim (Unified System
for Automation and Robot Simulation).
50
Capítulo 4. Gestión del diálogo
4.2.9.
Evaluación: escenarios y métricas
El desarrollo de nuevas teorías en interacción humano-robot y sistemas de diálogos
y su implementación en robots reales es tan importante como su apropiada evaluación.
En general, se puede considerar dos tipos de métricas: objetivas y subjetivas.
Las objetivas usan diferentes parámetros que dan una idea del nivel de satisfacción
en la ejecución de una determinada tarea relacionada con el uso de diálogos. Algunos
parámetros pueden ser: tiempo invertido, número de turnos intercambiados, número
de malentendidos, número de subdiálogos de aclaración, porcentaje de errores de
reconocimiento, etc.
Los parámetros subjetivos tratan de dar una idea sobre el grado de participación
y comprensión del usuario, grado de entretenimiento, si la interacción le parece fácil
y natural, si es eficiente, coherente, etc. James F. Allen distingue tres niveles de
"engagement"
10
: inmersión, diagnóstico y fracaso. En la inmersión, el usuario se siente
muy participativo y confortable con la conversación, siendo la comunicación natural
y entretenida, como consecuencia se concentra únicamente en la consecución de la
tarea asociada a la interacción, no en la interacción en si misma. En el nivel de
diagnóstico, el usuario tiene problemas en la comunicación, pero intenta de manera
cooperativa volver a la inmersión, por lo que se centra más que en el objetivo en el
proceso comunicativo propiamente dicho. Finalmente en el nivel de fracaso, el usuario
renuncia a seguir con la comunicación, sintiéndose incapaz y/o reacio a proceder con
naturalidad, por lo que deja la comunicación o intenta obtener diversión con una
"escena tan surrealista" (intenta obtener diversión de los propios malentendidos entre
el sistema y él mismo, con el fin de lograr resultados inesperados y graciosos).
Las métricas usadas deberían depender de la población usada en el estudio: chicos,
ancianos, expertos, usuarios sin experiencia, etc. Además los experimentos pueden
hacerse con usuarios aislados o en grupo. Los resultados obtenidos de una evaluación
normalmente repercuten en el diseño y refinamiento del propio sistema de diálogo.
Es importante no olvidarse, de que los métodos usados para la evaluación de los
sistemas, deben estar muy bien especificados, y estructurados. Además es necesario un
buen diseño de los escenarios concretos, para realizar un análisis riguroso del sistema.
Cuidado, rehabilitación y otras terapias
Un escenario típico en la interacción humano-robot es el que tiene que ver con el
ámbito asistencial, en este sentido se han invertido fuertes cantidades de dinero, ya
que puede ser una de los campos donde la robótica logre "despegar" haciendo mejor
y más fácil nuestra vida diaria.
Care-O-Bot-II [Graf et al., 2004] ofrece algunas habilidades para el cuidado y
10
participación/compromiso/acoplamiento
4.2. Gestores de diálogo en robots sociales
51
rehabilitación de ancianos. Este robot no implementa un DMS propiamente dicho,
pero permite que el usuario se dirija a él mediante comandos de voz, para llevar a
cabo tareas como transportar objetos en un ambiente doméstico. Su evaluación se
hizo mediante simples cuestionarios.
Nursebot ([Pineau, 2003]) es un robot asistencial diseñado para ayudar a personas
ancianas en sus hogares. El principal objetivo es que el robot actúe como enfermero
y ayude en las necesidades diarias que le surjan al anciano. Su evaluación, en general,
mide la viabilidad de asistir a personas mayores con limitaciones cognitivas y físicas en
su día a día. Para medir la evaluación del sistema, propusieron dos métricas: tiempo
en satisfacer una necesidad y porcentaje de errores en el diálogo. El gestor de diálogo
usado estaba basado en la técnica de POMDP 's y MDP 's.
El DMS que está basado en POMDP y MDP presentado en [Roy et al., 2000] usa
diferentes métricas para evaluar como de bueno es el sistema de diálogo. El principal
parámetro tenido en cuenta es la recompensa total asociada al proceso de aprendizaje,
acumulada durante todo el proceso de evaluación. La recompensa depende de como de
bien y apropiada ha sido cada acción comunicativa (no olvidar que esta aproximación
a la gestión del diálogo es puramente estadística).
En [Carnegie Kiesler, 2002] se hace una evaluación de como las respuestas del
humano se ven influenciadas por el diseño del robot y del propio diálogo usando
un robot enfermero. El análisis de la varianza basado en el parámetro ANOVA
11
fue usado para medir características subjetivas y objetivas como: inteligencia del
robot, personalidad, agradabilidad, consciencia, extroversión, neuroticismo, grado de
apertura a nuevas experiencias, distancia de interacción, cuantos usuarios rieron o
sonrieron, etc.
En [Kidd Breazeal, 2008] se compara un entrenador personal para la perdida
de peso mediante software de ordenador, mediante una tabla de ejercicios en papel,
y finalmente mediante un sistema robótico diseñado con ese mismo objetivo. Los
participantes llevan un seguimiento de su consumo de calorías y los ejercicios reali-
zados. Su evaluación se centra en el porcentaje de uso del sistema, confianza de los
usuarios en el mismo, afinidad entre ambos, etc. Para ello, se realizaron entrevistas,
tests, y análisis en vídeo de las interacciones realizadas. Los resultados muestran que
los participantes interactúan el doble de tiempo utilizando el robot que con los otros
dos métodos, además de desarrollar una relación más estrecha con el robot. Ambos
son indicadores del éxito a largo plazo de la pérdida de peso y el mantenimiento, y
demuestran la eficacia de los robots sociales a largo plazo en HRI.
A pesar de que los robots sociales, con capacidades de interacción, han sido uti-
lizados en estudios para medir como de útiles pueden ser en tareas terapéuticas con
niños autistas ([Wainer et al., ], [Billard et al., 2007] y otros muchos), normalmente
estos trabajos carecen de complejos DMS. Probablemente, debido al hecho de que la
11
http://www.ub.edu/aplica_infor/spss/cap4-7.htm
52
Capítulo 4. Gestión del diálogo
enfermedad del autismo causa importantes dificultades a la hora de mantener una
interacción natural con un sistema automatizado.
Guías en museos,centros comerciales, y otros centros públicos
Los museos han sido también espacios usados para el desarrollo de robots guías.
Los experimentos permiten medir tareas a largo plazo y características, como por
ejemplo, si el robot tiene alguna influencia en que los visitantes vuelvan a repetir
la visita, media de tiempo de interacción, valores proxémicos como orientación y
distancia del usuario frente al robot, el rol de gestos como la mirada o señalar, etc.
Por ejemplo, el proyecto Rovint [Lucas Cuesta et al., 2008] presenta un robot au-
tónomo con un DMS basado en formularios que guía al usuario en un museo científico.
El robot es capaz de establecer diálogos simples con los visitantes.
En [Kanda et al., 2010] un robot conversacional (no móvil) fue probado en un
centro comercial, aunque se encontraba parcialmente teleoperado (el reconocimiento
de voz no es automático, es llevado a cabo por humanos). Se diseño para proporcio-
nar información sobre productos, precio y localización. Se evaluó durante 25 días en
un total de 2642 interacciones. De las cuales 235 usuarios respondieron a unos cues-
tionarios. Con los resultados obtenidos se mejoró el sistema para dotarlo de mayor
autonomía, y por lo tanto de menor cantidad de teleoperación, además se comprobó
empíricamente que el comportamiento a la hora de que la gente comprase se veía
influenciada por el robot.
El robot recepcionista Valerie, descrito en [Gockley et al., 2005], fue evaluado du-
rante un periodo de 9 meses. Durante este tiempo se midió si la gente que interactuó
con el robot, repitió posteriormente la visita y cuanto tiempo llevó cada interacción
individual. El DMS del robot está basado en reglas, dado que inspira en los sistemas
AINE, AIML y ALIZE ([Wallace, 2000]), y usa más entrada de información por tecla-
do que por voz. El dialogo llevado a cabo fue completar una biografía o diario de la
estancia, por lo cual, las interacciones se repitieron durante este periodo de tiempo,
pero fueron apenas de unos 30 segundos cada una de ellas.
El agente virtual descrito anteriormente ([Bohus Horvitz, 2009]), que imple-
menta un DMS multiparte, incluye algunas capacidades tales como detección y segui-
miento de la cabeza y de la pose, gestión de la toma de turno, análisis de la escena e
infiere algunos objetivos de los usuarios. Su evaluación mide como todos los compo-
nentes pueden funcionar conjuntamente, y el grado de atención de los usuarios en la
conversación multiparte.
En [Looije et al., 2010] se evalúan tres asistentes para gente mayor con problemas
de obesidad o diabetes: un robot real asistente (usando el robot iCat de Philips), un
asistente virtual que simula el iCat y finalmente una interfaz textual. Comparando
las ventajas e inconvenientes de cada uno de ellos. Su evaluación se hizo mediante
4.3. Contexto del diálogo
53
cuestionarios a los usuarios.
Robots que aprenden de, en, y para el entorno
En los trabajos de [Haasch et al., 2004] y [Toptsis et al., 2004]), un robot móvil
se mueve por el entorno, obteniendo nueva información mediante las preguntas opor-
tunas a los habitantes de la casa. En cambio, otros sistemas de diálogo, adquieren la
información mediante etiquetación de corpus y relacionando palabras con objetos de
una manera off-line, sin aprender en-vivo en la interacción con el usuario.
El diálogo en sistemas IBL, tables como el definido en [Bugmann et al., ] son eva-
luados comenzando con un análisis del corpus recogido, detectando las palabras clave
para dar instrucciones y que permiten relacionarlas con el proceso de aprendizaje.
Como PAMINI ([Peltason Wrede, 2010b]) fue concebido para soportar distintas
implementaciones y contextos de diálogo, de una manera similar a nuestro gestor
de diálogo, en [Peltason Wrede, 2010a] se hace una evaluación de como de fácil es
implementar nuevos escenarios con diferentes características para cada uno de ellos,
por lo tanto la evaluación está centrada en como el programador/experto desarrolla
nuevas implementaciones de diálogo usando cada DMS y como de natural funciona
con usuarios no entrenados. Un punto importante en PAMINI DM es que es indepen-
diente de la implementación del diálogo, característica fundamental de nuestro DMS
aquí presentado (IDiM ).
4.3.
Contexto del diálogo
En esta sección se propone una nueva clasificación de los elementos que definen
el contexto del diálogo que atiende a dos aspectos distintos: uno extensional y otro
temporal. El primero se refiere a elementos que tienen una presencia estática, por ejem-
plo, las frases concretas del diálogo, el vocabulario manejado, atributos semánticos
del reconocimiento, definición de los actos comunicativos que se utilizan, etc.
El aspecto temporal se refiere a elementos que influyen directamente en los cambios
en el transcurso del diálogo: ritmos, silencios, intercambio de turnos, modulaciones
no verbales, comienzo y finalización de un acto comunicativo, etc.
Esta clasificación, en estos dos aspectos de los elementos del contexto de diálogo,
permite definir de manera sintética y sistemática lo que es un diálogo concreto en
nuestro sistema.
4.3.1.
Aspectos estructurales
El aspecto estructural del diálogo incluye tanto la definición del lenguaje formal
que el robot es capaz de percibir, como la enumeración y definición de los AC's que es
54
Capítulo 4. Gestión del diálogo
capaz de expresar, así como la unión entre estos elementos del lenguaje con el modelo
del mundo, y las capacidades, habilidades o acciones del robot.
Varios aspectos se ven involucrados, como por ejemplo, cómo el reconocimiento
de voz es llevado a cabo. En el nivel fonético y morfológico la herramienta de re-
conocimiento de voz usa modelos acústicos y del lenguaje. En el nivel sintáctico se
usa normalmente "gramáticas de contexto libre" (CFG), que establecen un conjun-
to de palabras y sus posibles combinaciones en oraciones válidas para ese contexto
comunicativo; de esta manera se restringe notablemente las opciones comunicativas
válidas para ese contexto. Todo ello será analizado en un capítulo específico, dedicado
al reconocimiento de voz, en esta tesis.
Los niveles semánticos y pragmáticos
12
, como se describe en [Morris, 1946],son
más difíciles de formalizar e implementar en un robot social. Una de las soluciones
adoptadas es incluir la parte semántica como reglas en la propia gramática (CFG)
usada para el ASR ([Jurafsky Martin, 2000]), pasando de ser una CFG a una CFG
semántica (ver Fig. 4.1). Estas gramáticas establecen un conjunto finito de atributos
y los diferentes modos posibles para asignar valores semánticos a ellos. Estos valores
semánticos constituyen la información relevante para el sistema de interacción. Pero
como se verá, cuando se hable de la fusión multimodal, no sólo el ASR es capaz de
proporcionar valores semánticos al sistema.
También los gestos y otro tipo de acciones no verbales se pueden reunir en un
conjunto discreto de elementos: un gestionario, que se describirá posteriormente. El
gestionario incluye movimientos del cuerpo del robot como "afirmaciones", "saludos",
"mostrar derrota", etc., pero también rasgos prosódicos como falta de fluidez, sonrisas,
bostezos, alientos, etc.
Grosso modo, en los aspectos estructurales, se puede distinguir dos tipos de in-
formación: la información que es relevante para el robot obtenida mediante los actos
comunicativos expresados por el usuario; y la información que el robot necesita ex-
presar al usuario, mediante actos comunicativos de expresión.
Los AC 's que el robot es capaz de expresar son implementados de diversas for-
mas, mediante "texto enlatado" para su síntesis mediante el sistemas de TTS, usando
plantillas o "snippets" que realizan tareas básicas de generación de lenguaje natural
(NLG), activando gestos, mediante expresión no-verbal de sonidos robóticos gene-
rados en tiempo real o pregenerados, o generando melodías de voz. Por ejemplo, el
diálogo puede querer saludar, para ello puede activar el "snippets" que genera una fra-
se de saludo que será sintetizada por el TTS con una emoción feliz; al mismo tiempo
12
Las oraciones en sí mismas comportan un contenido semántico, pero su significado e interpreta-
ción adecuados no dependen sólo de ese contenido sino que requieren un contexto lingüístico definido
para ser interpretadas (nivel pragmático). Es un hecho elemental bien conocido que una misma ora-
ción puede tener intenciones o interpretaciones diferentes en diferentes contextos (puede ser literal,
irónica o metafórica).
4.3. Contexto del diálogo
55
Figura 4.1: Aspectos estructurales de un proceso de interacción. Son los recursos nece-
sarios para llevar a cabo la interacción, como son: las gramáticas semánticas, modelos
del lenguaje, huellas de voz, gestionarios, diálogos, plantillas para la generación de
texto no "enlatado", etc.
el diálogo activar el gesto de saludo (existe dentro del gestionario del robot); simul-
táneamente, y en un volumen menor, se generan sonidos no-verbales que también
sugieran al usuario la sensación de ser saludado, mientras que en la tablet del robot
se muestra alguna animación de bienvenida; de esta manera, para un mismo concepto
semántico: "saludar", se ha "fisionado" en varias modalidades expresivas: voz, gestos,
sonidos no-verbales y visuales.
4.3.2.
Aspectos temporales
Como la comunicación natural es un proceso que sucede a lo largo del tiempo, se
tiene que tener en cuenta sus características dinámicas, que constituyen los aspectos
temporales del diálogo. El intercambio de turnos, la velocidad de oración, la duración
y el significado de los silencios, son a los factores a los que nos estamos refiriendo.
Además, existen otros factores dinámicos ha tener en cuenta por el diálogo, como son
la distancia de interacción, el nivel de experiencia del usuario y los conocimientos que
se aprenden dinámicamente.
Los aspectos temporales determinan, en gran medida, el proceso de fusión multi-
modal, es decir qué valores se empaquetan en un mismo acto comunicativo, cuáles se
desechan y cuáles pertenecen al siguiente AC. Todo ello, se analizará detenidamente
cuando se trate el módulo de fusión multimodal. A lo largo del proceso interactivo
se comparten múltiples señales que van marcando en el tiempo el ordenamiento de
56
Capítulo 4. Gestión del diálogo
la información comunicativa. Existen así gestos no verbales que, por parte del que
escucha, indican al hablante que está siendo atendido y comprendido, o no. Por ejem-
plo, el mirar a la cara o a los ojos (gaze), la afirmación con la cabeza, o sonidos
suprasegmentales del tipo aha, mhm, silencios, etc.
La mayoría de los DMS siguen un modelo de interacción muy similar al de Shannon
and Weaver [Shannon, 1948], donde hay un emisor que habla, y un receptor que
escucha. Sin embargo, en una interacción natural es fácil encontrar solapamientos
entre los interlocutores, además de que se produce un proceso de sincronización entre
los interlocutores, en el que a la vez que hablan también escuchan, viendo y sintiendo
lo que el otro usuario quiere expresar (interacción full-duplex).
El DMS intenta sincronizar los AC que el robot expresa con los los AC percibidos
del usuario, siguiendo los siguientes parámetros:
Velocidad y Duración: las oraciones y los gestos pueden ser más o menos
rápidos.
Ritmo de Interacción. Marcado por el parámetro anterior y por cómo se van
sucediendo los actos comunicativos con los silencios.
Sincronía: Medida de la adaptación de los ritmos de interacción de cada inter-
locutor.
Gestión del Silencio: Cuando el silencio es mayor de un cierto umbral de
tiempo, el interlocutor puede perder su turno. El silencio en sí mismo puede
entenderse como un acto comunicativo, que exprese: duda, incoherencia, des-
atención, etc.
13
13
Una posible clasificación de las pausas: las pausas vacías o "silencios" y las pausas llenas o
"titubeos". El silencio derivado de las pausas abarca un considerable espacio de tiempo del habla es-
pontánea. Las interjecciones y los silencios corroboran la existencia de estas pausas. La investigación
psicolingüística ha demostrado que las pausas vacías o "silencios" surgen durante las secuencias de
desarrollo de las mismas cláusulas, es decir, se manifiestan en posición intraclausal. Por el contrario,
las pausas llenas o "titubeos" constituyen pausas no silenciosas rellenadas mediante vocalizaciones
como eh o mmmm. La mente humana aprovecha estos breves intervalos temporales como recursos
estratégicos con el fin de diseñar mentalmente el discurso. Al mismo tiempo, algunas pausas escon-
den un propósito estilístico. Por lo tanto, puede advertirse que los fenómenos pausales desprenden
múltiples funciones, fundamentalmente dos: la respiración y la planificación lingüística. La vacilación
constituye también un fenómeno de planificación del discurso. En líneas generales, las pausas del
habla espontánea reflejan las secuencias de desarrollo del proceso de codificación lingüística. Por
consiguiente, puede afirmarse que las vacilaciones y las pausas representan disfluencias del habla
espontánea. Cabe añadir que la investigación psicolingüística ha demostrado que una dosificación
adecuada de pausas resulta incluso necesaria para el desarrollo de la producción del habla. Fuente:
Dept. Didáctica de la Lengua de la Universidad de Extremadura
4.3. Contexto del diálogo
57
Intercambio de turnos: Cómo se produce la petición o cesión del turno, así
como el manejo de interrupciones del turno.
El intercambio de turnos ha sido y es objeto de estudio tanto en robótica, como en
comunicación no verbal entre humanos [Birdwhistell, 1970], etc. En [Davis, 1971] se
realiza una explicación minuciosa de cómo suele ser el intercambio de turnos. Cuando
el que escucha quiere tomar el turno, comienza a moverse al mismo ritmo del que
habla, el cual percibe la "solicitud". Ante esta petición, el que habla puede decidir
ceder el turno o no. Si es que sí, entonces comienza a adaptarse él a los ritmos del
que escucha dando así "el pie" y cediendo el turno.
La sincronía no solo se encuentra en el intercambio de turnos, sino que es parte
constante del proceso de interacción presencial: ambos intervinientes sincronizan las
velocidades e incluso las amplitudes de sus actos comunicativos ([Birdwhistell, 1970]).
Figura 4.2: Aspecto temporal de un proceso de interacción.
En la Figura 4.2 se ilustra un escenario de intercambio de turno con interrupción
(barge-in). El robot articula el CA_1 (acto comunicativo primero) pero en mitad del
turno el usuario pierde el interés por lo que expresa el robot y comienza a articular
su propio CA_2. Como el robot lo detecta, interrumpe su propio proceso de comuni-
cación y transfiere el turno al usuario. Después de que el usuario finaliza su CA_2, el
robot comienza a procesarlo (representado en la tercera línea como "dialog thinking").
El resultado de dicho procesamiento da como resultado un nuevo acto comunicati-
vo por parte del robot. Pese a que el sistema de reconocimiento de voz es capaz de
generar resultados parciales de reconocimiento
14
normalmente respeta el turno del
usuario.
De manera natural, se ha observado que los seres humanos manejan un rango de
tiempos de espera situado entre uno y siete segundos. Pasado este tiempo en el que
14
El ASR puede entregar al DMS valores semánticos antes incluso de que el usuario haya dejado
de hablar (anticipa los resultados tan pronto como los interpreta)
58
Capítulo 4. Gestión del diálogo
el hablante ha cedido el turno planteando una cuestión explícita o implícitamente, de
manera natural el turno vuelve al hablante. También es habitual, que para no perder
el turno, el que debe contestar suele emitir algún tipo de señal para mostrar que
quiere mantener el turno, mientras elabora el acto comunicativo adecuado a la cues-
tión planteada. Por ejemplo, mediante señales suprasegmentales como "mmmmm",
mientras elabora la respuesta.
4.4.
IDiM: el gestor en RDS de diálogos interpreta-
dos
Nuestro DMS es implementado dentro de una arquitectura de control: AD-ROS.
La gestión del diálogo se hace siguiendo el paradigma de rellenado de formularios,
usando atributos semánticos y huecos de información ("Information Slots" (IS)). La
Multimodalidad de entrada y salida está directamente unida al DMS. Esta sección
termina con la descripción de cómo el sistema implementa nuestro modelo de diálogo
basado en aspectos estructurales y temporales descritos anteriormente.
La relación que se establece entre los interlocutores marca el contenido de la
interacción ([Paul Watzlawick, 1967]), por eso es importante establecer a priori cómo
se espera que vaya a ser esta relación. En nuestra aplicación, los ejemplos de uso de
IDiM que se van a presentar se basan en una relación entre el usuario y el robot que
es complementaria: es el usuario quien, en principio, manda y ordena tanto al robot
como al propio proceso de interacción.
4.4.1.
IDiM y la arquitectura de control del robot
La arquitectura de control del robot ha sido presentada en diversos trabajos. Su
definición teórica la realiza Ramón Barber[Barber Salichs, 2001b] y se muestra su
aplicación en navegación. En el trabajo [Salichs et al., 2006b], se describe al robot
Maggie que implementa esta arquitectura de control. AD es una arquitectura híbrida,
basada en lo que se ha denominado como habilidades. Cada habilidad representa
un módulo independiente de ejecución. Existen habilidades básicas o primarias que
conectan directamente con los dispositivos de entrada y salida del robot: habilidades
de habla (reconocimiento y síntesis), habilidades perceptivas como la que maneja el
telémetro láser, habilidades de movimiento de las partes del robot y del robot en
sí por el entorno, habilidad de tacto que hace de interfaz con sensores capacitivos
en la carcasa del robot, habilidad de manejo del actuador de IR, etc. Dentro de
este conjunto de habilidades básicas están las habilidades esenciales de comunicación
verbal y no-verbal, que son utilizadas por el manejador de diálogo (ver Fig. 4.3).
Por otro lado, existen habilidades secundarias de más alto nivel que se sirven de las
4.4. IDiM: el gestor en RDS de diálogos interpretados
59
(a) El juego del Akinator es una
habilidad que interactúa con el
usuario usando el tacto y la voz.
(b) Cuando la habilidad "Sígueme" está
activada el robot te persigue.
(c) El usuario manejando la televisión a
través del robot.
(d) El usuario puede leer
algunas noticias de In-
ternet.
Figura 4.3: El robot social Maggie en diferentes escenarios de interacción. IDiM per-
mite cambiar dinámicamente el contexto del diálogo para cada habilidad activa.
60
Capítulo 4. Gestión del diálogo
habilidades básicas. Se tienen habilidades que son juegos, otras de domótica (manejo
de una televisión por IR, o de luces mediante RF, etc), habilidades de movimiento
(followMe, teleoperation, etc), juegos, habilidades de navegación, etc. La mayoría de
estas habilidades, en algún momento, necesitan interactuar con el usuario. Dicho de
otra forma, cada habilidad tiene sus propias necesidades comunicativas, y en conse-
cuencia, cada habilidad ha de incluir su propia implementación de diálogo, usando el
sistema de interacción aquí propuesto.
Es importante notar, la diferencia entre los diálogos, que pueden entenderse como
la capa de interfaz o presentación, y las habilidades que podrían entenderse como la
capa de "lógica de negocio". En la figura 4.4 se muestra el funcionamiento de IDiM.
Una habilidad integrada en el sistema ("Secondary Skill" en la figura) que establece
un conjunto de atributos semánticos que necesita para funcionar. En el caso de la
habilidad que maneja la televisión, este atributo corresponde con el comando que se
quiere enviar a la tele (véase figura 4.7). A su vez, la habilidad secundaria carga un
diálogo en el DMS, donde se incluyen también no solo estos atributos semánticos,
sino también acciones de Query y Filled.
Figura 4.4: IDiM en un vistazo
4.4.2.
Implementación y gestión del diálogo
IDiM distingue entre la implementación del diálogo, o simplemente diálogo y su
interpretación o manejo. Por tanto, el sistema está formado por dos partes principales,
4.4. IDiM: el gestor en RDS de diálogos interpretados
61
el manejador del diálogo y el diálogo en sí. Al separar el sistema general de diálogo (por
sus siglas en inglés, DMS) en dos partes, una que interpreta y otra que implementa,
se intenta flexibilizar los posibles diálogos que el sistema pueda mantener, ya que
la ejecución del diálogo puede ir cambiando de contexto dinámicamente, según la
evolución del flujo del diálogo.
Figura 4.5: Cambios de contexto del gestor de diálogo. Cada habilidad necesita de
diferentes diálogos. IDiM carga cada diálogo dependiendo de la habilidad que se en-
cuentre activada.
En la figura Fig. 4.5 se representa la arquitectura del sistema. En la parte superior
se muestra el DMS, que tiene el control central del robot. Cada habilidad secundaria
que requiere interacción, implementa su propio diálogo. El DMS se encarga de car-
gar e interpretar en tiempo real distintas implementaciones del diálogo definidas por
distintas habilidades.
En la figura se han representado las habilidades primarias más importantes: las
habilidades de habla (reconocimiento y síntesis de voz), de movimiento, perceptivas
(láser y tacto) y de control domótico de aparatos mediante dispositivos wireless (IR
devices, por ejemplo). La ejecución, interpretación o manejo de los sucesivos diálogos
que realiza DMS implica el envío de órdenes y compartir información tanto con las
habilidades secundarias como con las habilidades primarias.
Por otro lado, se cuenta con un único manejador del diálogo que mantiene la
misma política de diálogo para todas las habilidades que requieran de interacción
verbal
15
.
15
mantiene el mismo algoritmo de rellenado de huecos de información para todos los diálogos
62
Capítulo 4. Gestión del diálogo
4.4.3.
La fusión multimodal para IDiM
La percepción de la información para el diálogo es multimodal. Esto se realiza
mediante fusión multimodal en una representación única de toda la información de
cada acto comunicativo del usuario. Esta representación se implementa en el lenguaje
estándar NLSML (Natural Language Semantic Markup Language)
16
y se verá en
mayor profundidad en el siguiente capítulo.
Figura 4.6: La fusión multimodal y el gestor de diálogo. Los pares semánticos atributo-
valor son asignados directamente, uno a uno, a los huecos de información correspon-
dientes.
En la figura 4.6 se presenta un esquema de fusión multimodal entre la habilidad
ASR y la que capta los eventos de tacto de los sensores capacitivos del robot. Cada
habilidad cuenta con un conjunto de atributos semánticos, que van tomando distintos
valores según el funcionamiento de la habilidad. Todos estos pares atributo-valor se
fusionan en una estructura NLSML.
Por ejemplo, si el usuario dice la expresión "Maggie, sube este brazo, por favor"
mientras toca el brazo izquierdo, la fusión multimodal hará lo siguiente:
1. Primero se emite el evento USER_SPEAKING, que informa que el usuario está
comenzado a hablar, y por lo tanto comenzando un acto comunicativo.
2. Mientras el usuario habla, el evento TOUCHED es lanzado por la habilidad de
tacto, que informa sobre la parte del cuerpo del robot que ha sido tocada.
16
http://www.w3.org/TR/nl-spec/
4.4. IDiM: el gestor en RDS de diálogos interpretados
63
3. Cuando se acaba la locución y se reconoce un REC_OK será lanzado por la asrSkill,
entregando valores semánticos de los atributos semánticos definidos en la propia
gramática. El acto comunicativo finaliza.
Se creará una instancia de la información percibida cuando el acto comunicativo
finalice incorporando como atributos semánticos los valores lanzados por las diferentes
habilidades primarias, en este ejemplo: por la habilidad del tacto y la del reconoci-
miento de voz, pero otras muchas habilidades pueden estar involucradas, como son:
detección de emociones, detección de usuarios, localización de usuarios, etc.
4.4.4.
Atributos semánticos y huecos de información
La unión del sistema perceptivo multimodal con el diálogo se realiza relacionando
uno-a-uno cada atributo semántico con un Information Slot dentro del diálogo. Esto
afecta tanto al diseño de cada gramática semántica, como al resto de habilidades
perceptivas, que en conjunto deben incorporar, al menos, todos los Information Slots
de cada implementación del diálogo.
Sirva como ejemplo sencillo cómo funciona la habilidad que maneja la televisión
mediante interacción con el usuario, tendría un information slot explícito: command,
que puede tomar los siguientes valores:
ON, para encender la televisión.
OFF, para apagar la televisión.
UP, para subir un canal.
DOWN, para bajar un canal.
FM, para cambiar a modo radio.
DTV, para cambiar a modo televisión digital.
V+, para subir el volumen.
V-, para bajar el volumen.
END, para dejar de usar la televisión
Este information slot solamente va a ser completado mediante la habilidad de re-
conocimiento de voz. Por tanto, se diseña una gramática CFG semántica relacionando
los valores semánticos con el lenguaje formal que el robot es capaz de percibir (figura
4.7).
Así por ejemplo las siguientes frases distintas, provocan la misma asignación se-
mántica, commando
= on:
64
Capítulo 4. Gestión del diálogo
l a n g u a g e e s
-ES ;
t a g
-format loq -s e m a n t i c s /1.0 ;
p u b l i c
$ r o o t = [ $GARBAGE ]
$ t e l e m a n d o ;
$ t e l e m a n d o = ( e n c i e n d e
l a
t e l e v i s i o n : On | e n c i e n d e
l a
t e l e : On |
pon l a
t e l e : On | e n c i e n d e :ON | e n c i e n d e l a :ON |
a p a g a : O f f
| a p a g a l a
t e l e : O f f
| a p a g a l a
t e l e v i s i o n : O f f
|
c a m b i a de c a n a l : up | c a m b i a
e l
c a n a l : up |
c a m b i a
e l
c a n a l de l a
t e l e : up | s u b e un c a n a l : up |
c a m b i a de c a n a l : up | b a j a un c a n a l : down |
pon l a
r a d i o :FM | q u i e r o
o i r
l a
r a d i o :FM |
pon l a
t e l e : DTV | pon l a
t e l e v i s i o n
d i g i t a l
t e r r e s t r e : DTV |
s u b e
e l
v o l u m e n : V+ | b a j a
e l
v o l u m e n : V
- | un poco mas b a j o : V- |
un p o c o mas a l t o : V+ |
d e j a l o y a : ENDTV | d e j a de m a n e j a r
l a
t e l e v i s i o n : ENDTV |
d e j a
l a
t e l e : ENDTV | d e j a de m a n e j a r
l a
t e l e : ENDTV) {@comando $ v a l u e };
Figura 4.7: Gramática para controlar la televisión mediante voz
"Maggie, por favor, enciende la televisión ."
"Enciende la tele"
"Maggie, pon la tele."
En este ejemplo tan trivial puede verse la relación que existe entre el hueco de infor-
mación que necesita la habilidad, el atributo semántico asociado y cómo se relacionan
los valores semánticos con un lenguaje formal de contexto libre en el reconocedor de
habla.
4.4.5.
El gestor de diálogo basado en formularios y huecos de
información
El sistema de diálogo descrito sigue el paradigma conocido como "frame-based"
17
.
El diálogo se implementa en un lenguaje aumentado a partir de las especificaciones de
VoiceXML-2.1
18
. Entre estas ampliaciones está el manejo de información multimodal,
tanto en percepción como en expresión.
El control de la ejecución del diálogo está basado en el Form Interpretation Algo-
rithm (FIA), que va recorriendo cada hueco de información y comprobando su estado.
Los actos comunicativos que ordena el sistema de diálogo están modulados por distin-
tos parámetros temporales definidos para cada diálogo concreto: tiempos de espera,
velocidades de expresión, etc.
Tal y como se puede ver en la figura 4.8(a) la implementación de un diálogo, o
"diálogo" a secas, consta de un marco (frame) que contiene los siguientes elementos:
17
basado en formularios con huecos de información
18
http://www.w3.org/TR/voicexml21
4.4. IDiM: el gestor en RDS de diálogos interpretados
65
Huecos de información: tienen que ser rellenados a través del diálogo. Pueden
tomar dos estados: rellenandos o por rellenar.
Acciones de consulta o "Query Actions" : son llevadas a cabo por el gestor
de diálogo cuando un hueco de información no está relleno.
Acciones de completado o "Filled Actions" : una vez que el hueco de in-
formación ha sido completado se ejecutan estas acciones.
El objetivo del DMS es completar todos los Information Slots presentes en la de-
finición de un diálogo. Cada Information Slot se relaciona con un atributo semántico.
El FIA (Form Interpretation Algorithm) se encarga de ir recorriendo cada Information
Slot e ir comprobando si está o no vacío. Si el IS está vacío, el FIA ejecuta la Query
Action. Está acción está orientada a provocar en el usuario un acto comunicativo que
ayude a completar el hueco de información.
El sistema de percepción multimodal construye una estructura, donde se incluyen
los atributos semánticos con sus valores, recibidos de la percepción del robot. Cuáles
son estos atributos y el origen de sus valores es totalmente trasparente al DMS, de
tal modo que un valor semántico puede venir tanto de información verbal como de la
percepción de algún gesto del usuario, e incluso de percepciones internas de alguna
propiedad del robot (por ejemplo el estado de carga de las baterías, la temperatura
interna del robot, consumo de CPU, etc).
Las acciones asociadas a los dos estados del IS (vacío o completo) pueden ser de
cuatro tipos. En la figura 4.8(a) se han clasificado según se refieran a acciones hacia
el exterior o hacia el interior del sistema.
Acciones comunicativas. En general cualquier acto comunicativo: frases, con-
firmaciones, gestos, aclaraciones, etc.
Acciones Ejecutivas. Cualquier acción dentro de un dominio de acciones posi-
bles que no son explícitamente comunicativas: obedecer la orden de un usuario,
encender la TV, etc.
Movimientos en el flujo del diálogo. En cualquier parte del proceso de
interpretación de un diálogo, el robot puede cambiar el contexto del diálogo
cargando una nueva implementación de un diálogo
Actualizaciones internas. Rellenando variables globales como el nombre del
usuario, o autorellenando otros huecos de información, así como activar otras
habilidades.
Las acciones comunicativas y ejecutivas son externas porque actúan directamente
en el entorno del robot. Las acciones internas se refieren a movimientos de un diálogo
66
Capítulo 4. Gestión del diálogo
a otro, o bien actualización de variables utilizadas por el propio diálogo o por las
habilidades del robot.
En las asignaciones a variables internas dentro del diálogo también se considera
poder realizar una asignación a un IS, dado que internamente también son varia-
bles del diálogo. Por ejemplo, imaginar los siguientes IS como siguen: @body_action
y @body_part referidas a una acción de movimiento (subir,bajar, avanzar, mover,
etc) y la parte del cuerpo involucrada (brazo derecho, izquierdo, cuello, etc). An-
te el enunciado del usuario "levanta el brazo izquierdo" asrSkill completará ambos
IS con los valores @body_action = move @body_part = leftArm. Sin embargo, an-
te el enunciado "avanza" puesto que la parte del cuerpo involucrada intrínseca es la
base, automáticamente como acción interna dentro del diálogo se completará el IS
@body_part = base.
La figura 4.8(b) muestra cada una de las partes de un diálogo para el ejemplo con-
creto de la habilidad que permite al usuario manejar la televisión mediante interacción
con el robot.
En este ejemplo, se han escogido un conjunto de frases para la query-action, que
provoquen que el usuario diga el comando que quiera enviar a la tele, o bien que
informen de lo que puede decir. Frases del tipo "dime un comando para la tele", "si
quieres apagar la tele dime apagar", etc.
Y como filled-action, el diálogo realiza el envío del evento oportuno a la habilidad
primaria o de más bajo nivel, IRskill, que es la que maneja el dispositivo de emisión
por infrarrojos. Se trata por tanto de una Executive Action.
4.5.
Implementación de un diálogo
En esta sección se explican las principales etapas que se han de realizar para la
implementación de un diálogo. Estas etapas son:
1. Diseño de las gramáticas para el reconocimiento de voz.
2. Diseño de los actos comunicativos de expresión o reutilización de los existentes,
que permiten obtener la información necesaria.
3. Incorporar tales AC en las "Query Actions" (acciones de consulta para conseguir
rellenar los correspondientes huecos de información).
4. Identificación y enumerado de los atributos semánticos necesarios.
5. Incorporar tales atributos en las habilidades de percepción y en la implementa-
ción del diálogo.
4.5. Implementación de un diálogo
67
(a) Esquema de implementación del diálogo. El diálogo realiza una Acción de Consulta
("Query Action"). Cuando un valor semántico completa un hueco de información, el
diálogo realiza una Acción de Completado ("Filled Action").
(b) Interpretación y gestión de la implementación de un determinado diálogo.
Figura 4.8: Implementación del diálogo de control de la televisión
68
Capítulo 4. Gestión del diálogo
6. Diseño e incorporación de "Filled Actions" (acciones que se ejecutan cuando se
rellena un hueco de información) en la implementación del diálogo.
7. Ajuste de los parámetros temporales del diálogo en su implementación.
De este modo se puede automatizar para todas las habilidades que requieran
interacción, la creación del diálogo necesario. El potencial de esta automatización es
tal que nos permite plantear la posibilidad de que sea el propio robot quien genere
la implementación del diálogo, a partir de unas "necesidades semánticas" para una
tarea, lo cual se propone como trabajo para un futuro a corto plazo.
4.5.1.
Diseño del lenguaje formal
El lenguaje que el robot es capaz de reconocer se define mediante la construcción
de gramáticas de contexto libre (CFG), a partir del conjunto de enunciados posibles
por parte del usuario. Para la creación de estas gramáticas lo más habitual es proceder
a la elaboración de un corpus de diálogos y de ahí obtener un modelo representativo.
Por ejemplo, en [Bugmann et al., ] se hace un análisis exhaustivo de cómo las personas
dialogan en un contexto específico para indicar direcciones entre usuarios.
La construcción de este corpus permite enumerar un lemario con las palabras
que utilizan los usuarios, y se identifican las reglas gramaticales que las relacionan.
También permite establecer características concretas de la representación del discurso,
como por ejemplo, en qué puntos se hacen referencias a estructuras de la interacción
ya enunciadas, etc.
La CFG permite incorporar los vocablos utilizados y las reglas gramaticales que
los relacionan mediante una expresión regular ([Jurafsky Martin, 2000] y otros). En
las reglas de las gramáticas implementadas además se suele incorporar una variable,
$GARBAGE, que sirve para representar vocablos del usuario fuera del lenguaje formal del
robot. Para nuestro sistema, y diálogos implementados, se han añadido un conjunto
de recursos genéricos y específicos (gramáticas, diálogos de ejemplo, etc).
4.5.2.
Actos comunicativos de expresión
Los actos comunicativos, o también conocidos como acciones comunicativas de
expresión, son parte de la estrategia de actuación comunicativa para la generación de
un discurso coherente. Y, en cualquier caso, tienen como objetivo inmediato afectar
a la conducta del receptor.
Dentro de nuestro sistema de diálogo, los actos comunicativos se utilizan dentro
de las Query Actions y de las Filled Actions. Por ejemplo, a pesar de los datos que nos
da la elaboración de un corpus, las faltas de entendimiento (misunderstandings) son
parte habitual de la interacción natural. El robot, por tanto, debe ser capaz de actuar
4.5. Implementación de un diálogo
69
adecuadamente para mantener la coherencia del diálogo y recuperar el entendimiento
ante enunciados del usuario no reconocidos.
Por otro lado, los actos comunicativos sirven para hacer al robot más natural en
su expresividad. Por ejemplo, se utilizan movimientos reactivos naturales como son
bostezos, risas, suspiros, cosquillas, y demás actos comunicativos innatos en el ser
humano.
4.5.3.
Mapa semántico del dominio del diálogo
Cada habilidad interactiva establece un conjunto de atributos semánticos que son
necesarios para la ejecución de la habilidad, y que conforman todo un mapa que se
denomina "mapa semántico".
Por ejemplo, la habilidad domótica necesitará saber qué aparato va a manejar y
qué comando necesita, luego como mínimo requiere de dos atributos semánticos. La
habilidad que interactúa para conocer algunas características personales del usuario
necesitará atributos semánticos como su nombre, su edad, su dirección de correo, etc.
La habilidad que lee las noticias conectándose a un servidor de noticias necesitará sa-
ber qué tipo de noticias quiere el usuario: científica, deportivas, generales, información
meteorológica, y así el resto de habilidades del sistema.
4.5.4.
Atributos semánticos, acciones de consulta y acciones
de completado
Cada atributo semántico requiere de uno o varios Query Actions, de distinto nivel
de complejidad. Así, para obtener simplemente el nombre del usuario el robot puede
preguntarlo directamente, pero para habilidades más complejas, el robot puede dar
una breve explicación de qué es lo que espera percibir y de cómo lo tiene que explicar
el usuario.
Un acto comunicativo del usuario (enunciado verbal o multimodal) puede comple-
tar varios atributos semánticos a la vez. El carácter semántico del atributo reside en
cómo afecta su valor al robot, es decir, en su Filled Action. Así por ejemplo, el nombre
del usuario se utilizará siempre que el robot quiera dirigirse al usuario de un modo
más cercano, es decir, que su uso no depende de su valor. Sin embargo, el parámetro
que define el tipo de noticias que el usuario quiere obtener influirá en cómo el robot
realiza la búsqueda de dichas noticias.
Un "Filled Action" puede implicar autocompletar otros atributos semánticos que,
por tanto, también ejecutarán su respectivas Filled Actions. Por ejemplo, la habili-
dad mediante la cual el usuario programa al robot una secuencia de acciones (véase
[Gorostiza Salichs, 2011]) si el usuario pide al robot que avance, se completará no
70
Capítulo 4. Gestión del diálogo
solo el atributo "
@action = move", sino también, la parte del cuerpo involucrada
"
@body = base".
Un "Filled Action", también puede implicar un movimiento en el diálogo. Por ejem-
plo, cuando el usuario se registra o identifica, el robot cambia de contexto hablando
sobre sí mismo e informando al usuario sobre sus posibilidades.
4.5.5.
Parámetros temporales para el control del diálogo
IDiM es de iniciativa mixta, luego incorpora la propiedad barge-in, esto es, que
el usuario pueda interrumpir al robot en medio de una locución. Antes de hablar el
robot establece si la frase que va a decir es o no interrumpible.
Otra propiedad importante es el tiempo de espera de una locución del usuario.
Cuando se supera este tiempo de espera el Dialog Manager emite un evento especial, y
es la implementación del diálogo quien decide qué hacer ante este evento. Por ejemplo,
en el "menú principal" si el usuario no dice nada, el robot cambia de estado a dormido.
4.6.
IDiM respecto a otros gestores del diálogo
En la sección 4.2 se ha descrito los principales DMS aplicados a robótica hasta la
fecha actual. Esta descripción ha sido estructurada dependiendo de varios factores. En
esta sección se hace una breve reflexión sobre esos sistemas y cuál es la contribución
que se hace en esta tesis con el gestor de diálogo IDiM.
La mayoría de los DMS desarrollados para robots sociales son específicos para un
determinado contexto, es decir, se focalizan en obtener mediante interacción, algún
tipo de información que esta fijada y no se puede cambiar en tiempo de ejecución.
Por lo tanto, esos sistemas están fuertemente acoplados a un determinado contexto en
un restrictivo dominio semántico. En ese sentido los DMS descritos anteriormente se
enfocan en un asunto concreto de investigación: diálogos para el aprendizaje, diálogos
multiparte, diálogos para actuar como enfermeros, etc. Se podría afirmar que hay una
carencia general de independencia entre el DMS y la "implementación del diálogo".
También hay una carencia general de escalabilidad: la mayoría de los DMS
presentados, especialmente los estadísticos (MPD's, POMDP 's, etc.) tienen la
enorme desventaja de que necesitan enormes corpus de diálogos etiquetados
([Gibbon, Moore, 1997]). Su entrenamiento se puede hacer mediante simulación, por
ejemplo utilizando HMM (Hidden Markot Models), o usuarios reales, siguiendo un
modelo de Mago de Oz
19
. Por todo ello, les hace difícilmente escalables a entornos
19
Experimentos en los que el robot se teleopera por un operador, sin que el usuario tenga conoci-
miento de que el robot está siendo realmente teleoperado
4.6. IDiM respecto a otros gestores del diálogo
71
comunicativos muy diversos, por lo que se suelen centrar en una tarea muy concreta
(ej: obtener horarios de trenes...).
Resumiendo, esos DMS están altamente acoplados a una tarea específica, y no
permiten cambios dinámicos en el contexto del diálogo, y en general no es nada sen-
cillo el desarrollo de nuevos diálogos. Por contra, se ha tratado de proporcionar un
nuevo sistema donde implementar un nuevo diálogo y unirlo con el resto de habilida-
des/capacidades de la arquitectura de control, es sumamente sencillo. Además todos
los posibles diálogos gozan de un repertorio de información relativa a la interacción,
a su alcance (encapsulada en cada acto comunicativo) que aporta información muy
valiosa para la interacción y que se puede usar en cualquier diálogo sobre cualquier
contexto comunicativo: localización de los usuarios respecto al robot, información so-
bre su edad, sexo, edad, colores de la ropa que lleva puesta, emoción con la que se
expresa, pose, nivel de destreza con el sistema, parte del cuerpo del robot que está
siendo tocada, etc.
Por otro lado, la mayoría de sistemas de diálogo funcionan como cliente o esclavo
controlado por el sistema maestro que ejecuta un plan, siendo así el diálogo una parte
más del plan. Así por ejemplo, cuando el robot necesita interacción con el usuario,
el planificador activa el sistema de diálogo que sincroniza su información con la del
sistema, y de manera subordinada interactúa con el usuario. El diálogo es así, una
capacidad más del sistema que se activa y desactiva en ciertas situaciones.
Nuestro propósito es dar la vuelta a este modelo de control, intercambiando los
papeles de maestro-esclavo. Ahora el sistema de ejecución de tareas es controlado por
el sistema de diálogo. En este modelo, el diálogo puede actuar como control central
(integrador de habilidades), teniendo la capacidad de ir activando o desactivando ha-
bilidades/módulos (mediante paso de mensajes) desde el propio diálogo, según avanza
la conversación.
Nuestra arquitectura de control AD-ROS también concibe la hipótesis de un sis-
tema automático de decisión, basado en un modelo de las emociones humanas que
está fuera del objetivo de esta tesis, en el que este sistema de decisión, sí es el que
toma el control, y se apoya en el Sistema de Interacción aquí presentado para in-
teractuar con el usuario (ver [Malfaz Salichs, 2004] y [Castro-González., ]). Incluso
en el caso en el que el diálogo actúa como control central, activando/desactivando
habilidades, se puede comunicar con las salidas del módulo de Toma de Decisión (la
emoción del robot principalmente), para tenerlas en cuenta como una entrada más al
sistema de interacción, de una manera similar a las entradas presentes en cada acto
comunicativo.
No conviene olvidar la naturaleza multimodal del sistema
20
, tanto en la entrada de
información al sistema (después de la fusión multimodal ), como a la salida del sistema
20
El sistema presentado al completo corresponde al tipo de los llamados con simetría multimodal,
esto es multimodalidad a la entrada y salida del Gestor de Diálogo.
72
Capítulo 4. Gestión del diálogo
(fisión multimodal). Pese a que nuestro sistema de diálogo se encuentra inspirado en el
estándar VoiceXML, este estándar no está diseñado para una interacción multimodal;
no obstante, tratando de mantener nuestros diálogos de una manera fiel al estándar,
se ha incorporado de una manera elegante la manera de lograr la multimodalidad
necesaria sin alterar gravemente el estándar, mediante el uso de un módulo de fusión
21
.
El gestor de diálogo aquí presentado tiene varias fuentes de información que se
describirán en las siguientes secciones del capítulo en detalle: la encapsulada en cada
acto comunicativo (frase reconocida, pose, distancia de interacción...), la que obtiene
del Sistema de Toma de Decisión (emoción y necesidades del robot), la que obtiene
del "Perfil del Usuario" (edad, nombre, idioma, experiencia...), información directa-
mente obtenida de servicios web (servicios de web semántica, traducción en-línea...).
Todas estas fuentes de información posibilitan unos diálogos más naturales de los rea-
lizados por todos los sistemas vistos hasta ahora, ya que el programador del diálogo
puede usar directamente en cualquier contexto comunicativo todas estas fuentes de
información.
4.7.
Resumen
Se ha presentado el gestor de diálogo IDiM, dentro del sistema RDS. La ventaja
fundamental de IDiM reside en su versatilidad: en cómo el sistema permite cambiar
de contextos de diálogo dinámicamente. Este sistema de diálogo se ha implementado
para su uso en los robots social del grupo, especialmente el robot Maggie. Este robot
cuenta con un conjunto muy amplio de habilidades, que además puede aumentarse
en tiempo de ejecución. IDiM permite adaptar la capacidad de diálogo del robot
a dicho conjunto de habilidades, manteniendo un único DMS para todas ellas con
independencia de su número o función.
Se considera un avance haber formulado el diseño de un diálogo que tiene en cuenta
tres aspectos o dimensiones: espacio-temporal, verbal y de relación; y que el diálogo
pueda ser directamente implementado a partir de cuatro conjuntos de características:
lenguaje formal, atributos semánticos, query-actions y filled-actions.
Naturalmente, el sistema cuenta con numerosas limitaciones. La primera y más
clara es la falta de un modelo encargado de mantener la coherencia del diálogo en
el cambio de dichos contextos. El robot pasa de una habilidad a otra, y en este
paso la manera que tiene de conservar la información que ha ido adquiriendo no le
permite realizar sus propias deducciones: falta un modelo de aprendizaje, que permita
completar parámetros conceptuales del diálogo por inferencia, inducción o deducción.
21
para profundizar más, ver la tesis sobre la que partió el trabajo mostrado en este capítulo
[J.F.Gorostiza., 2010]
4.7. Resumen
73
Sin embargo, el sistema es suficientemente robusto para ser utilizado por cualquier
robot social cuya arquitectura esté basada en módulos de ejecución independientes
que se han llamado habilidades, y en las que cada habilidad pueda tener asociada un
contexto de diálogo concreto (parámetros conceptuales). Las pruebas experimentales
con usuarios no expertos certifican la utilidad del sistema presentado. No obstante,
para superar las limitaciones actuales se esta trabajando en el uso de un gestor de
diálogo basado en planes.
74
Capítulo 4. Gestión del diálogo
CAPÍTULO
5
Sistema de fusión multimodal
name,
language,
age,
voiceprint,
experience,
dialogHistory
User
Profile
Automatic
Speech
Recognition
(ASR)
Audio
Extraction
Features
Natural
Language
Proccesing
(NLP)
User
Localization
Emotion
Detection
Multimodal
Fusion
(NLSML)
DIALOG
MANAGER
IDIM
DIALOGS: VXML
FILES
Natural
Language
Generation
(NLG)
Emotional
Text To
Speech (eTTS)
Sing
Generaton
(Vocaloid)
Non-Verbal
Sound
Generation
text
features
features
semantic:
atribute-value
localization
emotion/arousal
User Communicative Act xml
vxml
song
semantic,emotion,features
semantic, language,
emotion, character
words,language,
emotion, character
User
Identification
name
features
AUDIO
acustic signal
VOICE
REAL-TIME
SOUNDS
MUSIC
Engagement
Gestures
MOTOR/VISUAL
GESTURES
gesture
Body
Sensibility
TOUCH
capacitive signal
body part
VISION
images
Robot
Emotional
State
emotion
RFID
VISION
OCR
text
written
text
RFID
Reader
MULTIMODAL FISION
LASER
distance
information
Gesture
Recognition
rfid card
text
grid
points
gesture
image
Google/
Microsoft
Translate
Wolfram
Alpha
"Todo debe simplificarse hasta donde sea posible, pero nada más."-- Albert Einstein
75
76
Capítulo 5. Sistema de fusión multimodal
5.1.
Introducción: la teoría de actos comunicativos
en la interacción entre humanos
Para entender el concepto de diálogo y multimodalidad, es necesario entender
la teoría de actos comunicativos o actos del habla. Esta teoría se deriva del estu-
dio de la comunicación verbal entre humanos [Bach Harnish, 1979] [Bruner, 1975]
[Searle, 1975, Searle, 1969], [Newcomb, 1953], en ellos se define claramente que los
actos comunicativos son las unidades básicas del diálogo. Debido a estos estudios
previamente citados, los ingenieros han encontrado que esta teoría es muy útil para
describir y formalizar la comunicación que se puede realizar entre los humanos y las
máquinas. Estos actos comunicativos permiten describir la interacción en interfaces
de alto nivel de abstracción, de manera que en cada acto comunicativo se refleja una
intención por parte del interlocutor.
5.2.
Adaptación de la teoría de actos comunicativos
al sistema RDS
Partiendo del estudio de las interacciones humanas y del análisis de los actos
comunicativos como unidad de intercambio de información en el diálogo, se ha tratado
de adaptar su uso al sistema de interacción aquí presentado.
Un usuario dialogando con un robot, lo hace mediante turnos que involucran
comunicación verbal y no verbal. En cada uno de estos turnos se suministra cierta
información que es relevante para el diálogo y que es necesario agrupar para que
tenga significado temporal coherente. En cada turno, el usuario intenta transmitir
un mensaje, que lo realiza mediante voz, adoptando una posición espacial respecto al
interlocutor, una pose, con una determinada expresión facial, y usando un tono de voz
de acuerdo a su emoción y al propio contenido del mensaje, etc. Toda esta información
es extraída y manejada por el gestor de diálogo al agruparse temporalmente en un
mismo mensaje comunicativo.
En la Figure 5.1 se representa este intercambio de información en un flujo de
diálogo con varios turnos de conversación. El diálogo que se ilustra es un ejemplo
concreto de diálogo producido con nuestro sistema, en el que tanto el usuario co-
mo el robot, en cada turno, tratan de transmitir un mensaje a su interlocutor. Este
mensaje lo intercambian mediante los canales que consideren mas apropiados para
sus propósitos. El usuario se comunica con el robot en el primer acto comunicativo
(en la figura corresponde con la línea primera linea temporal), el sistema de diálogo
tarda un cierto tiempo en procesar dicha información y preparar la respuesta, que
normalmente es menor a un segundo (tercera linea temporal en la figura), entonces el
robot responde con su primer acto comunicativo (segunda linea temporal); el usuario
5.2. Adaptación de la teoría de actos comunicativos al sistema RDS
77
recibe la información transmitida por el robot, pero antes de que finalice el acto co-
municativo del robot, el usuario interrumpe al robot con un nuevo acto comunicativo,
el robot interrumpe su mensaje y permanece callado hasta que el usuario finaliza su
exposición. En este sentido, se habla de un sistema de diálogo full-duplex, en el que
ambas partes pueden interrumpir el proceso comunicativo del otro interlocutor.
Figura 5.1: .
Ejemplo de diálogo full-duplex. Cada una de las partes puede iniciar la conversación
y se pueden producir solapamientos e interrupciones en el turno de palabra
Para tratar de representar la información multimodal de manera coherente, el
organismo W3C
1
ha propuesto un estándar que especifica mediante un fichero de
texto XML como tiene que estructurarse dicha información. Este estándar se ha de-
nominado NLSML (Natural Language Semantics Markup Language)
2
. Este estándar
establece las reglas y la forma que tiene que tener el fichero XML donde queda refle-
jado las entradas multicanales recibidas, para que los gestores de diálogo basados en
huecos de información puedan gestionarla.
El sistema de diálogo multimodal desarrollado permite interactuar con todos los
robots sociales desarrollados en nuestro grupo de trabajo, aunque este trabajo se cen-
tre principalmente en el robot Maggie. En esta interacción, el usuario puede ordenar
al robot que realice tareas para las que ha sido diseñado. El sistema de diálogo actúa
como la capa de interfaz entre el usuario y el repertorio de habilidades del que está
dotado el robot.
La interacción entre el usuario y el robot normalmente está guiada principalmente
por el canal de voz, pero no es estrictamente necesario que sea así. La potencia del
sistema multimodal permite al gestor de diálogo abstraerse del canal usado para la
1
http://www.w3.org/
2
http://www.w3.org/TR/nl-spec/
78
Capítulo 5. Sistema de fusión multimodal
interacción, actuando de manera similar en el caso de que la entrada de información
sea por voz, tarjetas de radio frecuencia o inclusive por texto escrito. De esta manera,
se puede dialogar con el robot, en el sentido de intercambio de información, mediante
tarjetas de radio frecuencia, con un pictograma ilustrado sobre las mismas, que indican
la acción a realizar.
Hasta ahora, se ha comentado las ventajas de la multimodalidad relativa a la
entrada de información por varios posibles canales. En este sentido, la complemen-
tariedad de la información recibida no se está teniendo en cuenta, ya que una de las
posibilidades que nos brinda la fusión multimodal, gracias a esta complementariedad
de la información recibida por distintos canales, es la de permitir resolver referencia
deícticas (deixis), que son referencias a cosas que no están presentes en el contexto
lingüístico. En este sentido, en expresiones deícticas como: "vete allí", apuntando con
el dedo en una dirección, ese "allí" se resuelve mediante el componente que entrega
al diálogo la pose con la que se expresa el usuario (la posición del cuerpo señalando
a un punto espacial). En otro ejemplo de deixis, el usuario dice "levántalo", al mismo
tiempo que toca uno de los brazos del robot, en este caso, la parte del cuerpo a resol-
ver se resuelve mediante el módulo que entrega mediante el tacto la parte del cuerpo
del robot tocada.
Dado que es necesario que la información recibida por los distintos componentes
del sistema de diálogo RDS sean gestionados de manera coherente temporalmente.
Por ello, se tiene que determinar en que instante empieza y finaliza cada acto comu-
nicativo, teniendo en cuenta que cada módulo entrega la información semántica al
módulo de fusión multimodal sin ningún tipo de sincronización. Es necesario analizar
estos aspectos temporales para conseguir un correcto desempeño de un sistema de la
complejidad que se acaba de presentar.
Figura 5.2: Etiquetas de radio frecuencia con pictogramas
5.3. Cuatro ejemplos de diálogos multimodales
79
5.3.
Cuatro ejemplos de diálogos multimodales
En esta sección se va a describir lo principales escenarios donde se está usando y
evaluando el sistema de diálogo para interaccionar de manera multimodal con usua-
rios no expertos con el mismo. En ellos, se ha podido analizar como realizar la fusión
multimodal de la manera mas acertada posible. El primero de estos escenarios se
corresponde con el diálogo principal del sistema que se encarga de gestionar la inter-
acción entre el robot y el usuario, de tal manera que el primero de ellos actúa como
esclavo del segundo, activando y desactivando habilidades según el usuario considere
oportuno. En este escenario todas las entradas y salidas de información del sistema
son usadas y fusionadas.
El segundo escenario permite controlar/teleoperar el movimiento del robot me-
diante voz. Está diseñado expresamente para probar la fusión multimodal (la salida
del sistema ciertamente no es multimodal), y permite analizar cuando empieza y
cuando finaliza cada acto comunicativo. En los dos siguientes escenarios, el repro-
ductor de música y el diálogo en la nube, se presentan sistemas bastante novedosos,
sencillos pero muy potentes, en los que fundamentalmente la fusión de información
se realiza mediante el uso de dos reconocedores de voz, de propósitos diferentes, pero
trabajando simultáneamente.
5.3.1.
El integrador de habilidades por diálogo
El sistema de diálogo multimodal permite controlar al robot, de tal manera que
este último actúa como esclavo del usuario satisfaciéndole, dentro de sus posibilidades
de interacción. Para ello, el robot consta de un repertorio de habilidades o capacidades
que es capaz de realizar, mientras que el diálogo es capaz de activar/desactivar dichas
habilidades mediante interacción entre el usuario y el robot.
La arquitectura de control AD-ROS contempla las múltiples capacidades del robot
en habilidades independientes. Cada habilidad puede tener dos estados principales:
puede estar activa o bloqueada. Cada una de estas habilidades tiene asociada una
implementación concreta del diálogo, y el conjunto total de habilidades se integra y
se controla mediante un sistema de control central. Este sistema se ha implementado
mediante un diálogo principal que se encarga de secuenciar las habilidades en tiempo
real según vaya ocurriendo la interacción con el usuario.
Desde el diálogo principal (integrador), se puede transitar a otros subdiálogos
(ver la Fig. 5.3). En este sentido, la especificación del diálogo puede verse como
una máquina de estados o un grafo dirigido. Cada estado se corresponde con un
determinado contextos comunicativo. Cada vez que se transita de un estado a otro,
se produce un cambio en el contexto comunicativo. Estas transiciones consisten en
cargar el nuevo subdiálogo correspondiente, con su/s gramática/s asociadas.
80
Capítulo 5. Sistema de fusión multimodal
Figura 5.3: Ejemplo de diálogo como integrador de habilidades en el robot social
Maggie. El robot actúa como esclavo, obedeciendo y ejecutando las acciones que
ordena el usuario
.
5.3. Cuatro ejemplos de diálogos multimodales
81
La interacción comienza con el saludo del robot al usuario, mediante voz y sonidos
no verbales. De esta manera el robot trata de atraer la atención del usuario, para
iniciar una interacción. Si el usuario responde al robot devolviendo el saludo, se puede
considerar que ha comenzado una interacción que es deseable mantener. Como se ha
comentado en numerosas ocasiones la interacción es multimodal, de tal manera que
el usuario puede saludar al robot no sólo mediante la voz, sino también mediante la
etiqueta de radio frecuencia que representa el pictograma de saludar.
Cuando la interacción se realiza por voz, si el robot reconoce el timbre de voz del
usuario automáticamente carga su perfil para adaptar mejor el diálogo a su interlocu-
tor (idioma de voz usado, nivel de experiencia, estado emocional, preferencias, etc)
3
.
Si por el contrario, el sistema no logra identificar al usuario, le pregunta si desea que
se conozcan mejor. Si el usuario acepta, responderá a una serie de preguntas que le
hace el robot, relacionadas con su nombre, edad, idioma preferido, etc. Durante este
proceso de "registro" en el sistema, el robot aprende las características de la voz del
usuario para futuras identificaciones o detección de emociones, así como sus prefe-
rencias personales. Si el usuario no desea "registrarse" en el sistema, la interacción
continua pero sin ser adaptada al usuario.
La adaptación del diálogo al usuario se realiza en varios sentidos. Alguna de estas
adaptaciones son las siguientes: el idioma en el que se conversa, la posición del robot
respecto al usuario, más o menos diálogos explicativos del sistema en función del ni-
vel de experiencia del usuario, la edad para sugerir o no ciertos juegos/habilidades, el
nombre del usuario para dirigirse a él por su nombre además de poder consultar cuen-
tas personales como la de su correo electrónico, el sistema de detección de emociones
también se adapta al tono del usuario para aumentar la precisión de la clasificación,
etc.
Una vez que el usuario ha sido identificado puede ordenar al robot que realice
cualquier acción de entre las disponibles
4
. En este estado, el robot se encuentra en
un modo de pregunta abierta, en el cual el robot actúa como un asistente capaz
de obedecer a un conjunto bastante amplio de opciones disponibles. Actualmente el
sistema tiene integrado unas veinte habilidades entre juegos interactivos, habilidades
de información (dar las noticias deportivas o el tiempo meteorológico), reconocimiento
de medicamentos mediante RFID, etc. No obstante, este dominio de habilidades es
fácilmente ampliable e integrable en el sistema global.
El usuario puede ordenar al robot cualquier acción, por ejemplo su deseo de que-
rer que le acompañe moviéndose por el entorno. Cuando se procede a activar una
3
Se está trabajando en un sistema mas complejo de identificación de personas, en las que se
combina la voz con aspectos visuales como: reconocimiento facial, de género e incluso de la ropa que
lleva o llevaba puesta
4
Sino ha sido identificado y no ha querido registrarse también llega a este estado del diálogo,
pero sin adaptación
82
Capítulo 5. Sistema de fusión multimodal
habilidad que pueda comprometer la seguridad del robot o del usuario, el robot pide
confirmación. Por ejemplo, la habilidad followMe implica que el robot pueda moverse
libremente por el entorno. Si el usuario confirma afirmativamente, el dialogo realiza
la activación de la habilidad. A su vez, esta habilidad gestiona su propio subdiálogo
que intercala síntesis de sonidos y de frases. El usuario puede desactivar la habilidad
y volver al diálogo principal mediante otro comando de voz.
Volviendo al estado del diálogo principal que permite activar y desactivar habili-
dades del robot, el usuario puede, por ejemplo, pasar al subdiálogo que se encarga de
controlar la televisión. Mediante este diálogo se puede controlar todas las funciona-
lidades que ofrece la televisión, y de forma general cualquier dispositivo controlarse
mediante un mando infrarrojo universal. De la misma forma, el diálogo permite con-
trolar cualquier habilidad de las que consta el repertorio de nuestra arquitectura de
control.
Si el usuario desea finalizar la interacción, bastará con despedirse del robot o
"mandarle a dormir". En ese momento, el robot se despide del usuario y transita al
estado de "bienvenida" en el que puede establecer una interacción con cualquier otro
usuario.
El diálogo desarrollado para la interacción con los usuario, hasta la fecha no es
multiparte. Esto es, no es posible cargar más de un perfil de usuario, ni tampoco
identificar varios usuario concurrentemente, ni separar la señal de audio recibida en
varios canales de voz, por lo que no se puede mantener una interacción coherente y
concurrente con varios usuarios simultáneamente.
5.3.2.
El Diálogo de teleoperación multimodal
Centrándonos en la multimodalidad del sistema capaz de resolver referencias deíc-
ticas, se ha construido un diálogo que permite mover/teleoperar el robot para evaluar
la fusión multimodal del sistema. Para ello, el usuario deberá indicar mediante cual-
quiera de los canales disponibles (voz,tacto, visión, RFID y gestos) la acción a realizar
(Fig. 5.4). Veamos unos ejemplos de interacción gestionada por el sistema:
El usuario dice "sube el brazo derecho". No toca ninguna parte del robot y no
realiza tampoco ningún gesto con su cuerpo (pose neutra). Simplemente desea
que el robot levente su brazo derecho. Para ello, toda la información necesaria
está presente en la frase de voz: Action
: Up, BodyP art : Right
A
rm. Por lo
tanto, mediante el uso de un único modo.
El usuario dice "súbelo" al mismo tiempo que toca el brazo que desea que suba
el robot. Es necesario que toque el brazo del robot antes de que se finalice el
reconocimiento de la frase pronunciada, sino el sistema no sabría que parte del
5.3. Cuatro ejemplos de diálogos multimodales
83
cuerpo tiene que subir. En este caso nuevamente los huecos de información son:
Action
: up, BodyP art : Right
a
rm. Ver figura 5.4 a).
El usuario dice "gíralo a la derecha" al mismo tiempo que le toca la cabeza.
En este caso el usuario desea que el robot gire su cuello a la derecha: Action
:
T urn
l
ef t, BodyP art
: Head. Ver figura 5.4 b).
El usuario dice "gira la cabeza a la izquierda" sin tocar ninguna parte del
robot. Este caso es equivalente al anterior, sin embargo toda la información
necesaria está contenida en la frase de voz, esto es, no hay deíxis. Action
:
T urn
l
ef t, BodyP art
= Head.
El usuario dice "vete en esa dirección" indicando con su brazo la dirección a
la que quiere que se mueva el robot. En este caso la pose del usuario indica la
dirección del movimiento. Action
: Move
L
ef t, BodyP art
= Base. Ver figura
5.4 c).
El usuario dice "vete a la derecha" sin tocar ni indicar con ningún ges-
to nada. Toda la información está presente en al frase de voz: Action
:
M ove
r
ight, BodyP art
: Base.
El usuario dice "vete al cargador" sin tocar ni hacer ningún gesto. En es-
te caso, el robot se irá a la posición donde se encuentra la estación de car-
ga par recargar sus baterías. En este caso nuevamente toda la información
necesaria se encuentra en la frase de voz, no obstante, para saber la posi-
ción del cargador se usan las habilidades de navegación geométrica presen-
tes en el robot, que le permite moverse hacia sitios conocidos una vez se ha
localizado.Action
: Move
c
hargeStation, BodyP art
: Base. Por lo tanto, uno
de los huecos de información se rellena mediante el acceso al modelo del mundo
del robot.
El usuario dice "vete a la puerta" sin tocarle ni hacer ningún gesto. Nos encon-
tramos en un caso similar al anterior. Action
: Move
d
oor, BodyP art
: base.
El diálogo concreto encargado de realizar la teleoperación se especifica en un
fichero XML que actúa como capa de interfaz entre los sensores (mediante fusión) y de
los actuadores (mediante fisión). En dicho dialogo se tienen tres huecos de información
a rellenar: acción a realizar, parte del cuerpo involucrada y dirección de dicha acción.
En la figura 5.5 se puede ver un diagrama con la estructura conceptual del dialogo
aquí presentado. Obsérvese que no todas las entradas multimodales son tenidas en
cuenta. Las salidas multimodales del sistema son los gestos motrices involucrados en
la intención del acto comunicativo: desplazarse por el entorno, mover una extremidad
84
Capítulo 5. Sistema de fusión multimodal
(a) Up the right arm
(b) Turn the head right
(c) Go there
Figura 5.4: El usuario da ordenes de movimiento al robot mediante voz, o una com-
binación de voz, gestos y/o tacto
arriba o abajo, girar la cabeza a izquierda o derecha y hablar para comunicar la acción
a realizar.
Figura 5.5: Esquema del diálogo de teleoperación
Para el relleno de estos huecos de información, el módulo que aquí se está des-
cribiendo de fusión multimodal debe saber como realizar dicha fusión en actos co-
municativos. Para ello es necesario establecer cuando empieza y finaliza cada acto
comunicativo. Sirviéndonos de nuestro pequeño diálogo para teleoperar el robot y
analizando la evolución temporal de los eventos de resultados semánticos disponibles
por cada uno de los módulos que entregan información al módulo de fusión multimo-
dal, se ha determinado que cada acto comunicativo queda separado por la notificación
5.3. Cuatro ejemplos de diálogos multimodales
85
de final de reconocimiento de voz. Es decir, el evento que entrega el ASR (Automatic
Speech Recogniton) cuando el reconocimiento de voz ha concluido servirá para mar-
car la frontera entre diversos actos comunicativos. En el caso de tener varios motores
de reconocimiento ejecutando de manera concurrente (Loquendo y Google ASR), se
espera por la obtención de los resultados de reconocimiento de ambos motores, antes
de dar por concluido el acto comunicativo.
Si un mismo evento, con distintos valores semánticos es lanzado durante el mismo
acto comunicativo, esto es, antes de la notificación de final de reconocimiento, será la
información suministrada en el último evento de ese tipo, la que se tenga en cuenta. En
figura 5.6 se puede ver una secuencia temporal de como se realiza la fusión multimodal
en actos comunicativos. Los valores que reconoce cada uno de los módulo se entregan
al módulo de fusión multimodal en cuanto están disponibles. Esto implica que la
llegada de estos valores se hace de una manera asíncrona y desincronizada, siendo el
componente de fusión el que los agrupa en un mismo acto comunicativo. Este acto
comunicativo queda reflejado en un fichero de texto XML, que es entregado al gestor
de diálogo IdiM, para que de manera coherente trate esta información fusionada
temporalmente (en la figura, aparecen a derecha). En la figura se representan dos
actos comunicativos, en el primero de ellos, el usuario toca el brazo derecho del robot
y le dice que quiere que lo suba. En el segundo acto comunicativo el usuario toca la
cabeza del robot y le dice que la gire a la izquierda. Son solo dos sencillos ejemplos
para ilustrar como se realizar la fusión multimodal, pero cualquiera de los enumerados
previamente son posibles.
5.3.3.
Diálogo de reproducción de música en línea
Otro diálogo de ejemplo, que ilustra las posibilidades multimodales de nuestro
sistema de diálogo y que resultaría en una utilidad muy interesante para un posible
usuario, es el que permite que el robot pueda reproducir la mayoría de las canciones
de cualquier grupo que se pueda encontrar en Internet. El usuario únicamente debería
decirle al robot la canción, el grupo, o ambas cosas a escuchar, el robot casi instantá-
neamente comienza a reproducir la canción o las canciones solicitadas. En este caso,
la fusión multimodal unifica la información de los dos motores de reconocimientos
disponibles en nuestro sistema, el basado en gramáticas y el de gramática abierta (de
texto libre), cuya finalidad y uso es diferente. Por otro lado, se logra incorporar un
nuevo tipo de salida al sistema como es la reproducción de canciones.
Para su implementación, se ha usado el servicio de reproducción e intercambio
86
Capítulo 5. Sistema de fusión multimodal
comunitactivos.jpg
Figura 5.6: Ejemplo de la fusión multimodal de dos actos comunicativos
musical Goear
5
y un script
6
en lenguaje Perl
7
que sirve como interfaz para reproducir
una canción o varias de un mismo grupo musical. Esto permite que el propio sistema
de diálogo pueda acceder a los servicios del portal musical.
En este ejemplo se ilustra la fusión del reconocimiento de voz basado en gramáti-
cas (mediante Loquendo ASR) y el reconocedor de texto abierto (mediante el servicio
web de Google ASR). Cuando el usuario le dice al sistema que quiere escuchar música
está rellenando un hueco de información, basado en gramáticas, que corresponde con
la acción que se quiere realizar. Por otro lado, el diálogo se mueve a otro formulario,
donde un hueco de información es "TextPlain" que representa la canción o el grupo
a reproducir. Este texto plano es rellenando mediante el reconocedor de voz, no ba-
sado en gramáticas, de Google ASR. Este reconocedor de voz no genera resultados
5
http://www.goear.com
6
Un script es un guión o conjunto de instrucciones. Permiten la automatización de tareas creando
pequeñas utilidades. Es muy utilizado para la administración de sistemas UNIX. Son ejecutados por
un intérprete de línea de comandos. Usualmente son archivos de texto.
7
http://www.splitcc.net/Downloads/playgoear.pl
5.3. Cuatro ejemplos de diálogos multimodales
87
semánticos, sino que únicamente nos devuelve la transcripción textual de la frase pro-
nunciada verbalmente. Si se quisiera rellenar el hueco de información, relativo a la
canción o el grupo a escuchar, mediante un reconocedor basado en gramáticas (como
el de Loquendo), se hubiera necesitado una gramática de gran tamaño que recogie-
ra todas las posibles canciones y grupos a escuchar. En la práctica, constituye una
solución casi inviable, por su alto coste y dificultad de mantenimiento.
5.3.4.
Diálogo de pregunta abierta
En este escenario el robot es capaz de responder a casi cualquier pregunta que el
usuario pueda formularle mediante voz y en cualquier idioma. Preguntas como por
ejemplo:
"Cual es la distancia de la tierra a la luna"
"Donde estoy"
"Cual es la capital de Francia"
"Que sabes sobre Rafael Nadal"
"Que tiempo hace hoy en Nueva York"
"Cuanto es 12 x 3"
En este caso se ha diseñado un sistema de diálogo muy similar al famoso Siri
8
,
que es capaz de responder a preguntas complejas.
El usuario primeramente deberá decir al sistema que quiere realizarle una pregunta
y a continuación la pregunta concreta a realizar; el robot le repite la pregunta realizada
y a los pocos segundos contesta por voz con la respuesta más apropiada posible.
Internamente el sistema de diálogo funciona de manera similar al escenario ante-
rior, primero rellena el hueco de información de acción a realizar, mediante Loquendo
ASR y se mueve a un nuevo formulario donde se quiere rellenar la pregunta concreta
a formular, mediante un hueco de información de texto plano. Este hueco de informa-
ción se rellena mediante el reconocedor de Google ASR que es capaz de transcribir
en multitud de idiomas la pregunta formulada.
Si se está dialogando con el robot en un idioma distinto del inglés, se usan los
servicios de traducción en línea de Google o Microsoft para traducir dicha pregunta
al idioma inglés. Dicha pregunta en inglés, es enviada a la base de conocimiento
8
http://www.apple.com/iphone/features/siri.html
88
Capítulo 5. Sistema de fusión multimodal
Wolfram Alpha
9
que responde a dicha pregunta, con la información que es capaz de
obtener de su base de conocimiento, mediante un fichero XML.
Una vez se tiene la respuesta, se interpreta el fichero XML para obtener las partes
más interesantes de dicha respuesta (principalmente aquellas que se pueden comu-
nicar por voz), y son sintetizas por el sistema de diálogo en el idioma en el que se
estaba dialogando, siendo nuevamente necesario una traducción online si el idioma era
distinto del inglés. Si las traducciones no son correctas se puede perder información
valiosa para el diálogo, también hay ciertas preguntas para las que el sistema no tiene
ninguna respuesta, en esos casos se le comunica al usuario que no se dispone de dicha
información, en diferente posibles expresiones (no siempre dice la misma respuesta).
Otro aspecto que se ha tenido en cuenta, para que el sistema sea lo suficientemente
interactivo, es la velocidad de respuesta del diálogo. Para ello, se ha implementado a
bajo nivel un sistema de detección de comienzo y fin de voz, para enviar al servicio
de Google ASR única y exclusivamente las muestras de voz en cuanto estas están
disponibles y en un formato de audio comprimido (flac o speex), de esta manera se
obtiene la transcripción en apenas un segundo de retraso desde que se finalizó la
locución. A su vez el servicio "Wolfram Alpha" y el parseo de la respuesta demora
unos 3 o 4 segundos, tiempo que es compensado con la síntesis, por parte del robot,
de la pregunta que ha formulado el usuario antes de comunicarle su respuesta.
5.4.
Resumen
En este capítulo se ha descrito como se realiza el proceso de fusionar el conjunto de
entradas multimodales, en un único paquete de información coherente en el tiempo,
capaz de ser interpretado por el gestor de diálogo. El trabajo desarrollado se ha inspi-
rado en la teoría de actos comunicativos en la interacción entre humanos. Finalmente
y mediante ejemplos, se ha descrito y analizado los principales diálogos implementa-
dos para este trabajo y que sirven como pruebas experimentales para mostrar esta
fusión multimodal.
9
http://www.wolframalpha.com/
CAPÍTULO
6
Sistema de reconocimiento automático del habla
Automatic
Speech
Recognition
(ASR)
Audio
Extraction
Features
Natural
Language
Proccesing
(NLP)
User
Localization
Emotion
Detection
Multimodal
Fusion
(NLSML)
DIALOG
MANAGER
IDIM
User
Profile
DIALOGS: VXML
FILES
Natural
Language
Generation
(NLG)
Emotional
Text To
Speech (eTTS)
Sing
Generaton
(Vocaloid)
Non-Verbal
Sound
Generation
text
features
features
semantic:
atribute-value
localization
emotion/arousal
name,
language,
age,
voiceprint,
experience,
dialogHistory
User Communicative Act xml
vxml
song
semantic,emotion,features
semantic, language,
emotion, character
words,language,
emotion, character
User
Identification
name
features
AUDIO
acustic signal
VOICE
REAL-TIME
SOUNDS
MUSIC
Engagement
Gestures
MOTOR/VISUAL
GESTURES
gesture
Body
Sensibility
TOUCH
capacitive signal
body part
VISION
images
Robot
Emotional
State
emotion
RFID
VISION
OCR
text
written
text
RFID
Reader
MULTIMODAL FISION
LASER
distance
information
Gesture
Recognition
rfid card
text
grid
points
gesture
image
Google/
Microsoft
Translate
Wolfram
Alpha
"Asegúrate antes de hablar que tus palabras son mejores que el silencio."-- viejo
proverbio árabe
89
90
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
6.1.
Introducción
Cuando se habla de interacción-humano robot, se asume que el robot tiene la
capacidad de reconocer las palabras que el humano transmite verbalmente de ma-
nera precisa, incluso entender el significado de dicha oración, es decir, de extraer la
semántica asociada a dicha frase.
Los humanos tenemos cinco sentidos básicos visión, tacto, oído, olfato y gusto-
con los que percibimos nuestro entorno y nos hacemos una concepción mental
del mundo. Sin embargo, puede resultar paradójico, que siendo el habla el me-
dio de comunicación por excelencia entre las personas, la interacción con los equi-
pos informáticos se lleve a cabo casi siempre mediante teclado, ratón o pantalla
táctil[Jansen Belpaeme, 2006].
Las denominadas tecnologías del habla tienen como finalidad facilitar el uso de los
ordenadores, en nuestro caso de los robots, introduciendo y recibiendo información
de modo oral. Para alcanzar este objetivo es necesario contar, al menos, con tres
tecnologías básicas: las que posibilitan que la información escrita se convierta en voz
síntesis del habla-, las que permiten que un sistema informático realice las tareas
que se le solicitan verbalmente el reconocimiento del habla- y las que facilitan la
interacción oral entre una persona y un servicio los sistemas de diálogo - que se
basan en las dos tecnologías previamente citadas.
Por reconocimiento automático del habla (automatic speech recognition o ASR)
entendemos el proceso de capturar y convertir una señal acústica, recogida por un
micrófono, en texto escrito, mediante un computador. Las tecnologías de ASR se divi-
den en dos tipos básicos: uno es "speaker-dependent system", en el que el sistema está
entrenado para un usuario en concreto y sólo es capaz de reconocer adecuadamente la
voz de ese usuario (el reconocimiento es abierto, todas las frases son posibles y váli-
das; se les suele llamar herramientas de dictado). El otro tipo es "speaker-independent
system" el cual es capaz de transcribir las oraciones enunciadas por cualquier usuario
y sin entrenamiento previo con el sistema. En el campo de la HRI el interés se centra
principalmente en el segundo tipo de sistemas.
Según
Llisterri
[Llisterri et al., 2003],
Liddy
[Liddy, 2005]
y
Feldman
[Feldman, 1999], en cualquier sistema con reconocimiento automático del habla
existen los siguientes niveles lingüísticos de abstracción: nivel fonético, morfológico,
léxico, sintáctico, semántico, de discurso, y pragmático. Estos niveles abarcan
la construcción de palabras como conjunción de fonemas; las reglas válidas de
posicionamiento de las palabras dentro de una oración; la extracción del significado
semántico de la oración en el contexto comunicativo y en relativas al discurso general.
Este capítulo se ha centrado en los primeros niveles: léxico, sintáctico y semántico,
dejando a un lado el nivel pragmático o del discurso, en los que actualmente se está
trabajando y se está próximo a realizar una publicación al respecto.
6.1. Introducción
91
En los estudios sobre HRI encontrados en la literatura, no es habi-
tual que se facilite información sobre el software usado para realizar el re-
conocimiento automático del habla, ni tampoco los sistemas físicos de cap-
tación del audio. Se pueden encontrar algunos estudios, como por ejemplo
[Ishi et al., 2006b][Kim Choi, 2007][Kibria Hellström, 2007], que se centran en
robots móviles, por lo que el aspecto social pasa a un segundo plano. La mayoría sue-
len trabajar únicamente en idioma inglés, lo que hace muy difícil extraer y extender
conclusiones de su uso con otros idiomas. Por último, no se hace un estudio completo,
comparativo y preciso de la calidad del reconocimiento con las distintas opciones de
software/hardware actualmente disponibles y en diversos entornos.
En esta sección se persigue el objetivo de dar las pautas y una visión general de los
aspectos y tecnologías a tener en cuenta a la hora de dotar a un robot de la capacidad
de entender el lenguaje natural hablado. Nuestro objetivo no ha sido desarrollar desde
cero los algoritmos y los componentes básicos para tal función, sino la de integrar las
tecnologías existentes con nuestra arquitectura de control para conseguir la más alta
calidad posible en la HRI por voz.
Otros trabajos similares que se están desarrollando y de relevancia son: la librería
open-source HARK [Nakadai et al., 2008a], que incluye los módulos de localización de
fuente sonora, ASR y reconocimiento multicanal. Otros estudios recientes y que abren
una nueva vía de investigación, son los que fusionan la información visual de lectura
de labios, con la sonora, para mejorar el reconocimiento global [Yoshida et al., 2009].
Existen numerosos robots con la capacidad de realizar reconocimiento automá-
tico del habla. Se puede hacer una división en dos tipos de robot con esta ca-
pacidad: los primeros de ellos son los llamados "chatbot" o "robots virtuales", los
cuales carecen de cuerpo físico real, y su interacción es a través de un compu-
tador tradicional. Por otro lado, están los robots dotados de un cuerpo real, en-
tre ellos se puede mencionar algunos de los más relevantes para la HRI, como
son Honda ASIMO [Sakagami et al., 2002], SIG2, Robovie[Mitsunaga et al., 2006],
HRP-2 [Takahashi et al., 2010], todos ellos dotados del software HARK. IROBAA
[Kim Choi, 2007] es capaz de localizar la fuente sonora mediante la fusión de la
información visual y auditiva. JIJO-2 [Fry et al., 1998], es capaz de convivir con hu-
manos en un ambiente doméstico, al igual que Robovie, siendo capaz de aprender el
nombre de ciertos objetos y localizaciones por voz (short semantic memory). HER-
MES [Bischoff Graefe, 2004] es un robot capaz de entender el lenguaje natural, el
cual ha sido probado durante 6 meses como guía de museo. Todos estos robots, son
capaces de entender el lenguaje natural hablado, pero sólo en un subconjunto del
inglés y/o Japonés.
A continuación, en la sección 6.2 se describen los mecanismos hardware para cap-
tar el sonido y la voz humana. En la sección 6.3 se enumeran los problemas más
92
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
importantes asociados al reconocimiento automático de voz en un robot social. Segui-
damente, en la sección 6.4 se describen los diferentes modos o paradigmas de realizar
reconocimiento automático de voz. En la sección 6.5 se enumeran los requisitos a
cumplir por el sistema de ASR. Posteriormente, en la sección 6.6 se realiza un estado
del arte de los entornos de reconocimiento de voz disponibles. En la sección 6.7, se
describe como integrar uno de estos entornos dentro de la arquitectura de control del
robot. En la siguiente sección, 6.8, se describe como se ha integrado en la arquitectura
dos motores de reconocimiento de manera concurrente. Le sigue, en la sección 6.9,
un conjunto de experimentos realizados con el sistema de ASR. Se concluye, en la
sección 6.10 con un resumen del capítulo.
6.2.
Mecanismos de captura de sonido y voz humana
Recordar que la robustez y el alto rendimiento del ASR son objetivos primordiales,
pero hasta ahora apenas se ha mencionado un aspecto crucial para el correcto desem-
peño de este tipo de interacción verbal: el sistema con el que se capturará el audio.
Los robots deberían tener capacidades de audición similares a las del ser humano para
llevar acabo una interacción natural en un contexto social. En entornos reales existen
multitud de fuentes de ruido, por ello muchos robots tratan de evitar este problema
forzando a los usuarios a interactuar usando un micrófono auricular colocado cerca
de su propia boca. Para una interacción más natural, el robot debería escuchar los
sonidos que le llegan mediante sus `propios oídos" integrados en su cuerpo, en vez de
forzar a los usuarios a llevar micrófonos auriculares inalámbricos [Breazeal, 2001].
Actualmente se puede agrupar los mecanismos de captura de audio en cinco ti-
pos de micrófonos aplicables a la robótica, con independencia del conector usado
(minijack, USB, bluetooth, WUSB, etc.). Cada uno de ellos ha sido diseñado para
un tipo de uso, y para la interacción humano robot tienen determinadas ventajas e
inconvenientes que se van a describir a continuación (ver Fig. 6.1):
(a) auricular
(b) onminidrec-
cional
(c) array
(d)
So-
bremesa
(e) Vocal
Figura 6.1: Tipos posibles de micrófonos a usar en interacción humano-robot
6.2. Mecanismos de captura de sonido y voz humana
93
El "auricular/headset", es un micrófono de tipo unidireccional, que es capaz de
captar el sonido en un solo sentido y a escasa distancia de la boca del usuario.
Este tipo de micrófono proporciona mayor calidad en el reconocimiento de voz
y de robustez frente al ruido debido a esa cercanía directa con la voz del usua-
rios. Sin embargo, fuerza al usuario a llevar consigo el auricular y una "petaca"
inalámbrica que actúa como emisor de la señal de audio. El robot necesita lle-
var incorporado la "petaca" receptora de la señal de audio emitida. Este tipo
de micrófono es muy válido en diversas situaciones: cuando el ruido ambiente
es muy alto, cuando la distancia de interacción es grande (debido a la trasmi-
sión inalámbrica de la señal, la distancia de interacción no influye en la calidad
de reconocimiento) y finalmente cuando existen varias personas conversando
simultáneamente pero únicamente uno de ellos está interactuando con el robot.
El micrófono de ambiente (omnidireccional), se caracteriza por su capacidad
para captar sonido en todos las direcciones. Normalmente se emplea para cap-
tar el sonido de ambiente en eventos deportivos o en musicales. Su uso está
muy limitado como dispositivo válido para el reconocimiento de voz, ya que el
rango de frecuencias que recoge es muy amplio y rara vez tienen mecanismos
de cancelación de ruido.
El "array de micrófonos" es un número variable de micrófonos (unidireccionales)
operando en paralelo colocados sobre una estructura fija. Se suelen montar en un
número que varía entre 3 y 8 micrófonos. Su uso esta justificado por dos motivos:
su capacidad de extraer con claridad la voz humana en ambientes ruidosos, sin
necesidad de "petacas" ni auriculares; y por otro lado por poder desempeñar fun-
ciones de localización de la fuente sonora, es decir, determinar la dirección en la
que viene el sonido y localizar al usuario respecto al robot. Estas características
son muy interesantes en HRI y han sido estudiadas en varios trabajos con robots
[Kim Choi, 2007],[Tamai et al., 2005], [Valin et al., b], [Yoshida et al., 2009],
[Tanaka et al., 2010]. Está creciendo su uso con videoconsolas [Chetty, 2009],
portátiles, teléfonos móviles, coches[Oh et al., 1992], etc. Su principal inconve-
niente es su gran tamaño, debido a que los algoritmos de localización sonora y
cancelación de ruido necesitan que los micrófonos estén suficientemente sepa-
rados unos de otros. En la actualidad existen micrófonos de array comerciales
disponibles, en esta tesis se han realizado pruebas con la captación de audio y
localización sonora de los dispositivos Voice Tracker I
1
y la Microsoft Kinect
2
.
El micrófono de sobremesa es un tipo de micrófono unidireccional que es capaz
1
http://www.acousticmagic.com/acoustic-magic-voice-tracker-i-array-microphone-product-
details.html
2
http://en.wikipedia.org/wiki/Kinect
94
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
de captar audio de una manera muy direccional a distancias que pueden oscilar
entre los pocos centímetros y los varios metros. Han sido diseñados para tareas
como videoconferencias en ordenadores de sobremesa y permiten al usuario
conversar, sin necesidad de auriculares, sin por ello perder calidad de sonido.
Son muy útiles para robots que no se pueden permitir la integración de elementos
tan voluminosos como los arrays de micrófonos. La calidad de captura de voz
es similar a estos últimos, si bien son algo menos robustos frente a condiciones
de ruido ambiental.
El micrófono vocal es usado por presentadores, cantantes, etc. Presenta varias
características que hacen a estos dispositivos propicios para la interación hu-
mano robot. La primera de ellas, es que permite captar el rango de voz humana
a una corta distancia, atenuando el resto de sonidos y voces más lejanas. La
segunda, es que se puede encontrar modelos inalámbricos a un precio asequible
(por ejemplo los micrófonos del juego SingStar ). La tercera, es que puede faci-
litar la gestión del turno de palabra en una interacción con varios usuarios que
se van intercambiando el micrófono.
6.3.
Dificultades en la interacción por voz:
"Cocktail
Party Problem"
La captura de voz mediante micrófonos se encuentra con algunas dificultades que
son necesarias de tener en cuenta para logar una correcta interacción, especialmente
en el caso de micrófonos integrados en el propio robot. Existen multitud de fuentes de
ruido que pueden degradar el reconocimiento de voz, como se puede ver en la figura
6.2.
6.3.1.
Cocktail Party Problem
El "Coctkail Party Problem", literalmente traducido como el problema de la fiesta
del cóctel, o de una forma menos literal, como el proceso de "atención selectiva", es
el fenómeno por el que los humanos son capaces de focalizar la atención auditiva en
un estímulo particular, mientras que filtran inconscientemente el resto de estímulos.
El nombre viene del modo en que un asistente a una fiesta puede centrarse en una
sola conversación en una sala ruidosa ([Haykin Chen, 2005, Wood Cowan, 1995,
Bronkhorst, 2000, Conway et al., 2001]). Este efecto es el que permite a la mayoría
de gente "sintonizar" con una sola voz y "desconectar" del resto. Esto también, ocurre
en un fenómeno similar, el que ocurre cuando se detectan palabras de importancia
originadas por un estímulo no atendido, por ejemplo, cuando se oye nuestro nombre
en otra conversación. Ver Fig. 6.3.
6.3. Dificultades en la interacción por voz: "Cocktail Party Problem"
95
Figura 6.2: El robot capta muchos sonidos de su entorno, incluido el producido por
él mismo al sintetizar voz. Es necesario filtrar todos esos sonidos no deseados
Figura 6.3: Cocktail Party Problem. Multitud de sonidos no deseados son captados
por el robot. En necesario filtrar todas esas fuentes de sonido no deseadas, de manera
equivalente al proceso de "atención selectiva" que somos capaces de llevar a cabo los
humanos
96
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
6.3.2.
Ruido de ambiente de fuentes diversas
Se puede hablar de ruido estacionario, o ruido blanco, al ruido constante y fácil-
mente predecible que producen elementos del entorno como son ventiladores, aires
acondicionados, etc. Este tipo de ruido es el más sencillo de eliminar y al tipo de téc-
nica que lo elimina se le denomina "cancelación del ruido estacionario". Muchos
micrófonos incorporan en su propio hardware filtros paso banda que eliminan la señal
que queda fuera del rango de frecuencias de la voz humana y/o los componentes de
señal con poca amplitud. También la mayoría de reconocedores de voz realizan esta
tarea mediante software.
Existe otra fuente de ruidos que es la generada por el propio robot cuando se comu-
nica. Es la propia voz del robot la que se puede acoplar en los micrófonos integrados
en su cuerpo entorpeciendo el reconocimiento de voz. Si se desea una interacción na-
tural, en la que el propio usuario pueda hablar al robot, inclusive mientras este último
esté también hablando, es necesario de un mecanismo de "cancelación activa del
eco" (AEC). Multitud de desarrolladores no han tratado con este problema, por lo
que simplemente tratan de evitarlo. Para ello, fuerzan al usuario a esperar a que el
robot deje de hablar, sin tener capacidad de interrumpirle. Es decir, el reconocimiento
de voz únicamente funciona por turnos, cuando el robot habla el ASR se encuentra
desactivado (modo de interacción half-duplex ). También, se colocan botones o conmu-
tadores que permitan manualmente al usuario activar/bloquear la captura de audio.
En este trabajo se ha tratado resolver el problema sin penalizar la naturalidad de la
interacción, por ello se ha probado con diversos algoritmos software de cancelación
activa de eco (Ubuntu Pulseaudio Echo Canceller ), así como tarjetas de sonido con
dicha funcionalidad incorporada.
En este trabajo se ha optado por una solución hardware, mediante la tarjeta de
sonido USB Creative Recon 3D. Incorpora algoritmos de cancelación del eco, que se
basan en restar (sumar con un desplazamiento de 180
o
en fase) la señal de audio
generada y reproducida por los altavoces a la señal recibida por los micrófonos con
algún tipo de transformación (ver Fig. 6.4). La diferencia entre la señal emitida por los
altavoces y la recogida por el micrófono se da debido al tipo de micrófono, distancia
entre ambos, etc, y necesita ser aprendida por el algoritmo de cancelación de eco.
Normalmente transcurre un cierto tiempo, que suele ser de pocos segundos, en lo que
el algoritmo "aprende" dicha transformación, en base a estimar unos parámetros.
Finalmente, existe un tercer tipo de fuente de sonidos, y son aquellos que no son ni
estacionarios (fácilmente estimables) ni producidos por la propia voz del robot (de la
que se conoce la señal), estos son sonidos producidos por los propios movimientos de
las articulaciones del robot o de su base móvil, por fuentes externas como pueda ser el
sonido del tren, u otros usuarios conversando cerca del robot. La eliminación de este
tipo de ruido se suele llevar a cabo mediante el uso de micrófonos específicos para esta
tarea ("cancelación activa del ruido mediante microfono/s dedicado/s" ). El
6.3. Dificultades en la interacción por voz: "Cocktail Party Problem"
97
Figura 6.4: Cancelación activa del eco
funcionamiento de esta técnica se basa en restar la señal recibida por estos micrófonos
dedicados a la señal recibida por el micrófono/s dedicados a captar la voz integrados
en el robot.
Este tipo de técnicas, tanto la de cancelación activa de ruido como la de cancelación
activa de eco, es frecuente de verlos integrados en teléfonos inteligentes (smartphones),
ya que dedican uno o varios micrófonos para la captación de ruido, así como chips
integrados para DSP, que procesan estas señales para la cancelación del ruido y
de la propia voz del otro interlocutor en modo "manos libres". Sin embargo, en un
robot social, es tremendamente complicado lograr una configuración de micrófonos
que permitan captar la fuente de ruidos y que no capten la voz del usuario. Si la
presencia de ruidos difícilmente estimables es muy alta, la interacción se ve abocada a
interactuar mediante micrófonos auriculares inalámbricos, que son los mas adecuados
para estas circunstancias. Además, esta fuente de ruidos no estacionarios, a parte de
entorpecer el reconocimiento de voz, también dificultan las tareas de localización de
la fuente sonora. En trabajos como [Qi, 2008], se están introduciendo algoritmos y
técnicas software para tratar el problema de la "cancelación activa de ruido" o "control
activo del ruido".
Existe otro campo de investigación relacionado con el control activo del ruido y el
reconocimiento de voz: "Voice Activity Detector" (VAD). Trata de determinar cuando
empieza y finaliza la voz humana. Tradicionalmente, se ha computado mediante el
establecimiento de un umbral de volumen. Una vez que la señal de audio recibida
supera dicho umbral de volumen, se considera el comienzo de la locución. Se considera
el fin de la locución, cuando no se supera el umbral establecido durante un instante de
tiempo determinado (normalmente 800 milisegundos). Esta aproximación presenta el
problema de que un ruido fuerte, por ejemplo, un sonido de un animal, una canción,
etc. pueden ser considerados voz humana. En la literatura se puede encontrar varias
trabajos que tratan el tema [Barrett, 2000, Freeman Boyd, 1993, Barrett, 1998,
Freeman Boyd, 1994], y que plantean sistemas más avanzados. Alguno de estos
sistemas consiguen en entornos reales, como en un coche circulando, filtrar la voz del
98
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
conductor, suprimiendo los sonidos de fondo, como los de la radio, el motor, etc.
En nuestro caso, se ha desarrollado un detector de voz que tiene en cuen-
ta varios descriptores de la señal, en tres dominios de la señal diferentes
[Alonso-Martin et al., 2013].
Figura 6.5: Mezcla a la entrada y separación a la salida de los canales de audio
Además de los problemas relacionados con el ruido, existe la problemática de que
pueden existir varios usuarios hablando simultáneamente entre ellos y/o con el robot
(recordar el "coctkail party problem" y la Fig. 6.5). Si la interacción está basada en
micrófonos auriculares, la separación de dichos canales es trivial, puesto que cada uno
de ellos usa un dispositivo de audio diferente, y por lo tanto un canal independiente.
En cambio, si la interacción se realiza mediante micrófonos integrados en el propio
robot, las locuciones de cada usuario se reciben entremezcladas en un sólo canal. Para
un correcto reconocimiento de la voz de cada usuario, existen técnicas de "separación
de la fuente sonora" (SSS). El paquete de ROS, denominado HARK, incluye entre
otras funciones dicha SSS. Ejemplos de SSS aplicados a la música se pueden ver en:
http://bass-db.gforge.inria.fr/fasst/, en este sitio se puede descargar un software en
Matlab que posibilita diferenciar de una canción cada linea instrumental.
6.4.
Paradigmas en el reconocimiento automático de
voz
Como se ha dicho en la introducción, hay dos tipos de reconocedores de voz. Los
que funcionan para cualquier usuario ("independiente del hablante"), y los que
únicamente funcionan con el usuario para el que se ha entrenado el modelo ("depen-
diente del hablante"). Estos últimos, necesitan de un entrenamiento del reconocedor
6.4. Paradigmas en el reconocimiento automático de voz
99
con el usuario, que se realiza leyendo determinados textos. Por razones de naturalizad
en la interacción este trabajo se centra únicamente en los sistemas que funcionan con
independencia del locutor.
Dentro de estos "sistemas independientes del hablante", existen varios métodos o
paradigmas de llevar a cabo el reconocimiento automático de voz. Antes de explicar
cada uno de ellos es necesario entender que dentro del proceso de reconocimiento de
voz hay que distinguir dos fases: 1) transcribir la frase pronunciada verbalmente a
texto y 2) entender el significado de lo que se ha reconocido (extracción de los valores
semánticos). La segunda parte es tan importante o más que la primera, puesto que
los gestores de diálogo (especialmente los basados en rellenar huecos de información)
reciben y trabajan sobre la información semántica. Teniendo claras estas dos fases se
verán los modos de reconocimiento de voz posibles.
6.4.1.
Basado en gramáticas
Es el método más habitual, consiste en establecer un conjunto de reglas gramati-
cales. Estas reglas restringen considerablemente el conjunto de oraciones lingüística-
mente válidas para el contexto comunicativo en el que se realiza la interacción. Este
conjunto de reglas gramaticales, corresponde a lo que se conoce como gramáticas de
"contexto libre", en la que cada regla es de la forma: V == W. Donde V es un sím-
bolo no terminal y W es una cadena de terminales y/o no terminales. El término libre
de contexto se refiere al hecho de que el no terminal V puede siempre ser sustituido
por W sin tener en cuenta el contexto en el que ocurra.
En el reconocimiento basado en gramáticas, el reconocedor sólo es sensible a un
subconjunto del lenguaje natural, con la consiguiente perdida de naturalidad en la
interacción. Sin embargo, aumenta la precisión de reconocimiento. Suele ser útil pa-
ra diálogos en el que el conjunto de opciones disponibles es limitado. Otra ventaja
fundamental, a parte de su alta precisión para contextos limitados, es que permite
fácilmente extraer el significado semántico de la frase reconocida mediante el propio
uso de las gramáticas, es decir, las reglas semánticas se introducen conjuntamente
con las reglas gramaticales en un mismo fichero. Este tipo de reconocedor de voz es
ampliamente usado en ciertas aplicaciones telefónicas en el que el conjunto de opcio-
nes son limitadas (darse de alta, baja, consultar facturas...); para reservar billetes de
avión, trenes; también para interactuar con un robot a modo de asistente del humano
("leeme las noticias","preséntate",`enciende la TV" ...). Herramientas como Loquendo
ASR, Nuance Recognizer, y Sphinx, implementan este tipo de reconocimiento de voz.
Para ver ejemplos concretos de gramáticas construidas para este trabajo consultar
el apéndice de este documento.
100
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
6.4.2.
Basado en un modelo estadístico del idioma (SLM)
Este método permite reconocer texto libre sin restringir el lenguaje natural a un
subconjunto del mismo (como sí lo hacen los basados en gramáticas). Dentro de estos
modelos estadísticos, existen los llamados 2-gram, 3-gram, 4-gram ... que indican la
probabilidad de que aparezca en la frase una palabra habiendo aparecido justo an-
teriormente las "n" palabras anteriores. En ese sentido, un modelo 4-gram tendrá en
cuenta las 4 palabras anteriores para determinar la quinta palabra. Para construir
estos modelos estadísticos se necesita un enorme corpus con ejemplos de diálogos en
dicho idioma. Su principal ventaja es que la interacción no se encuentra restringida a
ciertas frases, por contra sus desventajas son la importante perdida de precisión de
reconocimiento y la necesidad de un módulo adicional que realice la comprensión se-
mántica de la frase, proceso conocido como Natural Language Understanding (NLU).
Este tipo de reconocimiento es muy útil en diálogos en los que se desea obtener in-
formación sobre cualquier cosa, como por ej: "hola, ¿me podrías decir quién es Rafael
Nadal?", o "me gustaría escuchar una canción de Mecano". Un reconocedor basado en
un modelo estadístico del lenguaje, 5-gram, es Google ASR.
6.4.3.
Basado en un modelo estadístico de un contexto espe-
cífico
Una manera de aumentar la precisión de reconocimiento del modelo estadístico es
restringir en cierta medida el modelo del lenguaje. De esta manera, esta se encuentra
a medio camino de las dos anteriores. El modelo estadístico se entrena únicamente
con las posibles frases que se usan en interacciones reales con el robot y no con el con-
junto de posibles frases que se pueden decir en el idioma escogido. Esto presenta una
restricción en el conjunto de las interacciones posibles pero un aumento importante
de la precisión de reconocimiento. Por otro lado, sigue siendo necesario un módulo
adicional que realice la tarea de extracción de valores semánticos del texto reconocido
(NLU). Este tipo de reconocimiento es muy útil en diálogos de pregunta abierta, en el
que el conjunto de opciones es bastante elevado. Por ejemplo el robot puede preguntar
al usuario: "¿qué deseas hacer?" (modo pregunta abierta), en el cuál el conjunto de
opciones posibles es en cierto modo limitado por el contexto en el que se produce.
Existen herramientas que facilitan la tarea de construir este modelo estadístico del
contexto, como es Nuance SayAnything.
6.5. Requisitos para el sistema de reconocimiento de voz efectivo
101
6.5.
Requisitos para el sistema de reconocimiento de
voz efectivo
En nuestra arquitectura de control, la capacidad de reconocimiento automático del
habla debe ser implementada e integrada en la arquitectura como una "habilidad".
Esto permite que cualquier componente de la arquitectura pueda usar la funcionalidad
de reconocimiento de voz fácilmente. Para lograr este objetivo se han definido los
requisitos necesarios para lograr un actualizado y potente sistema de ASR:
Independencia del hablante: el sistema debe reconocer el lenguaje natural
con independencia de quién es la persona que esté hablando y si está tiene o
no entrenamiento previo con el reconocedor. Por lo tanto debe funcionar para
cualquier usuario, sea hombre o mujer, niño, adulto o anciano, sea experto en
tecnología o la primera vez que interactúa con el robot.
Alta precisión de reconocimiento de voz: los resultados del reconocimiento
deben ser tan precisos como sea posible. En un caso ideal, el reconocimiento
debería tener una precisión similar a la que tiene un humano de reconocer el
lenguaje hablado expresado por otro humano.
Soporte para micrófono: normalmente los sistemas de reconocimiento de
voz son diseñados para aplicaciones telefónicas, sin embargo se necesita obtener
el audio mediante micrófonos conectados al robot (computador). El micrófono
debe estar continuamente enviando muestras de audio al reconocedor de voz.
En aplicaciones telefónicas las muestras de audio suelen ser enviadas desde un
servidor al reconocedor de voz mediante ficheros.
Soporte para Linux: dado que los robot en los que se usa el sistema usan un
sistema operativo Linux, se necesita que el sistema de reconocimiento de voz
sea compatible con este sistema y con nuestra configuración software/hardware.
Cambio de gramáticas en tiempo real: el reconocimiento de voz está ba-
sado en gramáticas de contexto libre. Con el uso de gramáticas se restringe
considerablemente las opciones comunicativas, mejorando la precisión del re-
conocimiento de voz, pero con el inconveniente de perder naturalidad en la
interacción. Debería ser posible la carga/descarga de una o varias gramáticas
durante la ejecución del diálogo sin la necesidad de detenerse.
Detector de habla: el sistema debe ser capaz de distinguir la voz respecto al
silencio, un ruido puntual, o ruido de fondo. Para ello, el sistema debe tener
mecanismos de cancelación de ruido y un umbral para diferenciar silencio de
voz. Para lograr esto, suele ser necesaria de una combinación de mecanismos
102
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
software y hardware. Con un sistema adecuado de detección de habla no es
necesario del uso de un botón, o cualquier otro mecanismo mediante el cual el
usuario indicaría al robot cuando empieza y cuando finaliza de hablar.
Soporte a gramáticas semánticas: las gramáticas semánticas facilitan la
tarea de extraer el significado y la información relevante para el dialogo. Las
gramáticas semánticas añaden a las gramáticas formales un post-procesado de
la información reconocida, mediante un lenguaje de script que incorporado en
la propia definición de la gramática formal, permite la extracción de los valores
semánticos.
Soporte de estándares: en tecnologías de voz y del habla se han definido
varios estándares que resultan útiles para acelerar el proceso de desarrollo de
aplicaciones de voz. Es altamente recomendable ceñirnos a estos estándares. Los
mas importantes en ASR son:
· SRGS: Speech Recognition Grammar Specification
· NLSML: Natural Language Semantics Markup Language
· SISR: Semantic Interpretation for Speech Recognition
Alta eficiencia: la posibilidad de usar el reconocimiento de voz con bajo con-
sumo de energía y CPU es deseable, puesto que se va a ejecutar conjuntamente
con el resto de módulos de la arquitectura de control del robot.
Soporte multilenguaje: debido a que el sistema de interacción permite la
comunicación en varios idiomas, es necesario que el reconocedor de voz pueda
entender y trabajar con gramáticas construidas en diversos idiomas. En nuestro
caso, se ha trabajado con español, inglés americano e inglés británico, y es
fácilmente ampliable a cualquier otro idioma.
Identificación del hablante mediante la voz: dado que el sistema de diálogo
desarrollado necesita identificar a los usuarios para cargar su perfil de usuario y
así personalizar el diálogo a cada interlocutor, se hace necesario que el recono-
cedor de voz sea capaz de reconocer no sólo la frase pronunciada sino identificar
también que usuario está hablando (de entre el conjunto de posibles).
Adaptabilidad del modelo acústico: normalmente el motor de reconoci-
miento de voz está entrenado para ambientes telefónicos de atención al ciente
(call cliente), por lo que puede ser deseable reentrenar el modelo acústico a nues-
tras verdaderas necesidades para incrementar la precisión del reconocimiento.
6.6. Análisis de los entornos de reconocimiento de voz disponibles
103
Capaz de reconocer texto libre (modo dictado): algunas veces se requie-
re interactuar con el robot en modo "dictado" o "lenguaje abierto", es decir,
sin la restricción de gramáticas. En este caso, es necesario del uso de modelos
estadísticos del lenguaje escogido. Para la construcción del modelo, es necesario
un enorme corpus lingüístico. El uso de este tipo especial de reconocimiento
de voz, es muy útil para ciertos momentos, en que el número de posibilidades
comunicativas es tan grande que es difícil recoger todas ellas en una gramática.
Por ejemplo: grupos musicales, nombres, apellidos, etc.
6.6.
Análisis de los entornos de reconocimiento de
voz disponibles
Una vez que se han definido los requisitos que debe tener nuestra habilidad de
reconocimiento, se necesita estudiar qué soluciones software se adecuan mejor a tales
requerimientos. Basándonos en la literatura [Kibria Hellström, 2007] y en nuestra
propia experiencia, se han seleccionado los sistemas de reconocimiento más conocidos
y a priori los más potentes. Se ha realizado estudio pormenorizado sobre cada uno
de ellos, comparando unos con otros, en base a los requisitos definidos en la sección
anterior.
Finalmente, los cinco sistemas sometidos a estudio comparativo han sido los si-
guientes:
Verbio ASR v8
3
(Windows).
Nuance Recognizer v9
4
(Linux).
Nuance VoCon 3200
5
(Windows).
Loquendo ASR v7.7
6
(Windows).
Sphinx IV
7
De todos ellos se consiguió una licencia de prueba. El estudio consistió, para cada
uno de ellos, en el análisis de la documentación asociada, su configuración para nuestro
3
http://www.verbio.com/
4
http://www.verbio.com/
5
http://spain.nuance.com/vocon/
6
http://www.loquendo.com/es/technology
7
http://cmusphinx.sourceforge.net
104
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
entorno de trabajo, y la ejecución de una batería de pruebas para analizar cada uno
de los requisitos propuestos
8
La mayor parte del estudio que se ha realizado se resume en la Tabla 6.6. En ella,
cada columna representa un framework de reconocimiento distinto y cada fila el valor
que toma para cada uno de los requisitos analizados. La mayoría de las características
a estudio se han determinado de una manera objetiva, por ejemplo determinar si
un producto tiene o no "speech detector", en cambio otras características, como la
usabilidad del producto, es fruto de nuestra opinión subjetiva en el uso de dicha
herramienta.
Basándonos en este estudio y en nuestras necesidades para mejorar la interacción
humano-robot, finalmente se ha decidido elegir el entorno software Loquendo, para su
integración dentro de nuestra arquitectura de control. Su elección se justifica debido a
que Loquendo ASR cumple con todos los requerimientos descritos previamente. Otro
aspecto decisivo en su elección ha sido su buena relación calidad/precio.
El resto de productos han sido descartados debido a las siguientes razones:
Nuance Recognizer v9: aunque es un framework con una buena tasa de acierto,
está diseñado para aplicaciones telefónicas y hasta la fecha, no da soporte a la
entrada de audio directamente desde el micrófono. Además su coste es bastante
elevado.
Nuance Vocon: es otro producto de Nuance, con buen rendimiento, pero hasta
la fecha no tiene versión Linux disponible.
Verbio ASR v8: es el de menor precisión de entre los estudiados, además no es
capaz de proporcionar resultados parciales de reconocimiento. Es decir, hasta
que no finaliza completamente la oración el interlocutor y procesa en su totalidad
dicha frase, no es capaz de ir proporcionando resultados de reconocimiento.
Sphinx IV: es un framework de software libre, con soporte a multitud de idiomas
y sistemas operativos. Ha sido desarrollado por la universidad Carnegie Mellon,
Sun Microsystems, Hewlett Packard, entre otros, pero su mayor problema es
que tiene menos precisión de reconocimiento que Nuance y Loquendo.
8
Resaltar, que no ha sido una tarea sencilla la obtención de las licencias, la lectura de grandes
cantidades de documentación, así como la tarea de tener configurado y funcionando cada sistema en
un entorno real de trabajo; si bien todas esas fases han sido necesarias para poder hacer un riguroso
análisis comparativo de las mismas.
6.6. Análisis de los entornos de reconocimiento de voz disponibles
105
Verbio
ASR
Nuance
Recog-
nizer
V9
Nuance
VoCon
Loquendo
ASR
Sphinx
IV
País Desarrollo
España
USA
USA
Italia
USA
Sin entrenamiento
Sí
Sí
Sí
Sí
No
Independiente del in-
terlocutor
Sí
Sí
Sí
Sí
Sí
Basado en gramáticas
Sí
Sí
Sí
Sí
Sí
Modelo estadístico del
lenguaje
Sí
Sí
No
Sí
Sí
Sistema Operativo so-
portado
Linux
/
Windows
Linux
/
Windows
Windows
Linux
/
Windows
Linux
/
Win-
dows
/
Solaris
Detección del habla
Sí
Sí
Sí
Sí
Sí
Soporte PC micrófono
Sí
No
Sí
Sí
(pero
con par-
che)
Sí
Multilenguaje
Sí
Sí
Sí
Sí
Sí
Basado en fonemas
Sí
Sí
Sí
Sí
Sí
Identificador del ha-
blante
No
No
No
Sí
No
Modo "WordSpotting"
Sí
Sí
No
No
No
Gramáticas
semánti-
cas
No
No
Sí
Sí
No
Aprendizaje de nuevas
palabras
No
No
Sí
No
No
Adaptación del mode-
lo acústico
No
Sí
No
Sí
Sí
Usabilidad
Alta
Baja
Muy alta
Baja
Media
Ejemplos de uso
Suficientes Suficientes Muy bue-
nos
Suficientes Buenos
Recursos adicionales
Pobre
Suficientes Muy bue-
nos
Buenos
Normal
Soporte
Sí
Sí
Sí
Sí
No
Facilidad de compra
Fácil
Difícil
Difícil
Difícil
Muy sen-
cilla
Precisión
Media
Alta
Alta
Alta
Media
Precio
Bajo
Alto
Medio-
Bajo
Medio
Gratuito
Cuadro 6.1: Comparación de los principales entornos de reconocimiento de voz (2011)
106
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
6.7.
Integración con la arquitectura de control
Una vez que se ha elegido el producto que mejor se adapta a nuestras necesidades,
se debe integrar con la arquitectura de control. Como se ha dicho, en la arquitectu-
ra de control AD, se denomina "habilidad" a cualquier componente de software que
proporciona una nueva "capacidad" al robot. El objetivo ha sido integrar la funcio-
nalidad de reconocimiento automático del habla como una "habilidad" dentro de esta
arquitectura AD.
La habilidad que se ha desarrollado está estructurada en tres capas de abstrac-
ción. En el nivel inferior se encuentra el motor de reconocimiento, que está compuesto
por las librerías proporcionadas por Loquendo. Sobre estas librerías, que son las que
proporcionan las funcionalidades de reconocimiento propiamente dichas, se han escri-
to algunas funciones básicas, a las que se han denominado "ASR primitivas". Estas
primitivas implementan las mas importantes funcionalidades necesarias, como son es-
tablecer gramáticas, arrancar y parar el reconocimiento de voz, obtener los resultados
del reconocimiento de voz, establecer el formato de la entrada de audio, etc.
Finalmente, sobre estas primitivas de voz se ha construido la habilidad propia-
mente dicha, "ASRSkill". Esta habilidad se ajusta a la misma plantilla que el resto de
habilidades que forman parte de la arquitectura de control. Cualquier habilidad que
quiera realizar funciones de reconocimiento de voz, utiliza la funcionalidad que ofrece
la habilidad que se acaba de describir.
Figura 6.6: Arquitectura del sistema de reconocimiento de voz
6.8. Motores de reconocimiento concurrentes
107
Esta estructura en capas, se puede ver en la Fig. 6.6, se corresponden con los tres
niveles de abstracción del Procesamiento del Lenguaje natural:
1
o
Nivel -léxico-: Reconocimiento de voz
Modelos acústicos del lenguaje
Gramáticas
¿Qué ha dicho el hablante?
2
o
Nivel -semántico-: Análisis de voz
Significado léxico-gramatical
¿Qué quiere decir lo que ha dicho?
3
o
Nivel -pragmático-: Entendimiento
Contexto del discurso conocimiento sobre el dominio del discurso
What has the caller asked?
El primer nivel (reconocimiento del habla) se relaciona con el motor de reconoci-
miento proporcionado por Loquendo. El segundo nivel se relaciona con las primitivas
de voz, mientras que finalmente el tercer nivel casa con la habilidad propiamente
dicha. Finalmente sobre todas ellas se sitúa el "gestor del dialogo" que gestiona la in-
teracción usando los diversos módulos: ASR, TTS, Localización Sonora, Identificación
del hablante, etc.
6.8.
Motores de reconocimiento concurrentes
Normalmente, los programadores de aplicaciones de voz usan el valor de confianza
para decidir si aceptar o rechazar los resultados arrojados por el reconocedor de voz.
Para ello, es necesario fijar un umbral, de tal manera que si se supera se conside-
ra reconocimiento correcto y si no se supera se considera fallido. Existen sistemas
de diálogo basados en modelos estadísticos, como los POMDP, que mantienen si-
multáneamente varias hipótesis de los reconocimientos realizados (n-Best), pero no
está claro si en la práctica estos sistemas pueden ser usados eficientemente, debi-
do a que su carga computacional crece exponencialmente con el tamaño del proble-
ma [Young et al., 2010, Young, 2006, Williams Young, 2007, Minami et al., 2010,
Zhou Yuan, 2010, Roy et al., 2000, Roy et al., 1998].
Como se acaba de comentar, la mayoría de los sistemas de diálogo están basados en
el uso local del valor de confianza y de un umbral general. Algunas mejoras permiten
108
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
adaptar dicho umbral dinámicamente o cambiar de estrategia, mediante el uso de
preguntas implícitas y/o explícitas.
En esta tesis se propone e implementa un nuevo modo de usar los resultados del
reconocimiento de voz para clasificarlos como válido o inválidos. Esta nueva vía sigue
usando los valores de confianza, pero de una manera mas inteligente. Nosotros lo
llamamos mecanismo de "segunda opinión". Para ello, se ha desarrollado un nuevo
componente que usa diferentes fuentes de conocimiento para calcular un nuevo valor
de confianza mas fidedigno.
"Segunda opinión" está basado en el uso de varios motores de reconocimiento de
voz corriendo concurrentemente (al menos dos). En este trabajo, se han usado dos
motores en paralelo, el primero de ellos Loquendo ASR, descrito anteriormente y el
segundo motor de reconocimiento ha sido Google ASR (se trata de un servicio web
online que actualmente es usado por Google en Google Chrome, Android, Youtube
Automatic Subtitles, etc), pero que haciendo "ingeniería inversa" se ha podido integrar
satisfactoriamente en nuestro sistema.
Los resultados arrojados por Loquendo y Google ASR pueden ser procesados por
el módulo que computa un nuevo valor de confianza. Para calcular ese nuevo valor,
se ha usado la ecuación 6.1.
C1 = valor confianza ASR1(es proporcionado en cada reconocimiento por el pri-
mer motor de reconocimiento y es usado para indicar la garantía que tiene el
reconocedor de que el resultado es el correcto).
C2 = valor confianza ASR2 (es proporcionado en cada reconocimiento por el se-
gundo motor de reconocimiento y es usado para indicar la garantía que tiene el
reconocedor de que el resultado es el correcto).
SNR1 = Proporción de Señal a Ruido para ASR1(es proporcionado para cada reco-
nocimiento por el primer motor de ASR y es indicativo de la calidad de señal
recibida).
SNR2 = Proporción de Señal a Ruido para ASR2 (es proporcionado para cada reco-
nocimiento por el segundo motor de ASR y es indicativo de la calidad de señal
recibida).
SR1 = pre-calculada tasa de acierto para el ASR1 (tasa de acierto obtenida empíri-
camente después de realizar test en entornos reales con el primer reconocedor,
indica el porcentaje de veces que el primer reconocedor clasifica correctamente
los reconocimientos, acertando).
SR2 = pre-calculada tasa de acierto para el ASR2 (tasa de acierto obtenida empíri-
camente después de realizar test en entornos reales con el segundo reconocedor,
6.8. Motores de reconocimiento concurrentes
109
indica el porcentaje de veces que el segundo reconocedor clasifica correctamente
los reconocimientos, acertando).
AC = confianza media final (confianza resultante de tener en cuenta los resultados
obtenidos por cada reconocedor y su relativo peso en el cálculo de esta confianza
media).
AC
=
SR
1
SR
1 + SR2
C1 +
SR
2
SR
1 + SR2
C2
(6.1)
Con esta función (6.1) se da más valor/peso al reconocedor que tiene más tasa de
acierto "a priori", pero también se tiene en cuenta el segundo reconocedor, con lo que
se da mayor fiabilidad a los resultados ofrecidos. Se ha calculado la tasa de acierto de
los distintos reconocedores probados y se muestra en la tabla 6.6.
En la ecuación (6.1) no se ha tenido en cuenta la tasa de acierto de los recono-
cedores de voz según el nivel de ruido del entorno. Como se ha visto el reconocedor
de voz está altamente influenciado por el ruido, por lo tanto la tasa de acierto no de-
bería ser una función uniforme para todos los valores de ruido. Probablemente unos
reconocedores de voz están mas afectados por el ruido de ambiente que otros. Por esa
razón parece lógico penalizar los más afectados por el ruido en condiciones adversas y
recompensarlos en condiciones de silencio. Teniendo en cuenta esta consideración, se
ha reformulado la función anterior, y la nueva ecuación (Eq. 6.2 ) relaciona la calidad
voz/ruido (SNR) con la tasas de acierto (ver Fig.ResumenHeadSets ).
El valor de la relación voz/ruido (calidad del audio que llega al robot libre de
ruidos) es arrojado por cada reconocedor en cada reconocimiento de voz y se puede,
en base a ese valor y a la tasa de acierto que se va acumulando para cada intervalo
de SNR, construir una función que se llama PSR para cada uno de los reconocedores
usados (ver Fig. 6.7).
Recordar que el valor de ruido arrojado por SNR está muy influenciado por el
tipo y modelo de micrófono, el nivel de reverberación de la sala, por el tipo de ruido,
y por supuesto por el volumen del mismo.
AC
=
P SR
1(SNR1)
P SR
1(SNR1) + P SR2(SNR1)
C1 +
P SR
2(SNR2)
P SR
1(SNR2) + P SR2(SNR2)
C2
(6.2)
En la Fig. 6.8 se compara la confianza-media calculada usando la ecuación for-
mulada anteriormente (6.2) y la confianza "tradicional" arrojada por uno sólo de los
reconocedores, en este caso Loquendo. Los dos ejes de la gráfica son "falsas alarmas"
y "ausencias" que se definen en las ecuaciones 6.3 y 6.4, con ayuda de la tabla 6.2.Bá-
sicamente en el eje X se representa las frases aceptadas que no deberían de serlo y en
el eje Y se representa las frases rechazadas que eran correctas.
110
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
Figura 6.7: Tasa de acierto vs SNR: función de probabilidad de tasa de acierto (PSR)
Predicho como positivo
Predicho como negativo
Realmente positivo
Verdadero Positivo (VP)
Falso Negativo (FN)
Realmente negativo
Falso Positivo (FP)
Verdadero Negativo (VN)
Cuadro 6.2: Tabla de definiciones
F alsas
a
larmas
=
F P
F P
+ V N
(6.3)
Ausencias
=
F N
V P
+ F N
(6.4)
Figura 6.8: Confianza media vs típica confianza
6.9. Experimentos sobre la precisión del reconocimiento
111
6.9.
Experimentos sobre la precisión del reconoci-
miento
Ahora que se ha elegido un framework y que se ha integrado en nuestra arqui-
tectura de control, se necesita probar la habilidad implementada en entornos reales
y con diferentes tipos de micrófonos. Para ello, se han diseñado varios escenarios de
prueba con el objetivo de analizar la precisión del reconocedor dependiendo de: ruido
de ambiente, volumen del hablante, entonación, edad, género y el tipo de micrófono
usado.
Cada test ha sido llevado a cabo con diferentes usuarios diciendo diferentes frases,
usando la misma gramática y sin entrenamiento previo con el sistema. En los pri-
meros escenarios de test, se ha realizado la adquisición de audio usando micrófonos
profesionales unidireccionales e inalámbricos. El micrófono debe estar situado a pocos
centímetros de la boca del usuario y mirando hacia dicha boca (recordar que el micró-
fono es unidireccional, por lo que sólo capta sonido en un sentido). La señal acústica
recibida por el micrófono es transmitida inalámbricamente al receptor integrado en el
robot. Tanto el emisor como el receptor utilizados
9
se pueden ver en la Fig 6.9.
Figura 6.9: Receptor-emisor: micrófonos inalámbricos Sennheiser
Los usuarios comenzaban a decir frases válidas para la gramática establecida en
el test. Ellos decían frases continuamente, con una ligera pausa entre cada frase, sin
entrenamiento previo con el sistema, pero sí con el conjunto de posibles frases y cons-
trucciones válidas para dicha prueba. Mientras tanto, se monitorizaba el experimento
y se tomaba nota sobre los resultados arrojados por cada reconocimiento de voz.
9
El modelo específico de transmisor usado puede encontrase en: http://www.sennheiser.
com/sennheiser/home_es.nsf/root/professional_wireless-microphone-systems_
broadcast-eng-film_ew-100-series_021418
El modelo específico de micrófono auricular
puede verse en: http://www.sennheiser.com/sennheiser/home_es.nsf/root/professional_
wireless-microphone-systems_headsets_headsets_009862 (500$) y http://www.logitech.
com/en-us/webcam-communications/internet-headsets-phones/devices/3621 (40$)
112
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
Una vez que el usuario completaba su turno de reconocimientos de voz, después
de decir 100 oraciones, se pasa a repetir la misma prueba con el siguiente usuario,
hasta completar un total de 10 usuarios. Por lo tanto, cada uno de los escenarios que
se han presentado ha sido probado con un total de mil frases.
Para estimar la precisión del reconocimiento, se han analizado dos parámetros: la
tasa de acierto y el valor de confianza. La tasa de acierto hace referencia al porcentaje
de veces que el reconocedor es capaz de reconocer correctamente la frase pronunciada,
mientras que el valor de confianza hace referencia a la garantía o estimación que hace
el propio reconocedor de voz de que el resultado que está ofreciendo es el correcto. Si
el valor de confianza está muy cerca de 1, el reconocedor de voz esta casi seguro que la
frase reconocida coincide con la elocución del usuario, mientras que valores próximos
a 0, indican que hay poca confianza en que el resultado ofrecido tenga que ver con lo
que el usuario dijo.
La tasa de acierto puede ser usada para comparar la precisión de reconocimiento
entre diferentes motores o software de reconocimiento de voz. Dicha tasa de acierto
rara vez es proporcionada por los comerciales (al menos no la tasa real de acierto) y
es necesario de pruebas en entornos reales para acercarnos a conocer la precisión real
de los mismos.
6.9.1.
Utilizando micrófonos auriculares inalámbricos
Sin ruido importante de fondo
En este primer escenario los usuarios se comunican con el robot en un entorno
cerrado como es el laboratorio, sin ruido de ambiente significativo. El rango de sonido
ambiente aproximado se situó entre 40 y 45 dB. Este tipo de ruido es conocido como
ruido estacionario y es producido por el propio robot, por los ordenadores, ventilado-
res, etc. Este tipo de ruido es relativamente sencillo de estimar y de eliminar.
Los resultados obtenidos nos dan un valor de confianza media de 0.722 siendo
0 el mínimo valor y 1 el máximo. En el 99 por ciento de los casos, las oraciones
pronunciadas fueron correctamente reconocidas y transcritas. Recordar que las frases
pronunciadas casan perfectamente con la gramática establecida en el test.
Con estos resultados, se puede concluir que la precisión del reconocedor de voz con
varios usuarios, en condiciones de relativo silencio, es bastante elevada (usando este
tipo de micrófonos). El valor de confianza es alto y la tasa de acierto es prácticamente
del 100 por ciento. Estos resultados experimentales se ajustan a los resultados oficiales
proporcionados por Loquendo en [Paolo Baggia, 2005] y [Dalmasso et al., ].
6.9. Experimentos sobre la precisión del reconocimiento
113
Con ruido de fondo
Este escenario es muy similar al descrito anteriormente, exceptuando que se añade
ruido de fondo. Para ello, se dejó una televisión encendida con un canal musical. La
televisión se encontraba a un distancia de 7 metros del usuario, a un volumen de entre
65 y 70 dB (medido en la posición del usuario).
Los resultados obtenidos en este test son un 0.703 valor de confianza y un 98 por
ciento la tasa de acierto. Estos valores están cercanos a los del test anterior, por lo que
se puede seguir considerando un reconocimiento de voz preciso bajo estas condiciones
de ruido ambiental y micrófonos auriculares.
Es muy importante que el micrófono esté colocado muy cerca de la boca del usua-
rio, ya que el micrófono es unidireccional (capta sólo el sonido que en un único sentido
y con poco alcance). Este tipo de micrófonos son comúnmente usados en cualquier
teléfono inteligente actual. Además, hay que tener en cuenta que los reconocedores
de voz han sido entrenados para trabajar especialmente con este tipo de micrófonos.
Con ruido cerca del usuario
En este nuevo escenario se ha colocado la fuente de ruido muy cerca del usuario,
para ellos se ha puesto a sonar música por los altavoces a menos de un metro del
usuario. El rango de sonido emitido varía entre 70 y 75 dB, lo que se puede considerar
un volumen bastante elevado.
Los resultados obtenidos son de un valor medio de confianza de 0.673 y una tasa
de acierto del 97 por ciento. Estos valores vienen a confirmar que el reconocedor de
voz, con la combinación de micrófonos auriculares, es robusto frente a condiciones
de ruido adversas. Una de las principales razones de seguir obteniendo estas tasas
de acierto tan elevadas es que se sigue obteniendo una buena relación entre señal
de voz frente a la señal generada por el ruido (SNR), debido a la propia naturaleza
del micrófono. Otro motivo es que el reconocedor ha sido entrenado bajo condiciones
de ruido. Además, el propio motor de reconocimiento es capaz de cancelar el ruido
estacionario.
En recientes estudios realizados, se ha mejorado el proceso de adquisición de voz
con la adquisición de una tarjeta de sonido que incorpora cancelación de ruido y
cancelación de eco. La cancelación de ruido se logra mediante filtros paso banda,
mientras que la cancelación activa de eco consigue eliminar de la propia entrada de
audio la voz emitida por el propio robot cuando está hablando, evitando su acople a
la señal de voz del usuario.
Se puede concluir que en ambientes ruidosos, incluso en condiciones realmente
adversas, ASRSkill es muy robusta y precisa usando la configuración hardware apro-
piada (micrófonos y tarjeta de sonido adecuada). Ver la Fig. 6.10 a modo de resumen.
114
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
Figura 6.10: Resumen de la precisión de reconocimiento usando micrófonos auriculares
Diferentes volúmenes de voz
En este escenario se ha analizado como influye el volumen de la voz del usuario en
la precisión del reconocimiento. Los reconocimiento de voz fueron llevados a cabo de
la siguiente manera: todos los usuarios repitieron la misma frase diez veces a diferentes
volúmenes de voz y sin importante ruido ambiental. En esta prueba se ha medido el
volumen de la voz del usuario y la precisión del reconocedor. Los resultados son los
siguientes:
Volumen bajo - 69 dB: 0.66 valor de confianza (100 % tasa de acierto)
Volumen medio - 77 dB: 0.72 valor de confianza (100 % tasa de acierto)
Volumen alto - 83 dB: 8.80 valor de confina (100 % tasa de acierto)
Volumen muy alto - 89 dB: 0.70 valor de confianza (100 % tasa de acierto)
Con estos resultados (ver Fig. 6.11) se puede concluir que aunque el volumen de
la voz afecta al valor de confianza, las diferencias obtenidas no son muy elevadas, y
sin embargo, la tasa de acierto sigue siendo la máxima en todos los casos. A la vista
de esta prueba, se puede concluir que, cuando la pronunciación es clara y el volumen
del audio es suficientemente alto como para que el humano lo pueda escuchar (sin
llegar a saturar), la precisión de reconocimiento es óptima.
Después de varios años trabajando con herramientas de reconocimiento de voz,
se ha podido observar que la mayoría de fallos en reconocimiento de voz se deben
a problemas en la configuración del sonido, es decir, el sonido no llega claro al re-
conocedor de voz. Esto puede ser debido a que el micrófono esté mal conectado, los
volúmenes de captura no sean los adecuados, haya acoples o interferencias, etc. La
6.9. Experimentos sobre la precisión del reconocimiento
115
Figura 6.11: Precisión del reconocimiento con distintos volúmenes de voz
otra fuente principal de imprecisiones en el reconocimiento de voz, suele ser que las
frases pronunciadas no se ajustan a la gramática establecida, bien porque no está fija-
da la gramática correcta para ese contexto comunicativo o bien porque la gramática
no esté bien construida como para recoger el conjunto de frases posibles.
Diferentes entonaciones
Aquí se ha intentando determinar la relación entre la entonación de las frases y
la precisión del reconocimiento. La misma frase es dicha por el mismo usuario con
diferentes entonaciones: entonación enunciativa o "normal" y entonación interrogativa.
Los resultados son los siguientes:
Frases enunciativas: 0.74 valor de confianza y 97 % tasa de acierto.
Frases interrogativas: 0.71 valor de confianza y 96 % tasa de acierto.
A la vista de estas pruebas, se puede decir que la entonación no es un factor
decisivo que afecte al reconocimiento de voz. Aunque el tipo de oraciones que se usan
con más frecuencia son las enunciativas con una emoción "normal" o de "tranquilidad",
otro tipo de entonaciones y/o con otros estados emocionales (tristeza, nerviosismo,
furia, etc.) también son correctamente reconocidas.
Diferentes géneros
Otro escenario importante es analizar cómo afecta el género del hablante a la
precisión del reconocedor. Para ello, se han realizado pruebas de reconocimiento con
hombres y mujeres de diferentes edades, usando la misma gramática, en un mismo
entorno y con la misma configuración de micrófonos. Los resultados son:
Mujeres: 0.70 valor de confianza y 99 % tasa de acierto.
116
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
Hombres: 0.69 valor de confianza y 98 % tasa de acierto.
Con estos resultados se puede afirmar que el reconocedor es independiente del
género del usuario que interactúa. Esto es lógico debido a que el modelo acústico del
reconocedor ha sido entrenado por igual con hombres y mujeres.
Diferentes grupos de edad
En este caso se ha puesto a prueba el reconocedor de voz con grupos de gente de
diferentes edades. Se ha dividido en dos grupos: niños de entre 5 y 12 años y adultos
de 13 años en adelante. Los resultados obtenidos son:
5-12 años: 0.522 valor de confianza con una tasa de acierto del 93 %.
13-90 años: 0.722 valor de confianza con una tasa de acierto del 99 %
Se puede apreciar que en el grupo de edad comprendido entre 5 y 12 años la
perdida de precisión de reconocimiento se hace notar. Esto es debido a que los niños
se expresan usualmente con una voz menos formada, menos firme y en muchos casos
incluso temblorosa o tímida. Sin embargo, la tasa de acierto todavía presenta valores
bastante elevados. Este problema ha sido descrito en la literatura, por ejemplo en
[Ishi et al., 2006a], y una solución adoptada es usar diferentes reconocedores para
diferentes edades (entrenados de manera adecuada para cada grupo de edad).
En nuestro caso, dentro el sistema completo de diálogo, el tipo de interacción
no queda únicamente restringido a voz, por lo que las personas con dificultad de
interacción con el sistema de reconocimiento de voz pueden usar otros mecanismos
alternativos de mayor tasa de acierto, como puede ser mediante etiquetas de radio-
frecuencia dotadas de pictogramas.
6.9.2.
Utilizando micrófono incorporado en el robot (omnidi-
reccional)
En todos los escenarios descritos en la sección anterior se ha usado para las pruebas
micrófonos auriculares inalámbricos unidireccionales. En esos casos, el usuario tenía
que colocarse el micrófono cerca de la boca, lo que repercutía en una buena precisión
de reconocimiento de voz pero a costa de perder un poco de naturalidad y comodidad
en la interacción. Una interacción sin mecanismos adicionales externos al robot, como
auriculares, es mucho mas natural y confortable [Breazeal et al., 2003].
En este nuevo escenario se prueba a realizar reconocimientos de voz con un micró-
fono omnidireccional (o no direccional) incorporado en el propio robot. Este tipo de
micrófono es capaz de captar el audio del entorno en cualquier dirección. Normalmen-
te son usados para captar el sonido en coros musicales, estadios deportivos, etc. Su
6.9. Experimentos sobre la precisión del reconocimiento
117
principal inconveniente, para nuestras necesidades, es que son mucho mas sensibles al
ruido que los micrófonos unidireccionales, debido a que se han diseñado para propósi-
tos diferentes a los nuestros. Sin embargo, su principal ventaja es que el usuario puede
hablar al robot sin ningún tipo de artefacto adicional, consiguiendo una interacción
muy similar a la que ocurre entre humanos, y por o tanto más natural.
Figura 6.12: Micrófono omnidireccional MP33865
Para probar la precisión del reconocimiento se han realizado pruebas a 1,2 y 3
metros de distancia al robot, sin importante ruido ambiental (menos de 50 dB). Los
resultados obtenidos son:
1m: 0.42 valor de confianza (75 % tasa de acierto).
2m: 0.31 valor de confianza (72 % tasa de acierto).
3m: 0.25 valor de confianza (66 % tasa de acierto).
Como se puede ver, la precisión del reconocimiento decrece sustancialmente según
aumenta la distancia de interacción. Esta perdida de precisión no sucede con el uso de
micrófonos auriculares, puesto que la señal acústica se transmite inalámbricamente
desde el emisor al receptor colocado en el cuerpo del robot. Con estos valores de
precisión de reconocimiento y este tipo de micrófonos resulta difícil su uso en entornos
reales, sin embargo en algún caso podría ser suficiente.
El segundo test realizado con estos micrófonos ha sido repetir la prueba anterior
pero con importante ruido ambiental (65-75 dB), sin embargo en este caso ha sido im-
posible realizar ningún tipo de reconocimiento, dado que el motor de reconocimiento
no es capaz de diferenciar entre ruido y voz. El problema radica en que el ruido y
la voz llegan al detector de voz en volúmenes similares y la tecnología implementa-
da de cancelación de ruido elimina ambas señales, siendo imposible detectar cuándo
empieza y finaliza cada locución de voz. Además, este tipo de micrófonos carecen de
mecanismos hardware de cancelación de ruido, porque no han sido diseñados para ese
propósito.
Una solución para mejorar la interacción con estos micrófonos es reentrenar el
modelo acústico del reconocedor de voz para esta nueva configuración. Recordad que
el modelo acústico del reconocedor ha sido entrenado para aplicaciones telefónicas,
por lo tanto usando micrófonos unidireccionales.
118
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
Concluyendo, este tipo de micrófonos eliminan la necesidad e incomodidad del uso
de dispositivos externos al robot para la comunicación y proporcionan una manera
de interacción mas natural entre el humano y el robot, sin embargo, en ambientes
con importante ruido de fondo y/o en que la comunicación no es cercana entre ambas
partes, son una pobre elección en términos de HRI.
6.9.3.
Utilizando array de micrófonos
Un array de micrófono es cualquier número de micrófonos operando en tándem
o paralelo (ver Fig. 6.13). Sus principales aplicaciones son extraer voz en ambientes
ruidosos y localizar la fuente sonora (donde el usuario está situado espacialmente
respecto al robot). Esas características son muy interesantes en HRI y han sido es-
tudiadas recientemente en algunos trabajos [Kim Choi, 2007] [Tamai et al., 2005]
[Valin et al., 2004] [Yoshida et al., 2009]. Además, este moderno sistema de captación
de audio está empezando a ser usado más y más en videojuegos [Chetty, 2009], or-
denadores portátiles, teléfonos móviles, coches [Oh et al., 1992], etc. Casi todos ellos
usan un array de micrófonos especialmente diseñado para dicho dispositivo, con en-
tre 3 y 4 micrófonos unidireccionales, sobre los que se puede aplicar algoritmos de
cancelación de ruido, cancelación de eco y localización sonora.
Estos sistemas son muy robustos frente al ruido. Combinan las ventajas del uso
de micrófonos unidireccionales (poco sensibles al ruido de fondo) y las del uso de mi-
crófonos omnidireccionales (se puede interactuar por voz con el robot sin la necesidad
de auriculares, es decir, con libertad de movimiento).
Figura 6.13: Micrófono de array
Recientemente, están empezando a aparecer micrófonos de array comerciales y
de propósito general en el mercado. Ellos están equipados con algoritmos de proce-
samiento de la señal que consiguen cancelación del ruido y localización sonora por
hardware. Estos dispositivos son todavía relativamente caros y de un tamaño con-
siderable. Para nuestras pruebas se ha adquirido uno de estos micrófonos de array,
formado por 8 micrófonos y lo se ha integrado en el robot Maggie.
Nuevamente se ha repetido las pruebas de precisión de reconocimiento de voz para
una distancia de entre 1 y 3 metros, sin importante ruido ambiental (menos de 50
6.9. Experimentos sobre la precisión del reconocimiento
119
dB). Los resultados obtenidos han sido:
1m: 0.62 valor de confianza (95 % tasa de acierto).
2m: 0.53 valor de confianza (83.78 % tasa de acierto).
3m: 0.37 valor de confianza (52.5 % tasa de acierto)
A los test anteriores se le añade importante ruido ambiental (65 dB aprox) y los
resultados fueron:
1m: 0.47 valor de confianza (81,08 % tasa de acierto).
2m: 0.41 valor de confianza (80 % tasa de acierto).
3m: 0.31 valor de confianza (31,67 % tasa de acierto)
Se puede apreciar que la precisión disminuye según el usuario se ha ido alejando
del robot, tanto en condiciones de silencio como en condiciones de ruido ambiental.
En la siguiente sección se comparan estos resultados con los obtenidos previamente
tanto por el uso de micrófono unidireccional y omnidireccional.
Pese a que para estas pruebas se ha usado un micrófono de array, formado a su vez
por 8 micrófonos, también se ha desarrollado e integrado en el propio robot Maggie
un sistema propio de 8 micrófonos colocados en forma de anillo en la base del mismo
(ver Fig. 6.14 ).
Figura 6.14: Array de micrófonos en la base del robot
Este sistema propio de 8 micrófonos no está siendo actualmente usado para sistema
de reconocimiento de voz, sino para tareas de localización de la fuente sonora, que se
verán con detalle en otro de los capítulos de esta tesis doctoral. Los motivos de no
usarse para tareas de reconocimiento de voz son dos. El primero de ellos, es que el
120
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
micrófono de array comercial entrega una única seña de audio (formada por la suma
procesada adecuadamente de los 8 micrófonos), sin embargo, nuestro sistema de 8
micrófonos entrega 8 señales de audio diferentes, siendo difícil de tratar como una
única señal. Este inconveniente podría ser salvado si en el propio sistema operativo
(en este caso Ubuntu) se crea un único dispositivo virtual que englobe a estos 8
micrófonos. El otro inconveniente para su uso en tareas de reconocimiento de voz,
es que estos micrófonos han sido colocados en la base del robot y la calidad de la
señal recibida de la voz humana no es lo suficientemente buena como para realizar
reconocimiento de voz y sí lo es, en cambio, para la tarea de localización de fuente
sonora.
Resumen de las pruebas de precisión utilizando diferentes tipos
de micrófonos
Para resumir el estudio realizado, se ha construido una gráfica que compara la
precisión de los tres tipos de micrófono usados (ver Fig. 6.15). En esta figura, los tres
sistemas de captura de audio son comparados en dos entornos: silencioso (menos de
50 dB) y ruidoso (65 dB aproximadamente). El sonido es capturado a una distancia
igual a menor a 2 metros, en el caso de micrófono auricular, esta distancia es de
apenas algún centímetro.
Figura 6.15: Precisión de reconocimiento usando distintos tipo de micrófonos
Con estos resultados, se puede afirmar que el uso de auriculares proporciona la
manera mas precisa de realizar reconocimiento de voz. El siguiente sistema que pro-
porciona mayor precisión es el de array; finalmente el peor de todos es el formado por
un micrófono omnidireccional integrado en el propio robot. En los tres casos, se ha
usado micrófonos de alta calidad (para el año 2010).
6.10. Resumen
121
Dependiendo del tipo de interacción y el entorno, puede ser deseable usar un
micrófono de array integrado en el propio robot o un micrófono auricular colocado
en la boca del usuario. Si el entorno es muy ruidoso y/o es necesario altos valores
de precisión en el reconocimiento de voz, el micrófono auricular es la mejor solución.
Si el ambiente es mas silencioso, como pueda ser un hogar, y lo que interesa es una
interacción lo mas natural posible, el array de micrófonos puede ser la mejor elección.
6.10.
Resumen
En este capítulo se han descrito los pasos seguidos y los requisitos establecidos para
dotar a nuestra arquitectura de control, y por ende, a nuestros robots, de la capacidad
de entender el lenguaje natural hablado por cualquier humano y sin entrenamiento
previo con el sistema. Se han analizado las diferentes alternativas de configuración
hardware y sofware poniéndolas a prueba en entornos reales. En este sentido, se ha
obtenido información sobre la precisión del reconocimiento en diferentes escenarios,
usando los más modernos sistemas de adquisición de audio y analizando cómo influ-
yen diversos parámetros en la precisión del reconocimiento: edad, sexo, entonación,
volumen, idioma... Finalmente, se ha propuesto un nuevo modelo de clasificación de
los resultados del reconocimiento como aceptados o rechazados, basándonos en un
mecanismo de "segunda opinión", que utiliza dos reconocedores concurrentemente.
Esta nueva aproximación tiene en cuenta las tasas de acierto de cada reconocedor
pre-calculadas por cada intervalo de ruido, con ello se incrementa el numero de reco-
nocimientos clasificados correctamente.
122
Capítulo 6. Sistema de reconocimiento automático del habla
CAPÍTULO
7
Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
Automatic
Speech
Recognition
(ASR)
Audio
Extraction
Features
Natural
Language
Proccesing
(NLP)
User
Localization
Emotion
Detection
Multimodal
Fusion
(NLSML)
DIALOG
MANAGER
IDIM
User
Profile
DIALOGS: VXML
FILES
Natural
Language
Generation
(NLG)
Emotional
Text To
Speech (eTTS)
Sing
Generaton
(Vocaloid)
Non-Verbal
Sound
Generation
text
features
features
semantic:
atribute-value
localization
emotion/arousal
name,
language,
age,
voiceprint,
experience,
dialogHistory
User Communicative Act xml
vxml
song
semantic,emotion,features
semantic, language,
emotion, character
words,language,
emotion, character
User
Identification
name
features
AUDIO
acustic signal
VOICE
REAL-TIME
SOUNDS
MUSIC
Engagement
Gestures
MOTOR/VISUAL
GESTURES
gesture
Body
Sensibility
TOUCH
capacitive signal
body part
VISION
images
Robot
Emotional
State
emotion
RFID
VISION
OCR
text
written
text
RFID
Reader
MULTIMODAL FISION
LASER
distance
information
Gesture
Recognition
rfid card
text
grid
points
gesture
image
Google/
Microsoft
Translate
Wolfram
Alpha
b
b
b
o
o
o
o
d
dy
dy
dy
b
b
d
dy
dy
dy
"Si me necesitas, dame un silbidito."-- anónimo
123
124
Capítulo 7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
7.1.
Introducción
La supervivencia de los animales depende, en gran medida, de su efectividad per-
cibiendo el entorno, en continuo cambio, en el que vive. Por lo tanto, la supervivencia
depende en gran medida de su habilidad de actuar con la información sensorial que
percibe, moviéndose hacia la comida o evitando posibles riesgos. Los robots autóno-
mos móviles, especialmente aquellos diseñados para trabajar en ambientes hostiles,
necesitan del diseño de capacidades análogas. En cambio, en el ámbito de los robots
sociales, la percepción del entorno es usada para mejorar la interacción natural con
el mismo, especialmente con los seres humanos, en tareas propias de los seres sociales
como es el diálogo.
Los animales utilizan para detectar el origen de una fuente sonora el sentido del
oído, sin embargo el número de "sensores" (oídos) empleados en esta tarea no es unifor-
me. Existen algunos invertebrados con sólo un oído, así como el rango de frecuencias
audibles también varía. Las amantis religiosas están dotadas de un único oído, que usa
como mecanismo de defensa para evitar la localización por ecos de frecuencias de los
murciélagos [Yager Hoy, 1986]. En ese sentido, los mamíferos y los invertebrados
usan su sistema auditivo principalmente para tareas primarias, como evitar los peli-
gros que le rodean, buscar alimento y aparearse; quedando excluidas funciones más
avanzadas, propias de los seres humanos, como es la de entender el lenguaje natural
o socializarse con el resto de sus semejantes.
En este capítulo, se presenta el desarrollo de un sistema de localización de usuarios
basado en la fusión de información sensorial sonora y visual (como complemento a la
sonora), integrado en el robot social Maggie.
Uno de los requisitos para lograr una interacción natural mediante diálogos entre
humanos, o entre humanos y robots, es el de encontrarse en una situación espacial
adecuada, es decir, dialogar a una distancia y orientación adecuada entre ambas partes
para mantener proceso comunicativo satisfactorio. Los robots sociales suelen usar un
sistema completo de diálogo multimodal que gestiona la interacción entre los usuarios
y el robot durante el proceso comunicativo. Uno de los componentes que se han
desarrollado, para este sistema de diálogo, es el relativo a la localización de usuarios
respecto al robot. Este sistema proporciona información para determinar la situación
espacial más adecuada del robot respecto al usuario. El determinar la situación más
adecuada, requiere además de la localización del interlocutor, de un estudio proxémico
en la interacción humano-robot (HRI).
En los últimos años, inspirándose en los estudios sobre el funcionamien-
to del sistema auditivo humano, se han trasladado al campo de la robó-
tica móvil ([Hudspeth, 1983, Brown, 1874] y animal [Dooling Popper, 2000,
Ross Smith, 1978]). En ese sentido, un nuevo campo de investigación a surgido, y se
le conoce como Robot Audition [Nakadai et al., , Nakadai et al., 2002, Valin et al., a,
7.2. Localización de la fuente sonora y de usuarios en robótica social
125
Murray et al., 2004, Andersson et al., 2004]. La mayoría de trabajos citados se cen-
tran en robots móviles y no en robots sociales. En los robots móviles el principal
objetivo es el seguimiento de la fuente sonora (phonotaxis) y no el de situarse en el
espacio, a una distancia adecuada para la interacción o diálogo (proxémica).
Los robots sociales, son artefactos diseñados para interactuar dentro de la socie-
dad, por lo que es importante que acaten sus reglas de comunicación, como son el
respeto de los espacios. Además, es deseable que posean las características más avan-
zadas de su sistema auditivo, de una manera similar al humano. Los seres humanos
tenemos dos oídos, con los que "sentir" el entorno sonoro en estéreo. Es en el cere-
bro donde, gracias a las diferencias en fase e intensidad del espectro de las señales
acústicas percibidas por los oídos, se realizan las funciones de localización de fuente
sonora.
El principal objetivo, dentro del área de investigación denominada Robot Audition
aplicada a robots sociales, es el de mejorar la interacción del humano con el robot,
durante el proceso de diálogo. Dicho diálogo se lleva a cabo gracias a un complejo
sistema, formado por varios módulos independientes, pero que trabajan de manera
coordinada para conseguir una interacción lo más natural posible entre el humano y
el robot. Uno de estos componentes, en un sistema de diálogo moderno, es la localiza-
ción de la fuente sonora, ya que puede ayudar considerablemente a situarse el robot
espacialmente a una distancia adecuada para la interacción. Si bien, este componente
es fundamental para dicha localización del robot en el espacio, no es el único factor
o módulo que interviene para determinar dicha localización espacial. Para el robot
social Maggie, se ha diseñado, desarrollado, implementado y probado en el sistema
de diálogo que nos ocupa, en el que la localización de la fuente sonora desempeña un
papel fundamental para la disposición espacial del robot.
7.2.
Localización de la fuente sonora y de usuarios
en robótica social
7.2.1.
El problema de la localización sonora
En robótica, un sistema auditivo artificial puede ser usado para tres cosas fun-
damentales: 1) localización de las fuentes sonoras, 2) separar las fuentes sonoras en
diferentes canales, 3) extracción de las características sonoras para realizar tareas co-
mo reconocimiento del lenguaje, detección de emociones o identificación del hablante.
Este capítulo se focaliza en el primer punto, el resto se hace en otros capítulos.
Para lograr el objetivo de localizar las fuentes sonoras, según los trabajos
[Wright Fitzgerald, 2001] [Handzel Krishnaprasad, 2002] existen varias aproxi-
maciones al problema:
126
Capítulo 7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
1. Una de ellas es estudiar las diferencias en amplitud que genera una fuente sonora
entre los distintos micrófonos (u oídos) que reciben la señal. Este método, que es
el que se sigue en este trabajo, se basa en comparar las diferencias de volumen
entre los distintos micrófonos para determinar la diferencia angular con respecto
a la fuente sonora. El micrófono más próximo a la fuente sonora, debería recibir
un señal de mayor nivel de amplitud, que el resto de micrófonos, si bien, la
precisión de este método se ve fuertemente afectada por los rebotes de la señal
sonora contra los elementos del entorno, como paredes y muebles.
2. Un segundo método consiste en el análisis de las diferencias en fase que se
producen entre las distintas señales recibidas por cada uno de los micrófonos
relativas a la misma fuente sonora. Este último método tiene que ver, con que
la misma señal generada por la fuente sonora será percibida instantes antes por
el micrófono más cercano que el resto. La precisión de este método viene da-
do por el tamaño y la disposición del sistema de micrófonos, si los micrófonos
están situados demasiado cerca, todos ellos recibirán prácticamente la misma
señal [Brandstein Ward, 2001, Benesty et al., 2008]. La primera de las técni-
cas trabaja en el dominio del tiempo, mientras que la segunda trabaja en el
dominio de la frecuencia. Ambas técnicas se pueden combinar para lograr un
sistema de mayor precisión.
3. Existe una tercera técnica, no tan comentada bibliográficamente debido a
su complejidad, y que sólo necesita de un micrófono para su desempeño
[Saxena Ng, 2009]. Consiste en el estudio de las diferencias en el espectro,
producidas por la misma fuente sonora emitiendo el mismo sonido, desde dis-
tintas posiciones relativas al micrófono. Los seres humanos, que poseemos úni-
camente dos oídos, somos capaces de diferenciar si un sonido viene de delante o
de detrás, incluso si se produce a la misma distancia y ángulo tanto por delante
como por detrás. Esto es posible precisamente gracias a esta tercera propiedad
que se está analizando, que posibilita a los humanos únicamente con un solo
oído realizar localización sonora. Sin embargo, para un sistema de audición ar-
tificial basado en un sólo micrófono, resulta un desafío, ya que es necesario de
cierto conocimiento a priori del sonido, para poderlo comparar con el sonido
recibido previamente desde otra posición. Ciertos sonidos, que se escuchan en
nuestro entorno a diario, tienen cierta estructura, que en el caso de los humanos
somos capaces de reconocer. En los humanos este conocimiento del sonido se va
ganando durante años de experiencia [Morrongiello, 1989].
El uso combinado de la primera y segunda técnica, se está haciendo habitual en el
campo de la robótica [Jwu-Sheng et al., 2009, Andersson et al., 2004, Valin et al., a,
Nakadai et al., , Nakadai et al., 2002, Briere et al., 2008]. Para conseguir resultados
7.2. Localización de la fuente sonora y de usuarios en robótica social
127
satisfactorios aplicando el algoritmo que trabaja con diferencias en fase de la señal
(segunda técnica), se requiere de ciertas especificaciones hardware que limitan su uso:
una disposición de los micrófonos, en la que cada uno de ellos quede suficientemente
alejado como para poder captar diferencias en fase entre las señales percibidas, lo que
implica, robots de cierto tamaño en los que poder situar los micrófonos correctamente.
Se pueden encontrar sistemas de array de micrófonos comerciales
1
de no menos de 11
pulgadas, lo que puede resultar incomodo y poco estético. Otro problema añadido es
la necesidad de una tarjeta que lea físicamente todos los micrófonos simultáneamente.
En el campo de la robótica, se han desarrollado dos paquetes de softwa-
re básicos que cubren los tres apartados descritos previamente. Si bien, pa-
ra este estudio sólo nos interesa su aportación al sistema de localización
de fuente sonora. Estos dos frameworks son ManyEars [Peto, 1980] y HARK
[Nakadai et al., 2008b, Takahashi et al., 2010] que implementan algoritmos de filtros
de partículas [Valin et al., 2007] para localización de forma robusta, que se basan en
los dos métodos comentados previamente (diferencias en amplitud y fase). Según los
autores, logran una precisión de la localización sonora entorno a los 3
o
de margen de
error.
El principal problema del uso de estos entornos es que son muy complejos y la
necesidad de una tarjeta específica de lectura simultánea de todos los micrófonos.
Para nuestras necesidades, dentro del campo de la robótica social, y gracias a la
fusión sensorial realizada, nos es totalmente suficiente con un sistema más sencillo,
basado en diferencias en amplitud y sin la necesidad de una tarjeta específica de
adquisición.
7.2.2.
Fonotaxis vs proxémica
Fonotaxis, se puede definir como "el movimiento de un organismo en relación
a la fuente sonora. Por ejemplo, las hembras de ciertas especies animales, se sienten
atraídas por el canto de cortejo de una pareja potencial (es decir, positiva phonotaxis),
o algunos animales pueden huir al oír el sonido de un posible depredador (es decir,
negativa phonotaxis)"
2
. La phonotaxis permite discriminar donde está situado el foco
de atención al que dirigirse, basándose únicamente en el sentido del oído. En ese
sentido, es muy diferente el papel desempeñado por el sistema de audición en un robot
social, que el papel desempeñado en la especie animal o en ciertos robots móviles, cuyo
principal objetivo es cubrir sus necesidades primarias, entre ellas la de supervivencia.
Por otro lado, la proxémica se define como la parte de la semiótica
3
dedicada al
estudio de organización espacial durante la comunicación lingüística [Hall, 1966]. Más
1
http://www.acousticmagic.com/
2
A dictionary of Biology: http://www.encyclopedia.com/doc/1O6-phonotaxis.html
3
es el estudio de los signos y señales usados en la comunicación
128
Capítulo 7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
concretamente, la proxémica estudia las relaciones de proximidad, de alejamiento, etc.
entre las personas y los objetos durante la interacción, las posturas adoptadas y la
existencia o ausencia de contacto físico. Asimismo, pretende estudiar el significado
que se desprende de dichos comportamientos.
La competencia proxémica permite a las personas crear un marco de interacción
acorde con unas coordenadas espacio-temporales que expresan determinados signifi-
cados y que, en ocasiones, obedecen a un complejo sistema de restricciones y normas
sociales que tienen que ver con el sexo, la edad, la procedencia social, la cultura, etc.
Por otro lado, a veces la distribución del espacio está establecida de antemano, por
ejemplo, en la sala de un juicio o en una ceremonia religiosa.
La finalidad del sistema de localización sonora en un robot social, como Maggie,
es complementar al sistema de diálogo multimodal, en una tarea más compleja que
tiene que ver con la proxémica y es adecuada para una interacción natural. El gestor
de diálogo puede gestionar la información de localización sonora con distintos fines,
uno de ellos puede ser realizar "phonotaxis", pero cualquier otro es posible, como
por ejemplo alejarse del usuario si este actúa con agresividad, o mejorar el enganche
(engagement) en el proceso comunicativo, etc.
7.2.3.
Análisis proxémico en la interacción entre humanos
El origen de la proxémica está relacionado con los estudios que los etólogos
4
habían
realizado acerca de la importancia de la distribución espacial en las interacciones entre
animales. En los años setenta, un grupo de investigadores, entre ellos el antropólogo
Edward T. Hall [Hall, 1966], aplicaron el modelo que etólogos, como Huxley o Lorenz,
habían diseñado para el mundo animal al estudio de la comunicación en las sociedades
humanas, e introdujo el concepto de proxémica. Hall identificó varios tipos de espacio,
entre ellos el denominado espacio personal. Este espacio no es otro que el creado por
los participantes de una interacción y que varía en función del tipo de encuentro, la
relación entre los interlocutores, sus personalidades y otros factores. Diseñó un modelo
en el que clasifica el espacio personal en cuatro subcategorías:
Espacio íntimo, que va desde el contacto físico hasta aproximadamente 45
cm. Esta distancia podría subdividirse en dos intervalos distintos: entre 0 y 15
cm, distancia que presupone el contacto físico y que tendría lugar en situaciones
comunicativas de máxima intimidad (por ejemplo, durante el mantenimiento de
relaciones afectivas); y entre 15 y 45 cm, que se corresponde con una distancia
menos íntima, pero si dentro de un marco de privacidad.
Espacio causal-personal, que se extiende desde 45 a 120 cm. Es la distancia
4
investigadores del comportamiento comparado entre el hombre y los animales
7.2. Localización de la fuente sonora y de usuarios en robótica social
129
habitual en las relaciones interpersonales y permite el contacto físico con la otra
persona.
Espacio social-consultivo, que abarca desde los 120 cm hasta los 364 cm. y
aparece en situaciones donde se intercambian cuestiones no personales.
Espacio público, que va desde esta última hasta el límite de lo visible o lo
audible. A esta distancia los participantes tienen que amplificar recursos como
la voz para posibilitar la comunicación, esto sucede por ejemplo durante una
conferencia.
El propio E. T. Hall señala que este modelo está basado en sus observaciones de
una muestra particular de adultos y por lo tanto, no es generalizable a todas las so-
ciedades. Es evidente, que existen normas diferentes en cada cultura para el lugar y
distancia que se deben mantener en determinadas situaciones y que transmiten infor-
mación sobre la relación social entre los participantes. Existe una distancia adecuada
para cada situación de acuerdo a unas reglas establecidas por la comunidad que los
participantes conocen, o deben aprender, para moverse con éxito en las relaciones
interpersonales y evitar conflictos o interpretaciones erróneas.
Otros importantes trabajos de la época [Argyle, 1988, Argyle, M.; Dean, 1965],
analizan y experimentan con distintos factores que influyen en la proxémica, como
son la mirada, personalidad, familiaridad, número de personas interactuando, normas
culturales, etc. En ellos se explican la necesidad de contacto visual para la interacción.
Contactos visuales prolongados de más de 10 segundos aumentan la ansiedad, sin
embargo la ausencia de contacto visual directo hace que la gente no se sienta integrada
completamente en la conversación.
En un trabajo muy preciso [Lambert, , Lambert, 2004], Lambert estableció me-
diadas de distancia comunicativa en función del tipo de situación afectiva que se
presentaba (ver Fig. 7.1). Si bien, dejaba de lado muchos otros aspectos que tienen
también que ver en la interacción humana y que influye directamente a dicha situación
espacial.
Los seres humanos, al igual que los demás animales, manejan el espacio y emplean
las distancias como una manera de satisfacer necesidades vitales y de relación con
los demás; sin embargo, los estudios proxémicos han podido establecer que la per-
cepción que tenemos del espacio personal y del espacio social resulta culturalmente
determinada [Hayduk, 1978]. Biología y cultura, pues y como en tantas otras cosas,
se combinan en la utilización que hacemos del territorio.
130
Capítulo 7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
Figura 7.1: Espacios personales en la interacción humano-humano según Lambert
7.2.4.
Análisis proxémico en interacción humano-máquina y
humano-robot
Se han realizado estudios proxémicos en interacción Humano-Máquina
[Nass, C; Reeves, 1996, Nass et al., 1994]. En estos trabajos, los usuarios interactúan
con computadoras o agentes virtuales, por lo que los resultados no pueden ser ex-
trapolados a un estudio de la interacción, en los cuales los usuarios interactúan con
ordenadores, agentes virtuales, etc. Si bien estos estudios, en los que el agente virtual
carece de cuerpo físico (embodyment), difícilmente pueden ser extrapolados al campo
de la interacción humano-robot, ya que el modelo de interacción entre el humano y
el robot no suele estar centrado en el uso de pantalla y ratón.
El uso de la localización sonora, en el ámbito de un robot social y su uso den-
tro del campo de la proxémica constituye una tarea mucho más rica y ambiciosa
que las meras capacidades de "phonotaxis" implementadas en sistemas de localiza-
ción sonora en robots móviles. Una correcta implementación de un sistema de diálogo
proxémico, permite mantener interacciones a la distancia adecuada al interlocutor o
los interlocutores, variando en orientación y distancia en función de múltiples carac-
terísticas como son: identidad del interlocutor, número de interlocutores, distancia y
ángulo previo a la interacción, estado afectivo del propio robot y de los interlocutores
([Takayama Pantofaru, 2009]). Todos estos aspectos, únicamente pueden ser trata-
dos, en interacciones reales, si se dispone de un completo sistema de diálogo dotado
de suficientes módulos capaces de realizar dichas tareas.
En la literatura, se puede encontrar varios estudios sobre proxémica y HRI que ana-
lizan alguno de esos factores. Por ejemplo, Breazeal[C. Breazeal, 2000] encontró que el
usuario respondía a robots zoomórfícos de formas no verbales (con sonidos) y respetan-
do el espacio interpersonal del robot. Por otro lado, Hüttenrauch [Hüttenrauch, 2006]
observó que en pruebas de HRI la mayoría de los participantes guardaban distan-
cias de interacción correspondientes al espacio 2 de Hall (0.45 to 1.20 m.). En otro
estudio [Walters, 2009] encontró que los participantes generalmente permitían que el
7.2. Localización de la fuente sonora y de usuarios en robótica social
131
robot se aproximase a ellos en las interacciones físicas mucho más que en interacciones
meramente verbales.
En ([Kheng Lee et al., 2007]) se realiza un interesante estudio sobre la apariencia
externa del robot y la proxémica. Relacionó la proxémica y la experiencia de uso
ganada (interacción a corto o largo plazo), viviendo con el robot por un periodo de
tiempo superior a cinco semanas. Durante su primer encuentro, los participantes del
estudio exhibieron una fuerte tendencia a permitir que el robot, de apariencia me-
catrónica, se aproximase más cerca que los robots con apariencia humana (ver Fig.
7.2.4). Por lo tanto, demostró que la distancia de interacción depende en gran medida
de la apariencia del robot, en este caso humanoide o mecatrónica. Los usuarios gene-
ralmente preferían estar más cerca de los robot mecatrónicos que de los humanoides,
aunque esta tendencia se iba diluyendo según los participantes se acostumbraban al
uso del robot.
(a) Humanoi-
de
(b)
Meca-
trónico
Figura 7.2: Diferencia de aspecto externo entre un robot humanoide y uno mecatrónico
En [Takayama Pantofaru, 2009] varios factores fueron analizados. Descubrió
que la mirada de un robot hacia el usuario también influye en los comportamien-
tos proxémicos. Además, se encontró que las mujeres mantenían mayores distancias
de interacción que los hombres, cuando el robot las miraba. Factores como aptitudes,
experiencias personales y personalidad también tienen su influencia directa sobre el
comportamiento proxémico. Las personas con comportamiento más agradable ten-
dían a colocarse más cerca del robot, a diferencia de las personas con actitudes mas
negativas o neuróticas hacia los robots en general tendían a situarse mas alejados de
los robots. Siguiendo esta misma línea, en [Mumm Mutlu, 2011] se mostraba como
los participantes que les gustaba el robot, mantenían la distancia de interacción aun-
que el robot les mirase directamente, en cambio, los participantes que no les gustaba
el robot, si este les miraba, mantenían mayores distancias de interacción que sino se
sentían intimidados por su mirada.
132
Capítulo 7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
Debido a que algunos comportamientos no-verbales pueden ser considerados ele-
mentos opcionales a añadir en un sistema de diálogo multimodal, existen muy pocos
trabajos en el que realmente la capacidad proxémica de decidir la posición adecua-
da para el proceso comunicativo está incluido dentro del propio sistema de diálogo
[Henkel, 2012]. Los trabajos previamente citados se centran en el uso de la proxémica
fuera del sistema de diálogo, pero para lograr una interacción humano-robot natu-
ral, es esencial que esta sea integrada dentro del sistema de interacción. Siendo este
último, el que teniendo en cuenta toda la información que dispone, tipo de usuario,
perfil, etc., pueda relacionarla para decidir la disposición mas adecuada.
7.3.
Factores en análisis proxémico entre el usuario
y el robot social Maggie
Como se ha visto en la sección 8.2, Hall realizo estudios de la proxémica entre
seres humanos, fundamentalmente entre personas adultas. Partiendo de esa base y de
los cuatro espacios que identificó, se ha tratado de llevar ese mismo estudio al tipo
de interacciones que se han producido entre el robot social Maggie y chicos de 8 a 17
años, que provenían de varios colegios.
Los experimentos fueron realizados en grupos de 15 alumnos, interactuando con
Maggie en sesiones de 15 minutos. Un total de 60 alumnos han participado en este
trabajo. Interactuaron en diferentes situaciones: en grupos, uno a uno y con/sin ayuda
de un experto. Además, ninguno de ellos tenía experiencia previa con el sistema ni
con el robot. Para probar la interacción con adultos, se realizaron test con 5 miembros
del grupo de desarrollo del RoboticsLab, con edades comprendidas entre 25 y 30 años.
En este caso, todos ellos tenían experiencia previa con el uso del robot Maggie.
El objetivo de estos estudios fue identificar como los espacios personales, descritos
por Hall se relacionan con los diferentes tipos de usuarios y situaciones comunicativas.
Esta información es esencial para que el sistema de dialogo (en concreto el gestor del
diálogo) tome la decisión de colocar el robot en una situación adecuada respecto
al usuario. En otras palabras, para adaptar la distancia de interacción al tipo de
usuario/s. Los aspectos tenidos en cuenta son: experiencia de uso (familiaridad con
el sistema mediante el uso de perfiles de usuario), la edad, la personalidad, el género,
el aspecto externo del robot y el número de usuarios.
Todas las interacciones fueron grabadas en vídeo para analizar los diferentes fac-
tores que podían influir en la proxémica en la interacción entre los usuario y el robot.
En estas interacciones los usuarios podían interactuar libremente usando todos los
diálogos y posibilidades de interacción ofrecidas por Maggie, por lo tanto, sin restric-
ciones en su uso. En el caso de niños, cada interacción fue absolutamente diferente, y
normalmente intentaron jugar con el robot (una descripción extensa de los juegos de
7.3. Factores en análisis proxémico entre el usuario y el robot social Maggie
133
Maggie puede encontrarse en [Gonzalez-Pacheco et al., 2011]).
7.3.1.
Experiencia de uso
Se ha considerado dos tipos de interacciones con el robot social: con y sin perfiles
de usuario. En el primero de ellos, el usuario interactúa con el robot sin tener un perfil
creado, típicamente porque es su primera interacción con el robot (quizás durante una
demostración o show). Por lo tanto, el comportamiento del robot se focaliza en llamar
la atención del usuario. Si el usuario quisiera interactuar con Maggie varias veces, sería
conveniente que se registre en el sistema, para que el robot lo conozca y pueda adaptar
su comportamiento. En el perfil de usuario se guardan varias características: nombre,
edad, género, experiencia de uso, huellas de voz y lenguaje.
Gracias al uso de perfiles, el diálogo puede adaptarse al usuario, y una de estas
adaptaciones tiene que ver con la distancia de interacción. Antes de cargar el perfil,
es necesario identificar al usuario. En nuestro sistema de diálogo, dicha identificación
se realiza mediante voz (hasta ahora la visión no es usada para complementar dicha
identificación). Para lograrlo, durante la fase de registro, el sistema aprende las carac-
terísticas de la voz del usuario y las almacena en un fichero, al que llamamos "huellas
de voz". Estas huellas de voz son necesarias para identificar el usuario cuando saluda
al robot.
En [Takayama Pantofaru, 2009], la relación entre la experiencia de uso con el
sistema y la proxémica es analizada. De hecho, se ha observado que los usuarios
con perfil, y por lo tanto con experiencia con el sistema, es común mantener una
distancia de interacción que se corresponde con el espacio 3 de Hall (120 a 364 cm).
Sin embargo, durante una interacción espontanea, cuando el robot está haciendo un
show o el usuario no está experimentado, por lo tanto sin perfil de usuario, la distancia
de interacción se relaciona con el espacio 4 de Hall (espacio público).
Finalmente, en interacciones entre humanos, el rango de familiaridad parece estar
relacionado con una menor distancia de interacción [Hall, 1966]. Sin embargo, consi-
derando la experiencia ganada con el robot como una media de familiaridad con el
robot, se ha observado que la distancia de interacción crece según se incrementa la
experiencia. Esto parece ser debida a la propia naturaleza de interacción con Maggie.
En la comunicación con Maggie, el reconocimiento de la voz es usado normalmente
mediante micrófonos auriculares inalámbricos colocados en el usuario, mientras que
la localización sonora se realiza por los 8 micrófonos colocados en la base del robot.
Por lo tanto, según aumenta la experiencia con el robot, los usuario se dan cuenta que
pueden alejarse del robot sin que por ello disminuya la precisión del reconocimiento
de voz. Sin embargo, un usuario novel, tiende a colocarse cerca del robot para que el
robot lo escuche mejor, situación que se ve acrecentada si se producen varios fallos
de reconocimiento de voz.
134
Capítulo 7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
Estas conclusiones han sido observadas durante sesiones donde los chicos y los
miembros del equipo interactuaban individualmente con el robot.
7.3.2.
La edad
Analizando los datos recogidos, se ha observado que la edad también influye en
la distancia de interacción. De media, la distancia de interacción con niños de entre
8 y 10 años, se sitúa por encima de los 2 metros (espacio personal 3), ver Fig. 7.3.
Sin embargo, para niños mayores de 10 años y adultos, la distancia de interacción
disminuye a 1m, ver Fig. 7.4. Nosotros pensamos que los niños con menos de 10 años
se sienten más intimidados por el robot que niños mayores. Los chicos mayores sienten
mayor grado de curiosidad hacia el robot y se sienten menos intimidados, por lo que
se aproximan en mayor medida al robot. En el caso de las personas adultas que ya
han probado la interacción con el robot, se sienten confortables con la interacción.
Figura 7.3: Interacciones con niños de entre 8 y 10 años
Figura 7.4: Interacciones con personas mayores de 10 años
7.3. Factores en análisis proxémico entre el usuario y el robot social Maggie
135
7.3.3.
La personalidad
La personalidad es un factor que influye en la proxémica, según queda reflejado
en trabajos como [Williams, 1971]. En los experimentos realizados se ha observado
que en interacciones grupales (varios niños interactuando con el robot), son los más
extrovertidos los que tienden a situarse más próximo al robot, mientras que los más
tímidos, por su propia naturaleza son mas propensos a mantener una distancia de
seguridad con el robot, buscando siempre el cobijo del tutor, sobre el que se sienten
más seguros. Son además los alumnos mas extrovertidos los que más ganas tienen
de interactuar con el robot, y tratando de llamar su atención y ganar el foco de
atención del robot sobre el resto de niños, tienden a situarse más cerca del mismo.
Medir cuantitativamente la personalidad de cada interlocutor es ciertamente una tarea
difícil y poco precisa, pero parece claro que en interacción humano-robot el grado de
timidez está bastante relacionado con la distancia de interacción y la duración del
diálogo.
7.3.4.
El género
Otro factor que puede influir en la proxémica, es el género del usuario. Estudios
previos parecen reflejar que las mujeres prefieren situarse frente al robot y los hombres
prefieren situarse lateralmente al mismo [Fisher Byrne, 1975]. En cambio, en nues-
tros estudios, no se ha podido corroborar esta afirmación, ya que no se ha apreciado
ciertamente ninguna diferencia entre la manera de actuar de los niños y las niñas.
7.3.5.
El aspecto del robot
Hasta ahora los factores que se han analizado, tienen que ver con factores propios
a cada interlocutor, sin embargo, existen otros factores, no de menor importancia, que
también influyen en la proxémica. Estos otros factores tienen que ver con la propia
naturaleza del robot, esto es: forma del robot, colores, altura, aspecto, volumen de
la voz, tipo de comunicación (verbal, sonora, gestual), peso, velocidad de traslación,
etc. Estos aspectos no se han analizado, fundamentalmente porque únicamente se ha
experimentado con el robot Maggie.
7.3.6.
El número de usuarios
Aunque el sistema de diálogo está diseñado para interactuar con los usuarios de
uno a uno, es decir, no es posible cargar varios perfiles de usuario simultáneamente,
cualquiera de ellos puede hablar al robot y llevar a cabo algunos procesos comunica-
tivos en modo cooperativo. Por esta razón es interesante estudiar la interacción en
grupos.
136
Capítulo 7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
Se ha observado que, durante la interacción con mas de un chico, los chicos tienden
a situarse muy cerca del robot, tratando de llamar su atención sobre el resto de los
miembros del grupo. De hecho, se ha observado que el mismo niño que empieza
interactuando él sólo con el robot a una distancia lejana, se aproxima al robot cuando
sus compañeros de clase se unen a la interacción 7.5.
Figura 7.5: Interacción grupal
Por otro lado, en tareas que requieren coordinación, por ejemplo cuando el robot
comienza a cantar y bailar, se ha observado que algunos niños, de manera espontánea,
han tendido a alinearse con el robot e imitar sus pasos de baile. Por lo tanto, su
disposición espacial respecto al robot cambia (ver 7.6).
Figura 7.6: Niños imitando al robot bailando
7.3.7.
Conclusión: reglas proxémicas observadas en la interac-
ción usuario-Maggie
En esta sección, se presenta el conjunto de reglas extraídas fruto del estudio pro-
xémico realizado en la interacción de los usuarios con el robot Maggie. Estas reglas
son aplicadas en nuestro propio sistema de diálogo. No obstante, todos los factores
analizados no se han podido tener en cuenta a la hora de determinar las reglas con
7.4. Descripción del sistema
137
las que el sistema de diálogo debe decidir su disposición espacial. Por ejemplo, la
personalidad del usuario no se ha podido traducir en ninguna regla concreta, puesto
que el sistema de diálogo actualmente no tiene forma de determinarla. Además el
genero tampoco se ha tenido en cuenta puesto que no se ha encontrado variaciones
significativas entre la distancia de interacción de hombres y mujeres. Tampoco se ha
tenido en cuenta el número de usuarios interactuando simultáneamente con el robot,
debido a que el sistema de diálogo únicamente es capaz de cargar un perfil de usuario
en cada interacción. Recordar que el perfil de usuario contiene la información concreta
de cada usuario y permite la personalización/adaptación del diálogo (incluyendo la
adaptación proxémica).
En la Fig. 7.7 se muestra como las reglas proxémicas son aplicadas durante la HRI.
Como se puede observar, cuando el usuario saluda al robot, dos situaciones pueden
presentarse: que el usuario sea identificado por el sistema (el robot tiene su perfil
de usuario),o no (el sistema no conoce a dicho usuario y no tiene su perfil). En el
primero de los casos, el robot carga el perfil del usuario correspondiente e incrementa
el valor de la experiencia de uso con el sistema en uno. Por otro lado, si el usuario no
es reconocido/identificado por el sistema, el robot le preguntará si quiere registrarse
en el sistema. En el caso de que el usuario no quiera registrarse, el robot mantendrá
una distancia de interacción de, al menos, 3.6 m (espacio personal 4). Por contra, si
el usuario sí quiere registrarse en el sistema, un nuevo perfil de usuario es creado,
y el robot mantiene una distancia inicial comprendida entre 120 y 364 cm (espacio
personal 3). Desde entonces y dependiendo de la edad y el nivel de experiencia, la
distancia varia (siempre dentro del espacio 3). Si el usuario tiene una edad de entre 8
y 10 años, la distancia que se mantiene es aprox. 250 cm; en otro caso, dependiendo
de su nivel de experiencia (medido como número de interacciones con el sistema), las
distancias varían entre 120 y 225 cm.
7.4.
Descripción del sistema
Para integrar en el robot social Maggie, y para ser precisos, dentro de su sistema
de diálogo, de la capacidad de localizar el o los usuarios en el entorno del robot, es
necesario hacer una descripción software y hardware del problema.
7.4.1.
Sistema hardware: sensores usados
Un sistema artificial de localización sonora, con únicamente dos sensores de sonido
(micrófonos), es ciertamente impreciso. Es difícil diferenciar si el sonido es frontal o
trasero, así como conseguir altos niveles de precisión. Sin embargo un robot, no está
limitado a usar dos micrófonos; en ese sentido se ha decidido usar ocho micrófonos
138
Capítulo 7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
Figura 7.7: Reglas proxémicas aprendidas en interacciones reales entre usuarios y el
robot social Maggie
7.4. Descripción del sistema
139
colocados concéntricamente sobre la base del robot Maggie, esto repercute en una
mayor robustez frente a los efectos del ruido.
En nuestro robot personal se ha integrado 8 micrófonos direccionales que se co-
nectan por USB al ordenador incorporado en el cuerpo del robot. Estos micrófonos
se colocan en la base del robot en una perfecta circunferencia de 40 cm de radio y a
21 cm del suelo. Esta distribución se puede ver en las figuras 10.1 y 7.9.
Figura 7.8: Micrófonos en el robot Maggie
Figura 7.9: Esquema de situación de los micrófonos en Maggie
Para la extracción de características sonoras, necesarias para el reconocimiento de
voz, la detección de emociones y la identificación de usuarios, se usa otro micrófono
adicional, un micrófono inalámbrico auricular direccional, mucho menos expuesto al
ruido de ambiente [Alonso-Martin Salichs, 2011].
La localización de los micrófonos en la parte baja del robot, se ha decidido por
dos factores: se alejan de las propias fuentes de sonido del robot (los altavoces) que
están colocados en el cuello del mismo, y por ser la parte del robot con una perfecta
simetría circular para favorecer los algoritmos de cálculo de localización de la fuente
sonora.
Notar que situar los micrófonos en la propia estructura del robot facilita la tarea
de localización sonora, puesto que el propio cuerpo actúa como barrera para las ondas
sonoras sin visión directa a la fuente, De esta manera los micrófonos mas alejados de
140
Capítulo 7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
la fuente sonora reciben una señal de mas baja intensidad que los situados en visión
directa a dicha fuente. Si bien esta disposición y el hardware usado, nos ha generado
dos inconvenientes con los que se ha tenido que lidiar: la lectura simultanea de los
micrófonos, así como el acople de los propios sonidos generados por el robot durante
el diálogo con el interlocutor. Estos problemas se analizaran a continuación.
En nuestro caso, se ha querido evitar dicho coste y se han usado micrófonos USB
convencionales conectados a varios Hub USB, que a su vez se conectan al ordenador del
robot. Los dispositivos de audio asociados a dichos micrófonos deben cargarse siempre
en el mismo orden, para evitar su desordenación lógica en el sistema operativo que
los lee.
Como se ha comentado, el sistema de localización de usuarios, no sólo usa el
sonido como fuente de entrada de información, se apoya en información visual o de
distancias obtenidas para disminuir el error cometido por el sistema auditivo. Para
ello es necesario de un telémetro láser infrarrojo que nos proporciona información de
distancias, así como el sistema de visión Kinect, comentado en la sección que describe
el entorno de trabajo.
7.4.2.
Sistema software
Nuestra arquitectura de control corre sobre un sistema operativo Linux, concreta-
mente un Ubuntu 11.103, y una arquitectura de sonido ALSA. En el cual es posible
ordenar los dispositivos de audio en un orden fijo, mediante el fichero de configuración
/etc/modprobe.d/alsa-base.conf.
Primeramente ha sido necesario una fase previa de calibración. Aún siendo todos
los micrófonos el mismo modelo, cada uno de ellos tiene distinto nivel de captura
(ganancia intrínseca a cada micrófono), por lo que es necesario fijar, mediante prueba
y error, un volumen de captura de audio uniforme en el sistema operativo para todos
ellos.
La lectura se realiza secuencialmente sobre cada uno de los micrófonos, leyendo
en cada interacción una pequeña cantidad de tramas, 256 es un buen valor, para
que la lectura bloqueante por cada micrófono sea lo mas pequeña posible. Por cada
interacción de lectura, se leen 256 tramas de audio de cada micrófono, siendo la
interacción tan rápida que casi la lectura en un instante de tiempo se acerca bastante
a una lectura de datos simultanea (menor a 30ms).
Sobre estas tramas, usando las funciones propias de ALSA, se calcula el nivel de
intensidad sonora que se alcanza por cada uno de los micrófonos leídos. Este proceso
se repite durante la lectura de un número dado de iteraciones, en nuestro caso 5, y se
calcula un valor medio de intensidad de señal leído por cada uno de los micrófonos.
Si en lugar de usar 5 iteraciones se usa una cantidad mayor, el sistema será menos
"sensible" y por lo tanto también menos "reactivo" a cambios sonoros en el entorno,
7.4. Descripción del sistema
141
ya que el calculo promedio llevará mas tiempo que para un numero de iteraciones
inferior.
Una vez que se ha calculado un valor de intensidad medio para cada micrófono
durante una serie de iteraciones fijas, se comprueba cual de los micrófonos es el que
registra un mayor nivel de intensidad. Si ese nivel de intensidad supera un deter-
minado umbral, que se ha fijado previamente para discriminar sonidos de fondo, de
voz humana o sonidos relevantes, y además el robot no se encuentra hablando en ese
momento, puesto que la propia voz del robot podría ser la fuente sonora, entonces se
determina que la fuente sonora se encuentra en el ángulo que corresponde al micrófono
que ha recibido una mayor intensidad de señal acústica. Ver el algoritmo 7.1.
Algoritmo 7.1 Sound source localization algorithm
Require: numM icrophones
=8, numSamples
=256, numIterations
=5,
voiceT hreshold
=1100
1:
int frames[numMicrophones][numSamples]
2:
int accumulatedVolume[numMicrophones]
{The volume is computed or each microphone in several iterations}
3:
for numIter
0 to numIterations do
4:
readAudioSamplesAllMicrophones(frames)
5:
for numM icro
0 to numMicrophones do
6:
for numSample
0 to numSamples do
7:
accumulatedVolume[numMicro] += frame[numMicro][numMuestra]
8:
end for
9:
end for
{Look for the microphone with more accumulated volume}
10:
int microphoneWin = getMaximo(accumulatedVolume)
{If robot is not speaking and accumulated volume of microphoneWin is upper
the voiceThreshold}
11:
if (accumulatedV olume
[microphoneW in] voiceT hreshold) AND robotIs-
Quiet() then
12:
int angleSoundSource = (360/numMicrophones)*microphoneWin
13:
emit(angleSoundSource)
14:
end if
15:
end for
Después de que el sistema de localización sonora determina la orientación del
usuario respecto al robot, el sistema de localización basado en medidas de distancia
del láser empieza a trabajar. Este sistema permite medir las distancias de interacción
respecto al usuario, proporcionando mucho mas precisión que el sistema sonoro. El
telémetro láser, incorporado en el robot Maggie, proporciona una nube de puntos que
142
Capítulo 7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
corresponden con la distancia entre los objetos alrededor del robot. Usando esta in-
formación, el robot puede seguir la nube de puntos que concuerdan con las piernas del
usuario. La distancia y orientación exacta es proporcionada por el sistema de diálogo,
en base a las reglas proxémicas vistas en la Fig. 7.7. Observando el comportamiento
humano durante una interacción natural por voz, el proceso seguido es muy similar.
En primer lugar, se usa el sistema auditivo para aproximadamente localizar la orien-
tación de la fuente sonora (al interlocutor), y el robot se gira hacia dicha orientación.
Una vez que el interlocutor queda dentro de nuestro campo de visión, el sistema de
visión es usado para determinar si la distancia y la orientación es correcta para man-
tener la interacción con ese interlocutor concreto. En nuestra opinión, no es necesario
tener un complejo y caro sistema de localización basado únicamente en información
sonora, debido a que se logra una gran precisión y adaptación integrando el sistema
dentro de un sistema de diálogo multimodal.
7.4.3.
Integración de la habilidad de localización de usuarios
dentro de RDS
Como se ha venido comentado, el sistema de localización de usuarios, se engloba
dentro de un completo y complejo sistema de diálogo multimodal que controla el flujo
de diálogo, y por lo tanto la interacción entre el humano y el robot. Este diálogo
controla un gran número de aspectos a tener en cuenta durante el diálogo, como son
el reconocimiento de voz, la síntesis de voz, la generación de gestos que complementan
el diálogo (como afirmaciones, negaciones, mirar a los ojos, etc), el reconocimiento de
emociones, etc. Uno de los aspectos que también controla y tiene mucho que ver en
la consecución de diálogos naturales, es el concerniente a la proxémica entre el propio
robot y el usuario.
El sistema de localización sonora descrito en la sección anterior se materializa
dentro de la arquitectura de control en el módulo de "localización del usuario". Se
puede ver en la figura 7.10 el sistema de diálogo completo y dicho módulo. Este módulo
recibe no solo entrada sensorial auditiva, como se ha descrito anteriormente, sino que
mediante información visual y de distancia (gracias al telémetro láser infrarrojo), es
capaz de realizar fusión multimodal que logra mayor precisión de localización que
únicamente mediante el uso de entrada de información sensorial auditiva.
Esta información procesada y fusionada por el módulo de localización sonora, es
entregada al dialogo, pasando previamente por otro tipo de fusión multimodal de
mayor nivel de abstracción, que organiza toda la información recibida por el res-
to de módulos en un "macro-paquete" de información procesada, que formalmente
se envía al diálogo en un fichero de texto XML, que conceptualmente corresponde
con lo que se conoce como actos comunicativos [Falb et al., 2006, Falb et al., 2007,
Zaslavsky, 2003].
7.5. Experimentos de localización de usuarios
143
Figura 7.10: Localización de usuarios en el sistema de diálogo multimodal
Es el gestor de diálogo, el que con dicha entrada de información sensorial prepro-
cesada, más el propio perfil del usuario (edad, idioma, experiencia de uso del sistema,
nombre e historia del diálogo), puede tomar decisiones inteligentes concernientes a su
ubicación espacial respecto al interlocutor. Para tomar esas "decisiones proxémicas in-
teligentes" es necesario realizar un estudio de como pueden influir dichas entradas de
información a la ubicación espacial del robot. Este estudio es realizado en la siguiente
sección.
7.5.
Experimentos de localización de usuarios
7.5.1.
El módulo de localización de fuente sonora
En esta sección, primero se presentan algunos experimentos realizados sólo con
el sistema de localización sonora (sólo usando el sistema de audio) para determinar
su grado de confiabilidad. Si la precisión del sistema de localización sonora no es
suficientemente buena, es muy difícil para el completo sistema de diálogo multimodal
determinar la situación espacial adecuada para mantener la interacción.
La habitación donde se han realizado los experimentos tiene unas dimensiones de
11.40 x 6.20 x 3.30 m. con un nivel de reverberación medio, debido a la falta de mu-
cho mobiliario. Para evaluar el sistema de localización sonora, no ha sido necesario un
grupo de usuario especial; por lo tanto, los propios miembros del grupo de desarrollo
han probado el sistema. En este caso, el usuario se ha situado a diferentes distancias
144
Capítulo 7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
del robot Maggie, todas ellas comprendidas entre 0.5 y 3m. No se ha encontrado va-
riaciones significativas de precisión en los resultados cuando se mueve entre este rango
de distancias. Esto es debido a que el volumen de captura de audio de los micrófonos
incorporados en Maggie están ajustados para percibir con suficiente volumen la voz
humana a un tono normal hasta los 3m. Los resultados obtenidos son los siguientes:
Ángulo medio de error en la localización sonora: 23.72
o
Desviación estándar en la localización sonora: 25.82
o
Estos valores parecen no suficientemente precisos, pero se debe tener en cuenta
que el sistema completo usa fusión multimodal, no sólo el sistema auditivo. La mayor
fuente de perdida de precisión en entornos reales es la apariencia de ruidos indeseados,
como por ejemplo: el propio sonido por el robot cuando se mueve o habla, o inclusive
el sonido de sus propios ventiladores. Para disminuir la incidencia de estos problemas
se están desarrollando de algoritmos software (o hardware) de cancelación activa
del ruido y cancelación del eco. Otro problema que puede aparecer, es cuando los
micrófonos usados no son lo suficientemente "buenos" o las diferencias entre los niveles
de captura de audio es demasiado elevado.
7.5.2.
El módulo completo de localización de usuarios multi-
modal
Para probar la utilidad del módulo de localización de usuarios en el sistema de
diálogo, se han realizado algunos experimentos, en los que se ha intentado comprobar
si el robot se desplaza correctamente acercándose o alejándose del usuario con el
que interactúa. Para ello, se ha dividido el espacio alrededor del robot en 4 sectores,
(ver Fig. 7.11). En cada una de las zonas se ha situado un usuario diferente a unas
distancias de entre 0.5 y 3m. Los usuarios fueron cuatro miembros del departamento
ya registrados en su uso con el robot Maggie y por lo tanto con sus perfiles de usuario
conocidos por el robot. De edad comprendidas entre 25 y 30 años, tres hombres y una
mujer, con valores de experiencia de entre 2 y 150 iteraciones.
El diálogo comienza cuando el usuario saluda al robot. En ese momento el ro-
bot detecta aproximadamente la orientación de la que proviene el sonido de la voz
humana, se gira el ángulo correcto y se mueve hacia el usuario, manteniendo cier-
ta distancia decidida por el gestor del diálogo. La distancia exacta depende de los
estudios proxémicos realizados con el robot Maggie. Durante la interacción humano-
robot, el sistema de diálogo comprueba periódicamente la localización del usuario y
si la distancia de interacción varia considerablemente (más de 0.5 metros sobre la
calculada distancia de interacción ideal), el robot se mueve de nuevo, para colocarse
en la posición adecuada. Notar que el usuario puede cambiar su posición durante la
7.6. Resumen
145
Figura 7.11: Áreas de localización
interacción, pero el robot sólo cambiara su posición si la distancia de interacción va-
ria considerablemente. Este proceso es repetido para cada uno de los cuatro usuarios
colocados en cada zona. Una descripción intuitiva del proceso puede verse en la Fig.
7.12.
El módulo de localización de usuarios (la localización sonora y la aproximación
usando telémetro láser) logra tasas de acierto del 87 %. Eso significa que, si hay un
usuario en cada zona, y uno de ellos comienza a hablar, el 87 % de las veces Maggie
se gira y se mueve hacia la correcta zona de interacción (con una desviación estándar
del 12 %) y mantiene la adecuada distancia de interacción. Estos resultados pueden
ser generalizados para otro grupo de usuarios, incluidos niños, de acuerdo a las reglas
proxémicas observadas descritas en 7.3.
Los errores son debidos principalmente debidos a dos factores: fallos en el módulo
de localización de la fuente sonora (sistema auditivo) y/o errores al seguir las piernas
del usuario, debido a que algunas veces la nube de puntos que se corresponde con las
piernas del usuario es perdida o confundida con otro objeto más cercano de formar
similar. Si el error del sistema de localización sonora no es muy alto, este puede ser
corregido por el sistema basado en láser, debido a que es capaz de seguir al usuario
aunque no esté exactamente colocado centrado enfrente del robot. Por lo tanto, la
mayor fuente de errores es confundir objetos cercanos al robot, con las piernas del
usuario. Actualmente, se está trabajando en estos problemas, y es de esperar que
próximamente el sistema sea complementado con el uso de cámaras esteroscópicas
como la Kinect, que pueden facilitar la tarea.
7.6.
Resumen
El sistema de localización de usuarios conjuntamente con el estudio proxémico
llevado a cabo con usuarios reales interactuando con Maggie, ha proporcionado al
sistema de diálogo la facultad de colocar espacialmente al robot a una distancia
146
Capítulo 7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
(a)
Usuario
hablando
(b) Localización sonora
(c) El robot
se gira
(d) El robot mantiene la distancia ade-
cuada
Figura 7.12: (a) El usuario comienza a hablar al robot Maggie; (b) El sistema de
localización de usuarios, usando la señal sonora recibida a través de los micrófonos
situados en la base del robot, determina el ángulo en que se encuentra el usuario; (c)
Maggie se gira dicho ángulo; (d) El gestor de diálogo basándose en las observaciones
realizadas en los estudios proxémicos (ver Fig. 7.7), las medidas obtenidas por el láser,
y el perfil del usuario (cargado después de identificar al usuario) da las ordenes a los
motores de la base para mantener la distancia adecuada con el usuario.
7.6. Resumen
147
y ángulo respecto al usuario, en el que la interacción se puede realizar de manera
natural y satisfactoria. El sistema de diálogo es capaz de adaptar la posición más
adecuada para cada situación comunicativa. Ambas tareas descritas en este capítulo
son necesarias para lograr ese objetivo: módulo de localización de usuarios y estudio
proxémico.
Para la localización del usuario, el robot primero calcula la posición del usuario
usando la información acústica que le llega, haciendo uso de 8 micrófonos integrados
en la base circular del robot. La distancia de interacción adecuada es determinada
de acuerdo a las reglas extraídas en el estudio proxémico, dependiendo del tipo de
usuario, su edad, experiencia, etc. Una vez que el robot se ha girado hacía el usuario,
el telémetro láser es usado para determinar la distancia al usuario y mantener la
distancia correcta.
Recientemente se esta trabajando en una mayor integración sensorial, fusionando
información proporcionada por sistemas de visión estéreo, para mayor precisión y ro-
bustez del sistema completo. Además, sería interesante incluir mayor personalización
de la distancia de interacción (espacio personal). Por ejemplo, si el usuario se siente
disconforme con la distancia de interacción calculada por el sistema de diálogo, esta
podría ser variada por el propio usuario mediante interacción natural con diálogos.
148
Capítulo 7. Proxémica y sistema de localización multimodal del usuario
CAPÍTULO
8
Sistema de detección y gestión de emociones
Automatic
Speech
Recognition
(ASR)
Audio
Extraction
Features
Natural
Language
Proccesing
(NLP)
User
Localization
Emotion
Detection
Multimodal
Fusion
(NLSML)
DIALOG
MANAGER
IDIM
User
Profile
DIALOGS: VXML
FILES
Natural
Language
Generation
(NLG)
Emotional
Text To
Speech (eTTS)
Sing
Generaton
(Vocaloid)
Non-Verbal
Sound
Generation
text
features
features
semantic:
atribute-value
localization
emotion/arousal
name,
language,
age,
voiceprint,
experience,
dialogHistory
User Communicative Act xml
vxml
song
semantic,emotion,features
semantic, language,
emotion, character
words,language,
emotion, character
User
Identification
name
features
AUDIO
acustic signal
VOICE
REAL-TIME
SOUNDS
MUSIC
Engagement
Gestures
MOTOR/VISUAL
GESTURES
gesture
Body
Sensibility
TOUCH
capacitive signal
body part
VISION
images
Robot
Emotional
State
emotion
RFID
VISION
OCR
text
written
text
RFID
Reader
MULTIMODAL FISION
LASER
distance
information
Gesture
Recognition
rfid card
text
grid
points
gesture
image
Google/
Microsoft
Translate
Wolfram
Alpha
"Preocúpese hasta de los pequeños detalles."-- Steve Jobs
149
150
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
8.1.
Introducción
El principal objetivo de los sistemas de diálogo automáticos es conseguir una
interacción natural entre el robot y el humano, similar a la que se produce entre las
personas. Esto eliminaría la necesidad de artefactos como teclado y ratón en favor
de formas de interacción mas intuitivas accesibles por usuarios no expertos y/o con
discapacidades. Sin embargo, en los sistemas de hoy en día, la interacción hombre-
máquina, aún siendo multimodal, todavía no es comparable a la interacción o diálogo
humano. Esto se debe, entre otras cosas, a que la interacción entre personas involucra
no sólo el intercambio de contenido explícito, como es la frase literal transmitida
mediante voz, sino también de información implícita, como por ejemplo la información
acerca del estado emocional del interlocutor. Por lo tanto, una forma de mejorar los
sistemas de diálogos sería incluir este tipo de información.
A los sistemas que hacen uso de información emocional se les engloba dentro del
campo conocido como "computación afectiva" [Picard, 2000]. Abarca el reconocimien-
to, gestión, y generación de emociones. En este capítulo se presta atención al proceso
de detección de las emociones que expresa el usuario. Su gestión es llevada a cabo por
el propio diálogo y la generación es tenida en cuenta por el sistema de síntesis de voz.
Recordar, que en cada turno del diálogo se intercambia información, que se agrupa
en actos comunicativos, es en cada uno de estos turnos donde se debe añadir, siempre
y cuando sea posible, la información relativa a la emoción con la que se expresa el
usuario.
Con la inclusión de un módulo específico de detección de emociones, integrado
en el sistema de interacción propuesto, se pretende mejorar la interacción, dotándola
de mayor naturalidad y "enganche"
1
. Con la detección de la emoción del usuario, el
diálogo puede mejorar la adaptación al usuario y a la situación comunicativa concreta.
Con ello, se pretende prevenir estados de falta de entendimiento entre ambas partes,
que pueden derivar en aburrimiento, desidia, y en último lugar al fracaso del diálogo.
De esta forma, el propio sistema de diálogo puede tomar la iniciativa para intentar
variar el estado del ánimo del usuario.
En este capítulo se describe e implementa un sistema de detección de emociones
multimodal, aplicado a la interacción humano-robot, dentro del sistema de interac-
ción propuesto. Otros trabajos han presentado sistemas de detección de emociones,
pero ninguno de ellos integrado dentro de un sistema que gestione la interacción entre
robots sociales y humanos. Además, se aporta a la comunidad científica la herramien-
ta GEVA (Gender and Emotion Voice Analysis), desarrollada expresamente en este
trabajo, para la detección de la actividad de voz, emociones, y género.
El capítulo se estructura como sigue, en la sección 8.2 se enumeran una serie de
1
Para entender el concepto de enganche en interacción humano-robot se recomienda leer
[Rich Ponsler, 2010]
8.2. Trabajo relacionado
151
cuestiones que tienen que ver con la detección de emociones de manera automática.
En la siguiente sección 8.3, se describe cómo el sistema propuesto tiene en cuenta las
cuestiones que se han presentado en la sección anterior. Posteriormente, en la sección
8.4 se presenta la herramienta GEVA para la detección de emociones mediante análisis
de la voz. En la siguiente sección 8.5, se muestra el sistema de detección de emociones
mediante análisis del rostro, este componente se le ha denominado GEFA. En la
sección 8.6 se detalla como se fusiona la información multimodal de GEVA y GEFA
para tomar una decisión sobre la emoción predominante y como se integra esta con el
sistema de interacción RDS. En la sección 8.7 se presentan los experimentos realizados
y se analizan. Se finaliza, en la sección 8.8, con las conclusiones obtenidas.
8.2.
Trabajo relacionado
En el campo de investigación de detección de emociones aplicado a la interacción
humano-robot, se deben tener en cuenta varias cuestiones que se enumeran y describen
a continuación:
8.2.1.
Las emociones a detectar
De acuerdo con las referencias consultadas, actualmente, para clasificar o etiquetar
una emoción existen principalmente dos aproximaciones. La primera consiste en un
conjunto discreto de emociones básicas, de las cuales se pueden generar otras secunda-
rias [Arnold, 1960]. Siguiendo esta aproximación, Ekman establece un conjunto de 6
emociones básicas (alegría, repugnancia/asco, ira/enfado,miedo, sorpresa, y tristeza)
[Ekman R.J, 1994, Ekman et al., 1972].
La segunda aproximación consiste en medir y contextualizar las emociones de
acuerdo a diferentes dimensiones. De esta manera, una emoción puede ser entendida
como puntos o áreas en el espacio definidos por esas dimensiones. En los trabajos
de Plutchik y Cowie [Plutchik, 1980][Cowie Douglas-Cowie, 2000] se establecen las
dimensiones de activación, entendida como la predisposición de la persona para tomar
alguna acción de acuerdo a su estado emocional, y evaluación, que refleja una valora-
ción global del sentimiento positivo o negativo asociado al estado emocional. En los
trabajos de Bradley [Bradley Lang, 2000, Bradley Lang, 1994] se usa un modelo
excitación-placer (arousal-pleasure), la primera dimensión es la excitación (valencia),
que explica el deseo, y la segunda explica la actividad fisiológica relacionada con el
estado afectivo .
El uso de un espacio continuo para clasificar un estado emocional puede verse
como un paso intermedio antes de determinar el estado emocional al que corresponde
ese punto, pero esto no siempre tiene por que ser así. En nuestro caso, el sistema
de detección de emociones podría trabajar única y exclusivamente con estos valores
152
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
continuos y entregárselos al gestor del diálogo para que los maneje a su antojo, sin
discretizar
2
la salida en una emoción concreta.
8.2.2.
Canales utilizados para la detección emocional
En la literatura se pueden encontrar varios trabajos relativos a la detección de
emociones automática, siendo los más comunes aquellos relacionados con el análisis
mediante visión artificial del rostro humano. Otros trabajos, analizan algo menos
común, que tiene que ver con el análisis de la voz del usuario. Finalmente, unos pocos
describen sistema multimodales para la detección de emociones. Sin embargo, hasta
ahora no se ha encontrado ningún trabajo que describa e implemente un sistema de
detección de emociones aplicado a un sistema de diálogo-interacción humano-robot.
De Silva [De Silva et al., 2007] concluyó que algunas emociones son mejor identi-
ficadas por voz, como tristeza y miedo, mientras que otras eran mejor identificadas
mediante vídeo, como el enfado y la felicidad. Además, Chen [Chen et al., 1998] mos-
tró que esas dos modalidades dan información complementaria, con el argumento de
que el rendimiento del sistema aumenta cuando ambas modalidades son consideradas
en conjunto. Esta idea parece ser corroborada en el trabajo de Tu [Tu Yu, 2012],
que proclama que la tasa de detección de emociones correctamente por cada canal
sensitivo alcanza valores del 60 % (voz) y el 57 % (imagen), mientras que un único
clasificador multimodal logra tasas de acierto del 72 %. Otros trabajos, únicamente
basados en el análisis de la voz, proclaman tasas de acierto de entre el 65 % y el 88 %
de acierto [Cowie et al., 2001, Pantic et al., 2005, Roy Pentland, 1996].
Por otro lado, Yoshitomi [Yoshitomi et al., 2000] complementa la extracción de
características del rostro con el añadido de un nuevo canal de entrada de información
no intrusivo, como es el de la imagen de temperatura obtenida por una cámara infra-
rroja. En ese trabajo los tres canales son fusionados a nivel de toma de decisión, por
lo que existe un clasificador para cada canal. Finalmente, se afirma mayor porcentaje
de reconocimiento con el sistema general en comparación con cada uno de los subsis-
temas de detección por separado. La tasa de acierto es de un 60 % en el canal sonoro,
56 % en el visual, 48 % con IR, y de un 85 % en el sistema global combinando los tres
canales anteriores.
En
las
dos
últimas
décadas,
se
han
realizado
estudios
usan-
do
interfaces
cerebro-máquina
para
la
detección
de
emociones.
Se
basan
en
el
estudio
de
la
actividad
neuronal
de
los
usuarios
[Petrantonakis, Panagiotis C. Hadjileontiadis., 2010,
Khalili Moradi, 2009,
Murugappan Rizon, 2008, Valderrama Cuadros, C. E., Ulloa Villegas, 2012]. La
técnica más usada suele ser la del análisis electroencefalográfico (EEG). En estos
2
Convertir algo continuo en un conjunto de valores.
8.2. Trabajo relacionado
153
trabajos se explica cómo trabajar con las señales neuronales y cómo extraer infor-
mación de ellas utilizando la Transformada Discreta Wavelet (DWT)
3
. También se
mencionan los métodos que se usan para la clasificación y caracterización, que son
los mismos que los usados en otros canales sensitivos. En este caso, la tasa de acierto
se sitúa entre el 55 % y el 76 %.
Todos estos trabajos muestran sistemas de detección de emociones que son presen-
tados sin tener en cuenta su uso en una aplicación práctica real. Por lo tanto, dichos
sistemas no están acoplados e integrados en un sistema general que sea susceptible
de mejorar sus prestaciones gracias a la inclusión de esta información emocional.
8.2.3.
Nivel al que se fusiona la información de cada canal
Todo sistema de detección automático de emociones presenta dos fases fundamen-
tales: la fase de extracción de características y la fase de clasificación de las mismas en
emociones. Dado que se está hablando de un sistema multimodal para la detección de
emociones, es necesario determinar en que momento hacer la fusión de la información
extraída por los canales involucrados.
Por un lado cabe la posibilidad de tener un único clasificador que reciba como
entrada las características extraídas por cada canal y tome la decisión de la emoción
expresada
4
mediante algún tipo de algoritmo. En este caso, se dice que la fusión se
hace a "nivel de extracción de características".
Por otro lado, existe la posibilidad de que cada canal determine de manera aislada
la emoción que se percibe exclusivamente usando la información percibida por ese
canal. En este último caso, es necesario una regla de decisión que tenga en cuenta
la emoción percibida por cada canal, y la confianza que se tiene en dicha detección,
para determinar la emoción final predominante. En este último caso la fusión se hace
a "nivel de decisión". En este sentido, el psicólogo, Mehrabian dio la siguiente fórmula
para establecer "pesos" en la detección de emociones: significado oración (semántica)
7 %, entonación de la oración 38 %, rostro 55 %.
En la Fig. 8.1 se ilustra, a modo de ejemplo, estas dos aproximaciones usando
varios canales sensitivos.
Truong [Truong et al., 2007] realiza un resumen comparativo de varios de los ex-
perimentos realizados por otros autores, siendo los principales: Chen, Sebe, y De Silva.
En el experimento de Chen [Busso et al., 2004], se muestra que la tasa de acierto del
canal auditivo es del 75 %, la visual del 69 %, y la combinación de ambas a nivel
de extracción de características (un único clasificador para ambos canales) llega al
97 %. En el experimento de Sebe [Sebe et al., 2006] la tasa de acierto para el canal
3
Es la transformada que permite procesar señales no estacionarias obtenidas en el EEG
4
de una manera similar a como en el cerebro humano se conectan la información que se recibe
tanto por la vista, el olfato, el oído, etc.
154
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
(a) Un único clasificador: fusión
a nivel de extracción de carac-
terísticas
(b) Un clasificador para cada ca-
nal: fusión a nivel de toma de de-
cisión
Figura 8.1: Nivel al que se realiza la fusión: a nivel de decisión o a nivel de extracción
de las características
8.3. Características del sistema multimodal de detección de emociones propuesto155
de audio es del 45 %, 56 % para el visual, y del 89 % de la combinación de ambos
a nivel de extracción de características. En cambio, en el experimento de De Silva
[De Silva et al., 2007], en el que la fusión se realiza a nivel de decisión, se afirma que
obtiene una tasa de acierto del 72 %. Estos trabajos parecen demostrar dos cosas: que
la fusión de información de varios canales mejora notablemente la tasa de acierto del
reconocimiento de emociones, y que la fusión a nivel de extracción de características
logra tasas de acierto mayores que a nivel de decisión
5
.
8.2.4.
Tipos de entrenamiento del sistema
Una vez que se decide el uso de un clasificador para cada canal, o de un único
clasificador global para todos los canales, es necesario determinar si se construyen/en-
trenan para cada usuario, para cada grupo de usuario (por ejemplo que comparten
unos mismos rasgos culturales como el idioma), o en general, para cualquier tipo
de usuario. Además, hay que determinar si se entrena durante la propia interacción
natural con el sistema (online) o se realiza previamente a su uso (offline). Por otro
lado, también es necesario tener en cuenta si el entrenamiento se realiza forzando la
expresión de emociones de manera no natural, o se realiza de manera espontánea.
8.3.
Características del sistema multimodal de de-
tección de emociones propuesto
En esta sección se describe el sistema que se ha desarrollado e integrado dentro
del sistema de interacción general (se puede ver un esquema general en la Fig. 8.2).
Por ello, se va a ir analizando punto por punto como se han resuelto los desafíos
planteados en la sección anterior.
8.3.1.
Representación de las emociones a detectar
La primera decisión a adoptar es cómo clasificar las emociones percibidas. Cabe la
posibilidad de intentar clasificar directamente la emoción siguiendo la aproximación
de Ekman [Ekman et al., 1972], en un conjunto reducido de posibles emociones. La
otra opción, consiste en intentar percibir el nivel de activación y atracción para, si
así se quiere, determinar el área del espacio afectivo correspondiente y la emoción
relativa a esa coordenada.
5
Truong comenta que las comparaciones no son del todo rigurosas puesto que el conjunto de
emociones es diferente, entre otras cosas.
156
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
Figura 8.2: Sistema de detección de emociones multimodal implementado. Esta for-
mado por dos componentes, uno basado en el análisis de la voz del usuario (GEVA) y
otro basado en el análisis del rostro del usuario (GEFA). Ambas salidas son fusionadas
mediante una regla que decide cual es la emoción predominante
8.3. Características del sistema multimodal de detección de emociones propuesto157
Se ha optado por el primer modelo, que consiste en un conjunto de emociones
finitas y un valor de grado de confianza para cada una de esas emociones. Está apro-
ximación se elige por varias razones:
Facilidad para adaptar la implementación de nuevos diálogos de interacción.
Dado que el sistema de diálogo/interacción debe usar la emoción percibida del
usuario, y puesto que esto se hace mediante la especificación del diálogo en
forma de fichero XML (que sigue el estándar VoiceXML
6
y que interpreta el
gestor de diálogo
7
). Se hace más sencillo e intuitivo escribir sentencias como:"si
el usuario está feliz le propongo jugar a un juego", en vez de: "si el nivel de
activación 50 y el nivel de evaluación es 90 entonces le propongo jugar a
un juego".
Facilidad para unificar la información proveniente de los distintos canales/modos
usados para detectar la emoción. Al discretizar la emoción en un conjunto finito
de estados emocionales se hace más sencilla la integración de los distintos modos.
El conjunto de emociones que finalmente se manejan en nuestro sistema comple-
to es de cuatro: neutro, felicidad, tristeza y sorpresa. La elección de este conjunto
concreto de emociones obedece a las siguientes razones:
No se quiere un conjunto extenso de emociones, ya que a mayor número posible
de grupos a clasificar, el nivel de acierto disminuye.
Para la interacción humano-robot están son las que se han considerado más
relevantes a la hora de personalizar la interacción.
Son emociones relativamente fáciles de discernir y que aparecen en los distin-
tos modos seleccionados para detectar la emoción. Algunas emociones definidas
por Ekman se han descartado: miedo, asco e ira. Este descarte se ha se ha de-
bido principalmente a que las herramientas involucradas, que usan información
audiovisual, presentan importantes dificultades para su detección.
Por otro lado, como algunos autores comentan [Litman Forbes-Riley, 2004], fre-
cuentemente el porcentaje de discurso neutro frente al emotivo está muy desequili-
brado, siendo mucho mayor el neutro que el emotivo. Por ello, en el ámbito de la
detección de emociones automáticas, el estado de neutralidad o tranquilidad es con-
siderado como una emoción más a detectar por el sistema automático.
6
http://en.wikipedia.org/wiki/VoiceXML
7
Basado en la herramienta de relleno de huecos de información Bladeware: http://sourceforge.
net/projects/bladeware-vxml/
158
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
8.3.2.
Canales utilizados para la detección de emociones
Al igual que ocurre en la interacción entre humanos, existen diversos canales a
tener en cuenta a la hora de percibir con precisión la emoción expresada por el usua-
rio durante la conversación. En este trabajo, los canales usados para la detección de
emociones son el sonoro (análisis de la voz del usuario) y el visual (análisis de las ex-
presiones faciales del rostro). Como se verá se han integrado las librerías (SHORE y
CERT) que analizan mediante visión el rostro humano dentro de un módulo denomi-
nado GEFA (Gender and Emotion Facial Analysis). Por otro lado se ha desarrollado
el módulo de análisis de la voz del usuario, al que se ha denominado GEVA (Gender
8
and Emotion Voice Analysis).
Por el momento, el uso de técnicas invasivas ha sido descartado para este trabajo
dado que la naturalidad y la satisfacción en la interacción podría verse mermada. El
uso de análisis de imágenes de temperatura corporal no se ha tenido en cuenta al no
disponer del sensor necesario (por tamaño y por precio).
8.3.3.
Nivel al que se fusiona la información de cada canal
Tal y como se describe en la sección 8.2.3, existen diversas metodologías para reali-
zar la integración multimodal, principalmente existen dos alternativas: un clasificador
para cada modo y posteriormente una regla de decisión que fusione las salidas de cada
modo (fusión a nivel de decisión), o un único clasificador que reciba las características
extraídas por cada modo (fusión a nivel de extracción de características).
Parece muy difícil hacer comparaciones entre estas dos metodologías, ya que el
conjunto de estados, usuarios, calidad del sonido e imagen es muy diferente en cada
caso. Para este trabajo, se ha adoptado la primera aproximación que consiste en tener
un clasificador para cada canal, y finalmente una regla de decisión, que determina qué
emoción prevalece en ambos clasificadores. La razones fundamentales para seguir esta
metodología han sido:
1. Histórica: inicialmente se desarrollo un clasificador usando sólo voz, dado que el
campo del sonido nos es más familiar, que posteriormente se ha complementado
con el visual.
2. Facilidad de desarrollo y evaluación: se hace más sencillo "depurar" cada sistema
por separado que un único sistema combinado, dado que hay menos factores
involucrados. Si se obtiene una alta tasa de acierto por cada canal, un sistema
combinado debería obtener también una alta tasa de acierto.
8
Aunque esta fuera del ámbito del trabajo expuesto, el software desarrollado es capaz de detectar,
además de la emoción, el género del hablante.
8.4. El sistema de detección por voz propuesto: GEVA
159
3. Facilidad de integración: dado que se hacen uso de alguna herramienta comer-
cial, que incluye extracción de características y clasificación (de manera interna),
no es posible leer la extracción de características.
8.3.4.
Tipos de entrenamiento del sistema
En este trabajo el entrenamiento de los clasificadores usados para cada canal se
ha realizado offline, en base a ejemplos previamente obtenidos y etiquetados. Su fun-
cionamiento es universal, es decir, sin necesidad de entrenamiento para cada usuario
o cultura (idioma o dialecto). Además, para el entrenamiento y para la validación
(experimentos) se incluyeron (en el caso del canal de voz) expresiones de emociones
espontáneas y forzadas.
Las expresiones espontáneas durante el entrenamiento fueron recogidas mediante
el análisis de vídeos de conversaciones naturales en internet. Por otro lado, las forzadas
se obtuvieron de entrevistas con usuarios a los que se les pidió que actuaran simulando
una determinada emoción, así como mediante vídeos de series y películas.
Para la fase de validación (experimentación) se probó con interacciones naturales,
en las que los usuarios se dirigían al robot sin la presencia de ningún supervisor.
También se realizaron experimentos supervisados en los que se pedía al usuario que
simulasen diversas emociones.
8.4.
El sistema de detección por voz propuesto: GE-
VA
En
la
literatura
se
pueden
encontrar
evidencias
sobre
cómo
el
cambio
de
emoción
en
el
interlocutor
repercute
en
su
tono
de
voz
[Cowie, R., Douglas-Cowie, E., Romano et al., 1999]. Estos cambios se refle-
jan en variaciones prosódicas en la voz del interlocutor. Sin embargo, los usuarios
raramente alcanzan una "emoción pura", entendiendo esto como que casi nunca se
expresa una emoción de completa felicidad, o completa tristeza sin ser mezclada con
otras emociones. En ese mismo trabajo, se muestra como cambios en la "evaluación"
y "activación" de una emoción se ven directamente asociados a cambios prosódicos
en el discurso verbal.
Para la detección de emociones mediante el canal sonoro, son fundamentales dos
pasos: el primero es el de la extracción de características sonoras de la locución,
y el segundo es el de la construcción de un clasificador que produzca como salida la
emoción percibida por ese canal. Para la construcción de dicho clasificador es necesario
saber que características se van a tener en cuenta, el conjunto posible de emociones a
160
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
clasificar, y un conjunto de locuciones de entrenamiento (que se denominará corpus)
9
.
8.4.1.
La extracción de características sonoras
Existen varios sistemas abiertos de extracción de características sonoras. En este
trabajo se ha experimentado con "OpenSMILE" [Eyben et al., 2010] y su versión con
clasificador de emociones: "OpenEAR" [Eyben et al., 2009]. Otro entorno de extrac-
ción de características sonoras es "PRAAT" [Boersma, 2002], pero se ha entendido
que no es tan adecuado para extraer características del audio en tiempo real. La em-
presa española Biloop [Ramírez, 2009] ha desarrollado su propio software/hardware
para la detección y clasificación de emociones, con especial interés y aplicación en
los bebés. Verbio Speech Analytics
10
proporciona los mecanismo para el análisis del
audio y clasificación en emociones (enfado, contento y neutral).
Para la extracción de características sonoras se ha usado un lenguaje de análisis
y de generación sonora llamado Chuck
11
. La elección de Chuck para esta tarea se
ha basado en su capacidad para trabajar en tiempo real con la entrada de audio, su
simplicidad y elegancia de programación utilizando los analizadores de audio incor-
porados. Por lo tanto, Chuck permite de manera fácil, rápida, y elegante conectar la
extracción de características de la entrada de sonido con la generación, también en
tiempo real, de sonidos no verbales
12
. Se puede comprobar la versatilidad y poten-
cia de Chuck para análisis y síntesis de Chuck mediante la herramienta Wekinator
[Fiebrink Cook, 2010].
En este trabajo se ha desarrollado un módulo completo e independiente del resto
para realizar esta tarea. Este módulo es de suma importancia puesto que existen
otros del sistema RDS que consultan la salida ofrecida por este módulo para realizar
otras tareas: localización e identificación de usuarios, detección de actividad de voz,
detección del nivel de arousal, etc.
Este módulo de extracción de características sonoras está en continua ejecución
y analiza continuamente el sonido, mientras se perciba voz del usuario, extrayendo
ciertos valores instantáneos a los que se denominaran, a partir de ahora, estadísticos.
Una vez que el usuario ha dejado de hablar, y por lo tanto se considera que su turno ha
concluido (acto comunicativo), se calculan los valores máximos, mínimos y promedios
de los estadísticos anteriores. Son los siguientes:
9
La construcción del clasificador necesita de un proceso de aprendizaje o entrenamiento, que se
hace mediante muestras de voz etiquetadas en una emoción concreta
10
http://www.verbio.com/webverbio3/es/tecnologia/verbio-tts/
52-verbio-speech-analytics.html
11
http://chuck.cs.princeton.edu/
12
Actualmente Chuck está siendo usado por millones de personas mediante aplicaciones para
Android y iOS, bajo la empresa de su creador: SMULE.
8.4. El sistema de detección por voz propuesto: GEVA
161
1. El pitch se refiere a la altura de los sonidos que percibe el oído humano
13
,
depende del número de vibraciones por segundo producidas por las cuerdas
vocales. El cálculo del pitch, también conocido en algunos casos como frecuencia
fundamental
14
(aunque no es exactamente lo mismo), no está incluido en los
componentes de análisis de Chuck, por lo que se ha tenido que implementar.
En la literatura se han propuesto numerosos algoritmos para el cálculo del pitch,
y hoy en día, continua siendo un campo de investigación vigente. Nuestro al-
goritmo trabaja en tres dominios: el del tiempo (usando la autocorrelación), el
de la frecuencia (usando la transformada rápida de Fourier), y el del tiempo-
frecuencia (usando la transformada de Wavelet).
2. El flux o la variación temporal del espectro, indica si hay grandes variaciones de
amplitud en el espectro (dominio de la frecuencia). Valores cercanos a 0 indican
que los valores obtenidos de amplitud, en todos los rangos de frecuencia son
muy similares. Valores cercanos a 1 indican que hay profundas variaciones en
las amplitudes del espectro, mostrando un espectro muy dentado. El estadístico
flux nos habla de si la señal se concentra entorno a una amplitud promedio, o
hay muchas variaciones en el volumen de dicha señal.
3. El estadístico rolloff-95 corresponde al valor de frecuencia para la que el 95 %
de la energía de la señal está contenida en esa frecuencia.
4. El estadístico centroide representa la mediana del espectro de una señal. Es
decir hacia que frecuencia se aproxima más la señal analizada. Es usado a me-
nudo para calcular el tono o la brillantez de un sonido o voz. Nuestro aparato
fonador produce valores muy diferentes a los que produce el sonido generado
por un violín o una flauta.
5. El estadístico zero crossing rate indica la cantidad de veces que la señal
atraviesa el zero (el eje x), típicamente el ruido de fondo cruza muchas más
veces el eje x que un sonido verbal.
6. El cálculo del estadístico SNR permite relacionar el volumen (RMS) de la señal
de voz con el volumen de la señal de ruido. Para ello, se calcula el volumen medio
del ruido cuando no se detecta actividad de voz. También se calcula el volumen
medio de la señal recibida cuando se detecta actividad de voz. Finalmente, SNR
divide el volumen medio de la señal recibida cuando se detecta actividad de voz
13
Entendiendo altura como frecuencia, no volumen
14
La frecuencia fundamental para una señal armónica (varios sonidos oscilando al mismo tiempo),
es la frecuencia mínimo común múltiplo de todas ellas. Es decir, cualquiera de los armónicos que
forman la señal se pueden conseguir por múltiplos de esa frecuencia base.
162
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
entre el volumen medio de la señal recibida cuando no se detecta actividad de
voz. SNR permite reflejar con mayor fidelidad el volumen de la voz del usuario,
ya que se hace respecto al ruido ambiente.
7. Mediante el estadístico ritmo comunicativo se trata de obtener información
sobre el mayor o menor ritmo comunicativo del usuario. Para ello, se obtiene
el número de palabras pronunciadas por minuto. Cada palabra se encuentra
separada de la anterior por un breve instante de silencio que es identificado. Se
multiplica el número de silencios detectados por 60 y se divide entre el número
de segundos que ha durado ese turno de voz.
8.4.2.
La clasificación por voz
Una vez que se han extraído las características que permiten caracterizar la locu-
ción de voz del usuario, es necesario clasificar a qué emoción corresponden. A conti-
nuación se ven las opciones posibles para entrenar/construir el clasificador, en base
a: si se hace en interacciones reales (online), o en interacciones previas (offline); si se
simula o no la emoción; además de determinar quién es el encargado de etiquetar la
emoción expresada:
Offline: esta aproximación consiste en entrenar el sistema de detección de emo-
ciones automático previamente a su uso final dentro del sistema de interacción
general. Existen, al menos, dos posibilidades:
1. Un único clasificador universal (para todo tipo de usuario) entrenado
previamente, utilizando ejemplos con locuciones de todo tipo de usua-
rios (edades, idiomas, culturas, y géneros). Sin embargo, en la litera-
tura se encuentran algunos trabajos que afirman que es más preciso
un clasificador para cada locutor que un único clasificador universal
[Callejas Lopezcozar, 2008, Eyben et al., 2010].
2. Un clasificador para cada idioma posible. Con esto se supone que se con-
seguiría una mejora importante en la tasa de acierto. En este caso, es el
propio diálogo el que informa al módulo de detección de emociones del
idioma en el que se está dialogando. Otra pequeña variación consiste en
el uso de dos clasificadores por idioma, uno para masculino y otro para
femenino.
Online: construir el clasificador en interacciones reales con el usuario usando
el sistema de interacción general (en nuestro caso es el sistema RDS), siendo
durante la fase de registro con el sistema el momento oportuno. La fase de
registro se hace una única vez por usuario en el sistema. Durante esta fase
8.4. El sistema de detección por voz propuesto: GEVA
163
el sistema aprende características del usuario como su: nombre, idioma, tono
de voz, forma de expresar sus emociones, etc. Hay varias posibilidades para la
construcción del clasificador durante el registro del usuario con el sistema:
1. El usuario se registra en el sistema y un supervisor externo etiqueta cada
locución con la emoción con la que cree que se ha expresado el usuario.
Esta aproximación presenta varios problemas: primero, resulta difícil que
únicamente durante la fase de registro el usuario se exprese usando todas
las emociones posibles (las cuatro establecidas); segundo, probablemente
no se obtengan una cantidad suficiente de ejemplos por cada emoción; y
tercero, la necesidad de un supervisor que etiquete dichas emociones.
2. Durante la fase de registro, el sistema le pide al usuario que se exprese con
cada una de las emociones que el sistema quiere aprender. Se necesita que
el usuario simule dichas emociones, tantas veces como sean necesarias, para
que el sistema aprenda sus características y construya el clasificador. En
este caso, el diálogo actúa como supervisor, sin necesidad de un humano que
etiquete las locuciones. Los inconvenientes asociados son que las emociones
simuladas no suelen ser tan precisas como las obtenidas en interacciones
reales; además, no resulta la manera más natural de interactuar con el
sistema puesto que para considerarse, esa fase de registro, como natural
debe tratar de imitar la manera que tienen los humanos de conocerse.
Mixta: en esta aproximación, es necesario de un clasificador construido en base
a las relaciones relativas entre los estadísticos descritos y no en base a los valores
absolutos que pueden tomar (por ej. la felicidad se refleja en un tono de voz con
un pitch un 20 % más elevado que la emoción neutra). La construcción de este
clasificador se realizaría offline. Posteriormente, en interacciones reales (online)
durante la fase de registro del usuario con el sistema, se obtienen los valores de
los estadísticos asociados al tono de voz neutro del usuario. Con estos valores,
asociados al tono neutro, se escala el clasificador offline, de tal manera que
esas relaciones relativas entre los estadísticos se convierten en reglas con datos
numéricos absolutos. Esta aproximación requiere la licencia de suponer que la
emoción expresada por el usuario durante la fase de registro es la neutra (esta
aproximación es propuesta por [Callejas Lopezcozar, 2008], ya que lo que le
interesa es estudiar las emociones derivadas de la interacción del usuario con el
sistema y no tanto las previas. Si el usuario se registra con el sistema usando
un tono de voz diferente del neutro, esta aproximación fallaría.
En este trabajo se ha optado por la creación de un clasificador de emociones
universal y entrenado offline. Para la toma de esta elección se ha considerado que si
164
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
no se obtenían resultados suficientemente satisfactorios se adoptaría la aproximación
del uso de un clasificador offline para cada lenguaje o dialecto. De acuerdo a la
elección tomada ha sido necesario el uso de locuciones etiquetadas en una de las cuatro
posibles emociones consideradas (felicidad, tristeza, sorpresa, y neutralidad). Para
ello, se han usado las siguientes fuentes que proporcionan muestras de voz relativas a
varias emociones en diversos idiomas, edad, y género:
Ejemplos de voz de los propios desarrolladores simulando emociones.
Entrevistas a compañeros de trabajo en los que se les pide simulación de emo-
ciones.
En interacciones reales (espontáneas) del robot con compañeros de trabajo.
Mediante entrevistas obtenidas de internet.
Mediante series de televisión con actores reales obtenidas de internet.
Mediante audiolibros subidos en internet.
Mediante bases de datos con corpus de voz etiquetado:
· Emotional Prosody Speech Database (LDC): con 15 clases de emociones.
· Berlin Emotional Speech Database (EmoDB): con 7 clases emociones. Ver
[Vlasenko Schuller, 2007b, Vlasenko Schuller, 2007a].
· Danish Emotional Speech Corpus (HUMANAINE): con 5 clases emociones.
Ver [Schuller et al., 2004, Schuller Arsic, 2006].
· FAU Aibo Emotion Corpus
15
: 8.9 horas de voz espontánea de 51 niños, en
11 clases. Ver [Steidl, 2009].
Con este corpus lingüístico, y sometido a nuestro módulo de extracción de caracte-
rísticas sonoras, se ha construido un fichero con patrones de entrenamiento para Weka
[Holmes et al., 1994] con unas 500 entradas de locuciones etiquetadas en emociones.
Las muestras recogidas están en formato arff (válido para la herramienta Weka).
El programa de aprendizaje automático Weka mencionado, recoge multitud de téc-
nicas de aprendizaje automático que nos permiten realizar la clasificación partiendo
de los patrones de entrenamiento. En esta fase de entrenamiento se han obtenido di-
ferentes valores de precisión (tasa de acierto) en la detección correcta de emociones
16
,
usando diferentes técnicas:
15
http://www5.cs.fau.de/de/mitarbeiter/steidl-stefan/fau-aibo-emotion-corpus/
16
Estos resultados se han obtenido mediante la técnica de "validación cruzada" durante la fase
de entrenamiento del sistema. En experimentos reales la tasa de acierto en sensiblemente menor,
puesto que se valida con nuevas muestras, mientras que "validación cruzada" valida con las mismas
muestras con las que se entrena el sistema.
8.5. El sistema de detección visión del rostro propuesto: GEFA
165
1. Bayesiano. Red Bayesiana: 68.95 %, Naive Bayes: 65.52 %,
2. Lógica borrosa. IBK: 85.65 %, IB1: 82.22 %, LWL: 62.74 %
3. Reglas. JRIP: 81.15 %, ConjuntiveRule: 61.88 %, DecisionTable: 70.02 %, Ze-
roR: 57.17 %, PART: 77.94 %
4. Árboles de decisión. J48: 80.51 %, BFTree: 79.01 %, LADTree: 68.95 %, LMT:
79.44 %,
La elección de los clasificadores que se integran finalmente en GEVA se justifica
en base a aquellos algoritmos que mayor porcentaje de acierto consiguen usando el
método de "valización cruzada" sobre el conjunto de entrenamiento. También se ha
tenido en consideración su facilidad de implementar (o integrar) en Chuck.
GEVA proporciona, en tiempo real, las salidas de emoción y género (este último
no tenido en cuenta para este trabajo) usando tres métodos para cada uno de ellos,
así como los valores de confianza. Los algoritmos de clasificación usados son:
Árboles de decisión J48
17
usando todos los estadísticos de la voz descritos pre-
viamente.
Reglas de decisión JRIP
18
usando todos los estadísticos de la voz descritos
previamente.
Reglas de decisión JRIP + Algoritmos Genéticos: usando los estadísticos se-
leccionados mediante algoritmos genéticos de entre el conjunto de los descritos
previamente
19
.
8.5.
El sistema de detección visión del rostro pro-
puesto: GEFA
En numerosos trabajos se hace uso de la información visual, en especial la relativa
a la cara del usuario, de manera individual [Bartlett et al., 2003] o complementaria a
la voz [Tu Yu, 2012, Busso et al., 2004]. En el trabajo [Pantie Rothkrantz, 2000],
se presenta un extenso resumen sobre técnicas y trabajos realizados para dicha detec-
ción de emociones mediante visión. En ese trabajo se siguen unos pasos muy similares
a los realizados en la detección de emociones mediante voz:
17
Es una implementación que hace Weka del árbol de clasificación C4.5, se usa en minería de datos
o aprendizaje automático
18
Routing Information Protocol, es un algoritmo del tipo vector-distancia usado en técnicas de
minería de datos o aprendizaje automático
19
En lugar de usar todos los estadísticos de la voz, sólo se usan los que aportan significado tras-
cendente, el resto se consideran ruido, ya que no aportan valor a la clasificación
166
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
Detección de la cara: detectar la cara del usuario en el flujo de imagenes.
Detección de las características de la cara: características como distancia entre
ojos, forma de la boca y párpados, etc.
Clasificación de la emoción: partiendo de las características extraídas se cons-
truye un clasificador.
8.5.1.
Detección de la cara
La detección de la cara del usuario o su seguimiento en una escena de vídeo con-
tinua (tracking), ha sido ampliamente estudiado. Existen trabajos, como el de Viola
en 2004 ([Viola Jones, 2004]), que presentan la detección de caras con sistemas
automáticos robustos. Además, la conocida librería de visión artificial OpenCV trae
incorporada las funciones necesarias para realizar dicha tarea
20
. En recientes trabajos
en la librería OpenCV también se han añadido las funciones necesarias para realizar
el reconocimiento del género (masculino o femenino)
21
.
8.5.2.
Extracción de las características del rostro
Una vez que la presencia de la cara ha sido detectada en la escena observada,
el siguiente paso es extraer la información sobre la expresión de la cara encontrada
de una manera automática. Sobre la manera de representar y extraer la información
asociada a dicha expresión en el rostro hay varias aproximaciones computacionales.
Una de las aproximaciones es la realizada en función de puntos de interés,
también conocida como aproximación local, y su relación geométrica entre ellos
[Kobayashi Hara, 1997, Padgett Cottrell, 1997]. En esta aproximación es nece-
sario detectar ciertos puntos asociados al rostro. Sobre estos puntos y la relación entre
ellos se extraen las características geométricas oportunas.
En otra aproximación, la cara es representada como una unidad completa (apro-
ximación holística). Una malla 3D con una textura se sitúa sobre la cara reconocida
[Terzopoulos Waters, 1993, Lucey et al., 2006]. Esta malla tridimensional o tam-
bién conocido como "modelo de aspecto activo", presenta mayor robustez frente al
movimiento de la cabeza en tiempo real, así como oclusiones parciales.
Por último, la cara puede ser modelada mediante una aproximación híbrida de los
dos métodos anteriores, que tipifica una combinación de las aproximaciones analíticas
y holísticas para la representación de la cara. En esta aproximación, un conjunto de
20
http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/
21
http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/tutorial/facerec_
gender_classification.html
8.5. El sistema de detección visión del rostro propuesto: GEFA
167
puntos de interés de la cara se usan para determinar la posición inicial de la malla
que modela la cara [Kearney McKenzie, 1993].
Independientemente del tipo de modelo de la cara aplicado, la extracción de las
características debe hacerse sin perdida de información, o con la mínima perdida
posible. Algunos factores hacen esto una tarea compleja, la primera es la presencia
de pelo, gafas, etc, que ocluyen determinadas facciones del rostro. Otro problema es
la variación en el tamaño y orientación de la cara en las imagenes de entrada. Esto
imposibilita una búsqueda de patrones fijos en las imágenes. Finalmente, el ruido en
la imagen constituye otro inconveniente.
8.5.3.
Clasificación de la expresión del rostro
Después de que la cara y su apariencia hayan sido percibidos, el siguiente paso con-
siste en analizar la expresión automáticamente. Mientras que el mecanismo humano
para la detección de caras es bastante robusto, no sucede lo mismo en la detección
de expresiones faciales. Un observador entrenado, puede correctamente identificar ex-
presiones en un 87 % de los casos, valor que varía dependiendo en gran medida de la
familiaridad que tenga con la persona a observar [Bassili, 1978].
El Sistema de Codificación de Acciones Faciales (Facial Action Coding System o
FACS [Ekman et al., 1978]) es probablemente el estudio mas conocido sobre activi-
dad facial y es ampliamente usado. Constituye una representación desarrollada para
permitir a los psicólogos codificar expresiones de la cara partiendo de imágenes es-
táticas. Está basado en la enumeración de todas las "unidades de acción"(AU) de la
cara, concretamente 46, que pueden causar movimientos faciales. La combinación de
esas AUs da como resultado un amplio conjunto de expresiones faciales posibles. Por
ejemplo, la expresión de sonrisa puede ser considerada como la combinación de "tirar
de la comisura de los labios"(AU12 + 13) y/o "apertura de la boca" (AU25 + 27)
con "elevar el labio superior"(AU10) y un poco de "profundidad en el surco lateral"
(AU11). Sin embargo, esto es sólo un tipo de sonrisa; hay muchas variaciones sobre
ellas, teniendo diferencias de intensidad de actuación.
Una limitación bastante conocida es que carece de información temporal y espacial
detallada
22
, a escala local y global
23
[Pelachaud et al., 1994].
Existen estudios que abordan el asunto de si es posible o no una clasificación
universal de expresiones faciales en emociones [Ekman Friesen, 1971] dada la va-
riabilidad fisionómica de cada persona observada, el género, la raza, y la edad. Además
hay que tener en cuenta que cada emoción puede ser expresada en distintos niveles de
intensidad, para ello, si los niveles de ambos son bastante bajos, las diferencias en su
expresión facial son mínimas. En cambio, si su intensidad es mayor, las diferencias en
22
No obstante fue diseñado para el estudio de imágenes estáticas
23
Aproximaciones vistas en la extracción de características del rostro
168
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
el rostro son más fáciles de apreciar. Incluso la interpretación del lenguaje corporal
(no sólo de la cara) es dependiente del contexto [Russell Dols, 1997].
Finalmente, hay algunos estudios psicológicos que argumentan que el factor tem-
poral de la expresiones faciales es un factor crítico en su interpretación [Bassili, 1978,
Bruce Voi, 1983, Izard, 1990]. Por esa razón, los investigadores se han decantado
por sistemas de tiempo-real que analizan la cara como un todo, en un sistema diná-
mico que evoluciona con el tiempo, y en el que cada AU se puede inferir a partir de
los AUs detectados previamente.
8.5.4.
Trabajos completos que agrupan las tres fases
En 2006, Lucey [Lucey et al., 2006] se basa en la aproximación de modelos glo-
bales del rostro y adaptables a las observaciones (modelo holístico), así como en el
sistema FACS. Para la clasificación, partiendo del modelo malla, se usan varios tipos
de clasificadores: "vecino más cercano" y "Support Vector Machine (SVM)"
24
. Según
los resultados experimentales reflejados no logra unas tasas de acierto muy elevadas
en la detección de AUs (en media, entorno al 50-60 %).
En 2007, Yan Tong [Tong et al., 2007], propuso una aproximación que tiene en
cuenta las relaciones internas entre cada AU y su evolución temporal, con el fin de
mejorar la precisión y robustez. Para ello, se usa un red dinámica bayesiana para mo-
delar las relaciones entre los distintos AUs. Con este sistema probabilístico se pueden
deducir AUs no detectados por el sistema e visión artificial. Los experimentos mues-
tran un incremento notorio en la precisión de reconocimiento de AUs, especialmente
en casos reales.
Los métodos vistos hasta ahora, logran mejoras en la precisión gracias fundamen-
talmente al uso de métodos modernos de aprendizaje automático y a bases de datos
con mayor número de muestras y calidad, pero no proporcionan el código fuente ni
librerías que realmente permitan verificar los resultados expuestos. En un reciente
trabajo (2011), Littlewort ([Littlewort et al., 2011]) presenta la herramienta visual
CERT
25
, que permite la clasificación de emociones en tiempo real (6 emociones), así
como la detección de 19 FACS AUs.
Para la extracción de características usa la aproximación basada en puntos ca-
racterísticos (modelo local), y para la clasificación de cada posible AU, usa un algo-
ritmo de SVM. La herramienta está disponible en: http://mpt4u.com/AFECT
26
. Sus
creadores proclaman tasas de acierto promedio de entre el 80 % y el 90.1 % para el
24
http://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine
25
Entre los miembros que participan en su desarrollo, se encuentra como asesor Paul Ekman, con
mas de tres décadas en el estudio de las emociones faciales y creador del comentado modelo FACS.
26
Recientemente están trabajando en una versión comercial de dicha herramienta.
8.6. Integración de GEVA y GEFA: sistema completo propuesto
169
reconocimiento de emociones
27
.
Otro interesante trabajo [Wierzbicki et al., 2012], es el desarrollado por Fraun-
hofer Institute for Integrated Circuits in Erlangen donde se presentan la librería
SHORE (Sophisticated High-speed Object Recognition Engine). Una demostración
funcional del software se puede descargar en: http://www.iis.fraunhofer.de/en/
bf/bsy/produkte/shore.html. Esta librería es capaz detectar caras con robustez
y velocidad [Küblbeck Ernst, 2006], de reconocer expresiones faciales, identificar
usuarios, detectar género (masculino o femenino), así como una edad aproximada. En
el artículo ([Wierzbicki et al., 2012]) se comentan brevemente algunas de las aplica-
ciones reales, en especial las que tienen que ver con el ámbito del ocio y de la salud
(soluciones asistenciales). Sin embargo, no existe literatura ningún dato acerca de la
precisión en los reconocimientos automáticos.
Tal y como se acaba de ver, existen varios sistemas que proclaman tasas de acierto
en el reconocimiento de las emociones a estudiar elevadas. Con dos de ellas, se ha
probado intensivamente (ver la sección 8.7) y se han integrado dentro de nuestro
sistema en forma de nodos ROS. Estos nodos ROS, forman el sistema que se ha
denominado GEFA (Gender and Emotion Facial Analysis). La elección concreta de
estas dos herramientas ha sido fruto de un estudio minucioso de la literatura y de las
herramientas actuales disponibles.
8.6.
Integración de GEVA y GEFA: sistema comple-
to propuesto
El sistema final de detección de emociones es el fruto de la integración en paralelo
de dos componentes como se ve a continuación (ver Fig. 8.5):
1. GEVA: el módulo de extracción de características sonoras y clasificación de
emociones y género GEVA, desarrollado en lenguaje Chuck y explicado ante-
riormente. Este componente es capaz de ser ejecutado tanto en Ubuntu como
en Mac
28
. Este módulo analiza la voz humana y proporciona como salida el gé-
nero del usuario y uno de los cuatro posibles estados emocionales: neutro, feliz,
triste, o sorprendido
29
. Internamente usa varios clasificadores para la emoción
27
Sólo entre dos posibles alternativas: emoción positiva o negativa
28
Pese a que es multiplataforma, existen varios factores que lo dificultan: implementación de
Chuck, diferencia entre los sistemas de audio de ambos sistemas operativos: CoreAudio en MacOS y
ALSA con portaudio en Ubuntu, el tipo de micrófono y tarjeta de sonido usados, el nivel de captura
de audio usados en la fase de entrenamiento del mismo, etc.
29
El valor de confianza en cada detección de emoción depende de la confianza asignada a priori
en la fase de entrenamiento del clasificador
170
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
(y también para el género) con independencia del usuario y del idioma. El en-
trenamiento mediante la construcción del clasificador para el género y para el
estado emocional se realiza offline. Sin embargo, el reconocimiento durante los
experimentos con el sistema ya implementado se realiza en tiempo real (online).
2. GEFA: formado por:
El third-party
30
SHORE para el reconocimiento de expresiones faciales en
el rostro. Este software proporciona como salida los valores de intensidad
de los estados emocionales: felicidad, tristeza, sorpresa, y enfado (como se
comento en el apartado 8.3.1, esta última no es tenida en cuenta). Además,
si de estos posibles estados emocionales ninguno de ellos supera el 50 % de
intensidad se supone estado neutro en el usuario (esto es necesario debido
que no hay una emoción asociada al estado de neutro/tranquilidad). Por
otro lado, también proporciona la edad con un margen de error variable
de años, así como el género (sin valor de confianza en el mismo).
El third-party CERT también para el reconocimiento de expresiones fa-
ciales en el rostro mediante visión artificial. Este software proporciona los
valores de intensidad de cada posible emoción. Las salidas son: diversión,
contento, detector de sonrisa (estas tres se agrupan en un sólo conjunto
como felicidad), disgusto y tristeza (estas dos se agrupan como tristeza),
sorpresa, neutro, miedo, y enfado (estas dos últimas no son tenidas en
cuenta, como se dijo en el apartado 8.3.1). Además del género.
La agrupación de emociones similares en una única emoción se realiza para que el
conjunto de salidas de los distintos modos usados sean equivalentes. De esta manera
es más sencillo establecer una regla que especifique cómo mezclar la información de
salida de cada módulo y determinar la emoción predominante.
El objetivo final que se persigue es detectar la emoción predominante en el usua-
rio e integrar esta salida del módulo de detección de emociones con el sistema de
interacción RDS. Esta integración con RDS se realiza añadiendo, en cada acto co-
municativo, que se corresponde con el turno de conversación, la información relativa
al estado emocional del usuario (siempre y cuando sea posible su detección). De esta
manera, en cada acto comunicativo están presente valores como los siguientes: la frase
literal reconocida, los valores semánticos de la frase reconocida, la identificación del
usuario, su posición espacial respecto al robot, la parte del cuerpo tocada, la pose del
usuario, etc.
30
Programa de terceras partes
8.6. Integración de GEVA y GEFA: sistema completo propuesto
171
8.6.1.
Regla de decisión
En la Fig. 8.3 se ilustra el proceso de toma de decisión que determina la emoción
predominante en el usuario. Se ha observado, y como tal se tiene en cuenta, que
mientras que el usuario está hablando el sistema visual no determina correctamente
la emoción. Por lo tanto, cuando el usuario esta callado sólo se tiene en cuenta la
salida proporcionada por GEFA (visual), mientras que cuando está hablando se tiene
en cuenta la salida de GEVA (sonoro). Una vez que la actividad de voz ha finalizado el
acto comunicativo se considera que ha concluido. Teniendo en cuenta esta restricción
temporal, es necesario definir una regla de decisión que combine la información dada
por cada uno de estos dos módulos en una sola salida. La definición de esa regla
depende de la tasa de acierto (precisión) de cada módulo por separado respecto a
cada emoción a reconocer. Por ello, la regla de decisión es establecida después de
realizar experimentos con GEVA y GEFA por separado.
Figura 8.3: Esquema del proceso de toma de decisión para determinar la emoción
del usuario en cada acto comunicativo
Una vez que se calcula la tasa de acierto de cada componente por separado (dos
modos con dos clasificadores cada uno de ellos) y se construyen las matrices de confu-
sión, es necesario establecer una regla que determina la emoción percibida predomi-
nante. Para ello, es necesario determinar el grado de certeza (confianza) que se tiene
en la salida ofrecida por cada clasificador, ya que cada uno de ellos ofrece una posible
emoción estimada sin determinar ningún grado de confianza en dicha estimación.
En este trabajo, el grado de confianza de cada salida es calculado usando el teorema
de Bayes y las matrices de confusión previamente obtenidas. El teorema de Bayes es
172
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
aplicado de la siguiente manera:
Asumiendo que el estado actual es S y que la lista de estado emocionales es finita:
S = {s
1
, . . . , s
n
} donde n R.
Entonces, se supone que existe un clasificador C, cuya salida es S
C
S, que se
usa para estimar S
S.
La matriz de confusión M
N
n×n
del clasificador C es definida como sigue:
i, j [1, n], M
ij
= p(S
C
= s
j
|S = s
i
)
(8.1)
donde s
C
j
es el estado estimado por el clasificador C.
Por lo tanto, el value en la fila i y columna j corresponde a la probabilidad que
el clasificador estime el estado S
C
= s
j
dado el estado real S
= s
i
.
Por ello, un clasificador ideal tendría una matriz de confusión diagonal tal que,
M
ij
= 0 si i = j y M
ij
= 0 si i = j. Esto es, que los estado detectados sea siempre
igual que los reales.
Para determinar el grado de confianza del clasificador C, se necesita estimar la pro-
babilidad de que el sistema de estar en un caso real s
i
cuando la salida del clasificador
es s
j
. En otras palabras, se quiere calcular p
(S = s
i
|S
C
= s
j
).
p
(S = s
i
|S
C
= s
j
)
=
(Bayes' theorem)
p
(S
C
= s
j
|S = s
i
)
p
(S = s
i
)
p
(S
C
= s
j
)
=
p
(S = s
i
)p(S
C
= s
j
|S = s
i
)
k[1,n]
p
(S
C
= s
j
S = s
k
)
=
(Kolmogorov def.)
p
(S = s
i
)p(S
C
= s
j
|S = s
i
)
k[1,n]
p
(S
C
= s
j
|S = s
k
)p(S = s
k
)
=
p
(S = s
i
)M
ij
k[1,n]
M
kj
p
(S = s
k
)
(8.2)
En el caso donde todos los estados son equiprobables, la probabilidad de s
i
dado
s
j
es:
p
(S = s
i
|S
C
= s
j
) =
M
ij
k[1,n]
M
kj
(8.3)
Se supone que se tiene una colección de m clasificadores
C = C
1
, . . . , C
m
, m
R.
Se quiere estimar S, el estado actual del sistema. Se sabe la salida de cada clasi-
ficador S
C
S, C C.
8.7. Experimentos
173
Como se ve, para cada posible estado del sistema s
i
S y para cada clasificador
C
C, se puede estimar p(S = s
i
|S
C
).
Regla de decisión:
Conociendo todas las probabilidades condicionales, un estado altamente probable
y fácil de determinar es el estado
^s que tiene la mas alta probabilidad de entre todos
los clasificadores:
^s S, ^
C
C | s
i
S, C C , p(S = s
i
|S
C
) p(S = ^s|S
^
C
)
(8.4)
8.7.
Experimentos
Esta sección describe los experimentos realizados para determinar la precisión de
GEVA y GEFA por separado, y de todo el sistema en su conjunto aplicando la regla
de decisión establecida. Por lo tanto, hay un conjunto de experimentos iniciales para
determinar el grado de acierto de ambos módulos. Estos experimentos son necesario
para establecer la regla de decisión que une ambas salidas en una sola, la emoción
predominante que se detecta. La regla de decisión es establecida después de analizar
los vídeos de los experimentos y de considerar la tasa de acierto para cada emoción
en particular.
Una vez que el sistema completo es definido, se llevan a cabo un conjunto de
pruebas para medir su rendimiento.
8.7.1.
Configuración del experimento
La primera parte de los experimentos para medir el rendimiento de GEVA y GE-
VA, fueron hechos en varias sesiones en el centró robótico IST/ISR en Lisbon (Portu-
gal) y en la Universidad Carlos III de Madrid (España). Antes de realizar experimentos
con usuarios reales, se hicieron algunos test en el laboratorio para asegurarnos de la
correcta configuración de los mismos.
Los experimentos se llevaron a cabo usando un robot Pioneer en Lisboa, y el robot
Maggie en Madrid. (Fig. 8.4). En ambos, la configuración adaptada fue la misma, y
es la que sigue:
Un Apple Macbook con MacOS ejecutando CERT y GEVA. Este ordenador
incorpora una cámara web iSight de 1.3 megapixeles y un micrófono omnidire-
cional con cancelación de ruido. La salida por pantalla y la entrada de audio,
fueron almacenadas usando el programa Quicktime, para su posterior análisis.
Un ordenador portátil con Windows 8 ejecutando SHORE con una cámara web
externa de 2 megapixeles. La salida por pantalla también fue grabada.
174
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
(a) Robot Pioneer
(b) Robot Maggie
Figura 8.4: Los robots empleados en los experimentos
Un netbook con Ubuntu 12.04 ejecutando un módulo de comunicación de soni-
dos no verbales [Alonso-Martin et al., 2012]. Este computador no es relevante en
el análisis de los resultados experimentales, pero fue útil para captar la atención
del usuario.
Unas capturas de pantalla del experimento realizado en Lisboa puede verse en la
Fig. 8.5.
En los experimentos realizados en el IST/ISR, el robot primeramente se movía
libremente por el entorno aproximándose a posibles usuarios. El robot trataba de lla-
mar su atención, emitiendo sonidos no verbales (una especie de "lenguaje robótico").
El objetivo de esta primera parte del experimento era enganchar a los usuarios en
una interacción con el robot y detectar cuales eran sus emociones surgidas de manera
espontánea. En este caso, el robot fue teleoperado por los supervisores. El principal
problema de esta aproximación fue que no todas las emociones posibles y contem-
pladas por este trabajo fueron expresadas por los usuarios (básicamente, durante la
interacción expresaron neutralidad y felicidad). Por ello, se modificó el experimento.
Un nuevo experimento se llevó a cabo con 40 estudiantes de grado de diferentes
nacionalidades. En este caso, el supervisor del experimento pedía a los usuarios que
simulasen las emociones que les eran requeridas. El experimento fue repetido durante
un seminario para alumnos de doctorado, en una clase de 20 alumnos. De nuevo, el
sistema fue probado con emociones simuladas. Durante este proceso de "interacción",
la distancia entre el robot y el usuario se mantuvo por debajo de los 2 metros.
8.7. Experimentos
175
(a) GEVA
(b) CERT
(c) SHORE
Figura 8.5: Imagen tomada durante los experimentos llevados a cabo en el IST de
Lisboa
176
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
Se realizó un nuevo experimento, ya en Madrid, para estudiar la relación entre dos
factores concretos relacionados con GEFA: la distancia de interacción y la resolución
de la cámara usada. Por ello, se remplazo la anterior cámara web de 2 megapixeles,
por una Logitech c920 de 15 megapixeles y óptica Carl Zeiss. Se realizaron algunas
pruebas usando diferentes distancias de interacción.
Como ya se ha dicho, el primer conjunto de experimentos se hicieron para calcular
la tasa de acierto de cada módulo, GEVA y GEVA, para cada posible emoción. Usando
estos resultados, se fijó la regla de decisión que une ambas salidas. Con el sistema
completo se han llevado a cabo nuevos experimentos en Madrid con 16 usuarios.
8.7.2.
Experimentos con GEVA: audio
Los resultados obtenidos con este módulo fueron calculados usando frases, de al
menos, 3 segundos de duración. Se han obtenido dos matrices de confusión, una por
cada clasificador implementado (J48 y JRIP). Las filas muestran las emociones reales
expresadas por los usuarios (espontáneas o simuladas) y las columnas muestran la
emoción estimada por ese clasificador. La suma de toda la fila debe ser cien:
J48 classifier
Feliz Neutral Triste Sorpresa
Feliz
50
50
0
0
Neutral
0
80.28
19.71
0
Triste
0
33.33
66.66
0
Sorpresa 28.57
42.85
0
28.57
JRIP classifier
Feliz Nuetral Triste Sorpresa
Feliz
30
70
0
0
Neutral
0
87.32
12.67
0
Triste
0
22.22
77.77
0
Sorpresa 16.66
50
0
33.33
Cuadro 8.1: Matrices de confusión para GEVA
Si se mira las matrices de la tabla 8.1 se puede observar que el clasificador J48
no resulta muy preciso para distinguir el tono de voz feliz del neutro siendo el feliz
el real. Sin embargo, sí resulta bastante preciso (80.28 %) para reconocer el estado
neutro cuando así se expresa el usuario. Por otro lado, cuando el usuario esta triste
es capaz de reconocerlo con una tasa de acierto del 66.66 %, además las veces que
se equivoca determina únicamente que es neutro. Finalmente, no es muy preciso al
tratar la expresión de sorpresa. En este último caso sólo acierta el 28.57 % de las
veces, pero como dato positivo, se puede observar que nunca da un falso positivo de
sorpresa
31
. Si se mira la matriz de la derecha, asociada al clasificador JRIP, resulta
bastante preciso para detectar el estado neutral y triste, y muy poco preciso para
reconocer el estado de felicidad o sorpresa.
31
cuando se reconoce sorpresa se hace con total certeza, puesto que siempre que da esa salida
corresponde a ese estado expresado por el usuario
8.7. Experimentos
177
Se ha observado que la tasa de error aumenta considerablemente cuando el usuario
trata de simular la emoción que le pide el supervisor y no lo realiza de una manera
muy expresiva (no lo expresa con un alto grado de intensidad). Es en esos casos,
en los que incluso el propio supervisor le cuesta reconocer la emoción expresada por
el usuario, cuando el número de fallos se incrementa. Esto de alguna manera queda
reflejado en las matrices de confusión, puesto que se puede observar que los fallos
producidos suelen recaer en determinar una emoción bastante cerca a la realmente
expresada. Por ejemplo una emoción de felicidad expresada tímidamente el sistema
la puede confundir con neutral. A su vez una emoción de tristeza expresada con poca
intensidad puede ser confundida con neutral. Lo mismo sucede cuando el usuario
se expresa su estado neutro de una manera muy relajada, en ese caso puede ser
confundida con tristeza. Finalmente, sorpresa parece no estar relacionado con el resto
de emociones.
El sistema GEVA, pese a que ha sido entrenado con varios idiomas, no resulta
preciso con usuarios de varios idiomas. Como se apuntó en trabajos previos descritos
en el estado del arte, la precisión del sistema se ve claramente disminuida cuando se
trata de abarcar con un mismo clasificador todo tipo de usuarios, de todo tipo de
idiomas. Para superar esta dificultad, sería conveniente tener un clasificador distinto
para idioma e incluso dentro de ese idioma uno distinto para cada sexo. La idea de
tener un clasificador individual para cada usuario no es bien recibida, debido a que
haría falta para cada usuario una fase de entrenamiento con el sistema para aprender
la voz en cada estado emocional
32
8.7.3.
Experimentos con GEFA: visión
Como se ha explicado, GEFA esta formado por dos software de terceras partes:
SHORE y CERT. Las matrices de confusión para ambos son las siguientes:
Si se miran las matrices de confusión de la tabla 8.2, se puede observar en la de la
izquierda asociada a SHORE, que éste resulta muy preciso reconociendo las emociones
de felicidad (100 %) y de sorpresa (80 %), en cambio resulta algo menos preciso para
reconocer el estado de neutro (66 %) y de triste (55.55 %). Si se mira la tabla de la
derecha, referente a la tasa de acierto de CERT, se puede observar que es muy preciso
reconociendo el estado de felicidad (100 %) y neutral (85.71 %), sin embargo es muy
poco preciso para reconocer el estado de tristeza (28.57 %) y de sorpresa (36.36 %).
32
En el campo del reconocimiento de voz, ha evolucionado de forma similar. Hace una década era
necesario de que el usuario personalizase/entrenase el reconocedor leyendo varios textos en voz alta.
En los últimos años, gracias a tecnologías como la de Google o Nuance, es posible reconocer voz en
cualquier idioma y por cualquier usuario. No obstante, se piensa que internamente cada idioma tiene
su propio reconocedor de voz, siendo el programa que usa el reconocedor de voz del idioma que se
va a usar
178
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
SHORE
Feliz Neutral Triste Sorpresa
Feliz
100
0
0
0
Neutral
0
66.66
16.66
16.66
Triste
0
22.22
55.55
22.22
Sorpresa
0
10
10
80
CERT
Feliz Neutral Triste Sorpresa
Feliz
100
0
0
0
Neutral
0
85.71
14.28
0
Triste
0
71.42
28.57
0
Sorpresa 9.09
54.54
0
36.36
Cuadro 8.2: Matrices de confusión para GEFA
Como se ha dicho en la sección 8.6.1, durante los experimentos se ha observado
que las expresiones faciales reconocidas cuando el usuario habla no son precisas. Esto
ocurre porque el sistema FACS fue creado para el estudio de imágenes estáticas y no
en movimiento. Cuando el usuario habla, abre la boca y los software usados detectan
que el usuario esta feliz o sorprendido. En este caso, el sistema fluctúa entre esas dos
emociones posibles.
Cuando el usuario esta callado, SHORE detecta relativamente bien la felicidad y
el estado neutral Sin embargo, tiene importantes problemas para detectar el estado
de enfado (no tenido en cuenta) y el de tristeza. Por otro lado, CERT tiene problemas
para detectar los estados de enfado, sorpresa y tristeza.
Como se ha comentado, se han complementado los experimentos de Lisboa con
otro experimento llevado a cabo en Madrid, usando una cámara web de alta resolución
(15 megapixeles) y la misma configuración que anteriormente. Se ha observado que los
algoritmos de detección de cara y emociones de CERT trabajan bien hasta 2 metros
de distancia entre la cámara y el usuario, en ese rango, la precisión del sistema no se
ve afectado por la distancia de interacción. Sin embargo, si la distancia es mayor de
dos metros, el sistema de detección de caras tiene dificultad para localizar al usuario.
Esto mismo ocurre para ambas cámaras, la de baja y la de alta resolución.
En el caso de SHORE, la distancia máxima de interacción es de 4.5 metros. De
nuevo, la tasa de acierto no se ve afectada en ese rango, si crece la distancia por
encima de los 4.5 metros el resultado del reconocimiento no es confiable. Tampoco se
aprecia una mejora por usar una cámara de alta o de baja resolución como las usadas.
8.7.4.
Experimentos con el sistema completo
Como se dijo en la sección 8.6.1, una vez que se han obtenido las matrices de
confusión, se puede aplicar la regla de decisión para determinar cual es la emoción
predominante en el usuario. Para entender esta regla, se va a aplicarla al siguiente
ejemplo: el usuario saluda al robot y este último intenta detectar la emoción del
usuario. La emoción real el usuario es tristeza.
Siguiendo nuestra aproximación, los estados y los clasificadores son los siguientes:
S = {happiness, sadness, neutral, surprise}
8.7. Experimentos
179
C = J48, JRIP, CERT, SHORE
Se asume que el robot recibe las siguientes salidas de cada clasificador usado:
1. J48 (GEVA) Neutral (emoción estimada)
2. JRIP (GEVA) Triste (emoción estimada)
3. CERT (GEFA) Neutral (emoción estimada)
4. SHORE (GEFA) Neutral (emoción estimada)
Aplicando la regla de decisión definida (8.4) se obtienen los siguientes resultados
33
:
p(Neutral
real
|Neutral
J48
) =
80.28
50 + 80.28 + 33.33 + 42.85
= 0.38
(8.5)
p(Sad
real
|Sad
JRIP
) =
77.77
0 + 12.67 + 77.77 + 0
= 0.82
(8.6)
p(Neutral
real
|Neutral
CERT
) =
85.71
0 + 85.71 + 71.42 + 54.54
= 0.40
(8.7)
p(Neutral
real
|Neutral
SHORE
) =
66.66
0 + 66.66 + 22.22 + 10
= 0.67
(8.8)
De acuerdo con estos resultados
34
el clasificador con el valor mas alto de confianza
en su estimación es el de JRIP que estima que la emoción del usuario es tristeza.
Esto puede parecer contradictorio dado que los otros tres clasificadores estiman que la
emoción real del usuario es la de neutral. Sin embargo, la regla de decisión establecida
determina que la salida del clasificador con mayor confianza, es la que se debe escoger
como la emoción predominante.
En este caso el clasificador ganador no tiene una confianza suficientemente alta, es
decir, está por debajo de un determinado umbral que se puede fijar experimentalmen-
te, por lo que se determina que la estimación realizada por el sistema completo no es
suficientemente confiable. Si el umbral es demasiado bajo se corre el riesgo de obtener
muchos falsos positivos, es decir estimar una emoción diferente de la que realmente
el usuario a expresado. Por contra, si el umbral es muy alto, el sistema de diálogo
frecuentemente carecerá de información sobre la emoción del usuario, pero cuando la
reciba se podrá fiar de la estimación realizada.
Con esta regla de decisión se está seleccionando lo mejor de cada clasificador, de
manera que se usa cada clasificador para lo que realmente es bueno ya que tiene una
alta tasa de acierto a priori.
En el ejemplo anterior, se podría devaluar la salida de JRIP (ya que es el único
cuya salida es tristeza), para mejorar la confianza en los otros, ya que comparten
la misma salida emocional: neutral. En este último caso, dependiendo de como sea
este proceso de incremento/decremento, se podría llegar a tener más confianza en el
estado de neutral que ofrece SHORE que sobre el estado de triste que ofrece JRIP.
33
En este experimento se asume que todas las emociones son equiprobables, dado que se le pide
al usuario que simule cualquiera de ellas.
34
Los resultados mostrados son el valor mas alto dado por cada clasificador.
180
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
8.7.5.
Rendimiento del sistema completo calculado estadísti-
camente
Se han obtenido experimentalmente las matrices de confusión asociadas a cada
clasificador (J48,JRIP,SHORE, y CERT). Además, se ha establecido la regla de deci-
sión que fusiona la salida de cada una de ellos, y que se acaba de mostrar su aplicación
mediante un ejemplo. Sin embargo, todavía no se ha presentado el rendimiento del
sistema completo.
Siguiendo el mismo proceder que ejemplo que se acaba de mostrar, se puede ge-
nerar un mayor número de ejemplos. La salida de cada clasificador debe estar de
acuerdo con la distribución de probabilidad recogida en su matriz de confusión. Sobre
estos ejemplos generados, se puede aplicar la regla de decisión establecida. Por ello,
se puede calcular la matriz de confusión del sistema general de manera estadística,
simplemente generando un número alto de ejemplos y aplicando la regla de decisión
descrita.
Para obtener una matriz de confusión del sistema completo de manera estadística,
se han generado 10.000 ejemplos de posibles salidas de cada clasificador por compu-
tador. A esas salidas generadas, se le ha aplicado la regla de decisión. Comprobando
si la clasificación ha sido correcta o incorrecta, se pueden obtener los valores de la
matriz de confusión. Los resultados se muestran en la Tabla 8.3.
Felicidad Neutral Tristeza Sorpresa
Felicidad
100
0
0
0
Neutral
0
46.77
41.46
11.76
Tristeza
0
1.635
96.66
1.701
Sorpresa
4.345
2.639
2.60
90.411
Cuadro 8.3: Matriz de confusión calculada estadísticamente (las filas representan las
emociones reales, y las columnas las emociones estimadas
La tasa de acierto calculada para todo el sistema es de
83 %. Este valor confirma
que la combinación del uso de la información visual y vocal con esta regla de decisión
mejora la tasa de acierto de cada uno de los clasificadores por separado: 56.37 % para
J48, 57.10 % para JRIP, 75.55 % para SHORE, y 62.66 % para CERT.
8.7. Experimentos
181
8.7.6.
Rendimiento del sistema de detección de emociones
multimodal calculado mediante experimentos con usua-
rios
El último experimento con usuarios reales fue realizado en la Universidad Carlos
III de Madrid, usando el robot Maggie. El sistema completo de detección de emociones
fue puesto a prueba trabajando conjuntamente con el resto del sistema de interacción
aquí presentado. Un total de 16 usuarios interactuaron con el robot de la siguiente
manera: el usuario entra en el laboratorio, el robot mediante su sistema de interacción
es capaz de situarse a una distancia de aproximadamente 1.5 metros y de frente
al usuario. El robot explica al usuario la metodología del experimento. Por ello, le
solicita que exprese mediante gestos faciales y voz una a una las emociones que le
vaya solicitando, insistiendo en que trate de expresarse de la manera natural, sin
sobre actuar. Una vez que el usuario ha expresado la emoción requerida, el robot
le comunica una nueva emoción a representar. Este proceso se repite con las cuatro
posibles emociones a reconocer.
En este experimento, nuevamente el contenido del mensaje transmitido por voz
por el usuario no es importante para el experimento, en cambio si lo es el tono,
volumen, etc. con el que se expresa. Las emociones expresadas por los usuarios fueron
simuladas, ya que recordar que ciertas emociones como la de sorpresa o tristeza son
difíciles de conseguir en interacciones reales, por ello se ha intentado que las emociones
fueran simuladas, pero con el mayor grado de naturalidad posible.
La sala donde se realizaron los experimentos estaba en silencio y únicamente se
encontraba el robot y el usuario. El robot tiene la capacidad de mantenerse a una
distancia de interacción adecuada y mirando frontalmente al usuario.
De nuevo, analizando la información grabada, la matriz de confusión es obtenida
para probar la utilidad del sistema completo. La matriz obtenida se puede ver en la
Tabla 8.4. Como se observa, los valores mas altos para cada fila están situados a lo
largo de la diagonal de la matriz, lo que ratifica un buen rendimiento del sistema
de detección. En este caso, se ha obtenido una tasa media de acierto del 77 %. Este
valor es muy cercano al valor calculado estadísticamente (83 %) y mejor que la tasa de
acierto de cada clasificador por separado, que recordar es: 56.37 % para J48, 57.10 %
para JRIP, 75.55 % para SHORE, y 62.66 % para CERT.
182
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
Felicidad Neutral Tristeza Sorpresa
Felicidad
100
0
0
0
Neutral
6
67
27
0
Tristeza
15
18.33
66.66
0
Sorpresa
0
12
10
78
Cuadro 8.4: Matriz de confusión calculada experimentalmente (filas: emociones reales;
columnas: emociones estimadas).
Estos resultados prueban que el uso de varios modos (visual y sonoro) para de-
tectar la emoción del usuario mejora la tasa e acierto obtenida por cada uno de ellos
por separado. Ademas, el sistema completo para ser suficientemente bueno como para
detectar las emociones del usuario. De hecho, no parece presentar importantes pro-
blemas para reconocer ninguna de las cuatro emociones contempladas. Entrando en
detalle, el sistema propuesto es muy bueno detectando el estado de felicidad, relati-
vamente bueno para sorpresa, y finalmente regular para reconocer tristeza y neutral,
aunque con valores aceptables.
8.8.
Resumen
Se ha descrito un sistema multimodal de detección de emociones automática apli-
cado a la interacción humano-robot que se integra dentro del sistema general de
interacción propuesto. En cada turno de conversación, se suministra al sistema de
interacción la emoción expresada por el usuario, siempre y cuando el sistema la haya
detectado con suficiente certeza. La integración de esta información emocional con
el sistema de interacción sirve para aumentar la adaptación entre robot social y el
usuario.
Además de presentar su integración, se ha descrito en profundidad el componente
de detección de emociones multimodal. Por un lado, se ha desarrollado el sistema GE-
VA, que analiza la voz del usuario para determinar a que emoción pertenece de entre
las cuatro consideradas: feliz, neutra, tristeza y sorpresa. Para ello, se extraen ciertas
características de la voz, que son fruto del análisis temporal, en frecuencia (usando
la transformada rápida de Fourier), y en tiempo-frecuencia (usando la transformada
Wavelet). Con estas características, y mediante técnicas de aprendizaje automático
supervisado, se han construido dos clasificadores (JRIP y J48). Además, GEVA con-
tiene un necesario y sofisticado mecanismo de detección de comienzo y final de voz,
que es capaz de diferenciarla del ruido.
Por otro lado, se ha desarrollado el sistema GEFA que detecta las emociones
mediante análisis del rostro, para ello se han integrado dos herramientas software:
8.8. Resumen
183
SHORE y CERT. Finalmente, se han realizado experimentos para calcular la tasa de
acierto de cada uno de estos clasificadores, como consecuencia de ello se han obtenido
la matrices de confusión de cada uno de ellos.
Con el uso de las matrices de confusión y utilizando la teoría Bayesiana se ha
determinado una regla de decisión que logra fusionar las salidas emocionales de cada
clasificador en una sola salida, que corresponde a la emoción predominante expresada
por el usuario. Esta regla logra tener en cuenta las particularidades de cada clasifi-
cador para determinar la emoción correcta, de tal manera que si un clasificador es
especialmente malo, la regla de decisión aplicada no lo tendrá en cuenta. Además,
permite la inclusión de nuevos modos, con uno o varios clasificadores, sin necesidad
de reformularse.
Finalmente, se han realizado nuevos experimentos sobre el sistema conjunto apli-
cando la regla de decisión establecida. Con ellos, se ha obtenido la matriz de confusión
que indica la tasa de acierto de general de todo el sistema, que en promedio es de:
77 %. Estos resultados hay que tomarlos con cautela ya que la población sobre los que
se han obtenido no es muy grande y las emociones expresadas por los usuarios han
sido actuadas.
Como trabajo futuro queda la inclusión de nuevos canales en la detección de
la emoción. Con la inclusión de nuevos modos, como son la información propia del
contexto del diálogo, que la conoce el gestor del diálogo en base a su histórico; así como
información semántica de la frase de voz reconocida, se puede mejorar la precisión en
la interpretación que se hace de la emoción expresada por el usuario.
184
Capítulo 8. Sistema de detección y gestión de emociones
CAPÍTULO
9
Sistema de síntesis de voz con emociones
Automatic
Speech
Recognition
(ASR)
Audio
Extraction
Features
Natural
Language
Proccesing
(NLP)
User
Localization
Emotion
Detection
Multimodal
Fusion
(NLSML)
DIALOG
MANAGER
IDIM
User
Profile
DIALOGS: VXML
FILES
Natural
Language
Generation
(NLG)
Emotional
Text To
Speech (eTTS)
Sing
Generaton
(Vocaloid)
Non-Verbal
Sound
Generation
text
features
features
semantic:
atribute-value
localization
emotion/arousal
name,
language,
age,
voiceprint,
experience,
dialogHistory
User Communicative Act xml
vxml
song
semantic,emotion,features
semantic, language,
emotion, character
words,language,
emotion, character
User
Identification
name
features
AUDIO
acustic signal
VOICE
REAL-TIME
SOUNDS
MUSIC
Engagement
Gestures
MOTOR/VISUAL
GESTURES
gesture
Body
Sensibility
TOUCH
capacitive signal
body part
VISION
images
Robot
Emotional
State
emotion
RFID
VISION
OCR
text
written
text
RFID
Reader
MULTIMODAL FISION
LASER
distance
information
Gesture
Recognition
rfid card
text
grid
points
gesture
image
Google/
Microsoft
Translate
Wolfram
Alpha
"Si buscas resultados distintos, no hagas siempre lo mismo."-- Albert Einstein
185
186
Capítulo 9. Sistema de síntesis de voz con emociones
9.1.
Introducción
La tecnología que permite convertir texto escrito en una locución de voz se conoce
como síntesis automática del habla. La síntesis de voz es, por lo tanto, la produc-
ción artificial de voz humana. El sistema informático usado para este propósito se
conoce como sintetizador de voz, por lo que un sistema de "Text To Speech" (TTS),
convierte texto escrito en voz. La síntesis de voz puede ser llevada a cabo como una
concatenación de piezas de voz pregrabadas. Los sistemas difieren en el tamaño de
las unidades de voz almacenadas; un sistema que almacena fonemas o dífonos propor-
ciona un mayor rango de salida, pero carece de claridad. Para dominios específicos,
el almacenamiento de palabras enteras o oraciones permite alta calidad en la voz
generada. Alternativamente, un sintetizador puede incorporar un modelo del tracto
vocal, entre otras características de la voz humana, para crear una voz sintética de
mayor calidad. En este trabajo, únicamente se trata de síntesis de voz, basada en la
concatenación de fonemas y con un modelo del lenguaje, en ningún caso se usa un
modelo que concatene palabras pregrabadas.
La calidad de la síntesis de voz es juzgada por su similitud a la voz humana y su
capacidad de ser entendida con claridad por el humano. Un sistema adecuado de TTS
permite a la gente con dificultades visuales o de lectura, escuchar textos escritos en un
computador. En ese sentido, desde principios de los 90, muchos sistemas operativos
y aplicaciones concretas han incluido este tipo de sistemas.
Un motor de síntesis de voz está normalmente compuesto por dos partes: un
front-end (parte delantera) y un back-end (parte trasera). El front-end se encarga de
dos importantes tareas. La primera, es convertir texto sin formato como números y
abreviaciones en su equivalente en "palabras escritas". Este proceso es, a menudo, co-
nocido como normalización del texto, pre-procesado, o "tokenización". Posteriormente,
el front-end asigna transcripciones fonéticas a cada palabra, y divide el texto en uni-
dades prosódicas: frases u oraciones. El proceso de asignar transcripciones fonéticas a
palabras es conocido como conversión texto-a-fonema o grafema-a-fonema (en relación
a transcribir la grafía a los sonidos que de el se deducen). La transcripción fonética
conjuntamente con la información prosódica, componen la representación simbólica-
lingüística de la salida del front-end. El back-end, se refiere a como el sintetizador
convierte la representación simbólica-lingüística en sonidos. En algunos sistemas, es-
ta parte incluye la computación de valores prosódicos como (el pitch, la velocidad,
entonación, etc), que se desea aplicar a la salida del sistema.
Este es uno de los componentes clásicos de cualquier sistema de interacción ya que
suele ser la manera más directa de transmitir información entre el sistema y el usuario.
En sistemas de interacción como el que se está aquí presentando, aplicado al ámbito
robótica social, este sistema pese a seguir siendo importante no es tan indispensable
como en sistemas de diálogo telefónicos. De hecho, se pueden encontrar ejemplos de
9.2. Requisitos
187
robots, que únicamente se comunican mediante sonidos no verbales.
9.2.
Requisitos
Las cualidades mas importantes que debe poseer un sistema que sintetiza voz son
la naturalidad y la inteligibilidad. Por naturalidad, se entiende en como se parece el
sonido sintético generado al generado por el humano, mientras inteligibilidad se refiere
a la facilidad con la que la salida de voz es entendida. Un sistema de síntesis ideal
debe poseer ambas cualidades, en ese sentido la mayoría de motores normalmente
intentan maximizar ambas características.
El conjunto de los requisitos que se han establecido para nuestro sistema de TTS
son los siguientes:
1. Voz claramente inteligible para los humanos.
2. La voz debe parecer robótica. Esto marca una gran diferencia con respecto a
otros TTS, ya que no se pretende maximizar la naturalidad, sino la empatía con
el robot. Como apreciaciones personales, en los experimentos llevados a cabo
para este trabajo, parecen llevarnos a pensar que los usuarios muestran mayor
empatía frente a las voces robóticas (pero con el mismo grado de inteligibili-
dad) que frente a voces humanas. Como se verá posteriormente se tienen varios
sintetizadores de voz, algunos con voces humanas y otros con voces robóticas.
3. Capacidad de expresión con emociones , es decir, un tono de voz diferente para
cada una de las emociones posibles: felicidad, tranquilidad, tristeza y nerviosis-
mo. Debido a esta capacidad especial, en este trabajo se refiere al sistema aquí
propuesto como (eTTS).
4. Capacidad de expresión en varios idiomas. Al enmarcarse dentro de un sistema
de interacción multilenguaje es necesario que el TTS pueda expresarse en varios
idiomas.
5. Sistema de control de la síntesis de voz centralizado en un único módulo, que
da servicio a cualquiera de los otros componentes del sistema para el uso de la
síntesis de voz. Dentro de este control de la síntesis de voz se deben encontrar
funcionalidades como: gestión de la cola de locuciones, gestión del idioma y
motor usado para sintetizar cada cola, servicios de traducción automática de
frases, capacidad de interrumpir/pausar la síntesis en curso, control de volumen,
etc.
6. Capacidad de expresar sonidos no verbales que ayuden a la interacción como:
risas, bostezos, estornudos, suspiros, etc.
188
Capítulo 9. Sistema de síntesis de voz con emociones
7. Múltiples "personajes de voz". Dado que el sistema puede funcionar en varios
robots simultáneamente se desea que cada robot goce de su propio timbre de
voz que lo diferencie del resto.
9.3.
Principales sistemas de síntesis de voz
A continuación se describen los principales sistemas de síntesis de voz que se
pueden encontrar actualmente:
Mbrola
1
: Es un sistema de síntesis de código abierto que permite controlar la
síntesis desde un nivel de abstracción bastante bajo, ya que permite un gran
control prosódico, sin embargo, la inteligibilidad muchas veces no es la deseada.
Loquendo TTS
2
: El software de síntesis de voz de la empresa Loquendo
(actualmente forma parte de Nuance), sintetiza voz con un alto nivel de in-
teligibilidad en numerosos idiomas. Es el motor de síntesis preferido para la
interacción desarrollada en esta tesis doctoral, ya que cumple todos los requi-
sitos planteados previamente. Además posee gran poder expresivo, enfatizando
palabras, añadiendo bostezos, risas, etc. Este sistema software ha sido famoso
al poner voz a numerosos vídeos en youtube.
Nuance Real Speak: Sistema de síntesis de voz de la empresa Nuance
3
, que
permite sintetizar voz en varios idiomas. Sin embargo, la calidad de la voz
generada es menor que la de Loquendo TTS (ver ej. http://www.nextup.com/
nuance.html.
Festival
4
: Software libre de síntesis de voz. Con buena calidad para el idioma
inglés, pero no tanto para el resto de idiomas.
Ivona
5
: Sistema de síntesis de voz usado fundamentalmente en dispositivos
Android y en productos de la empresa Amazon (recientemente ha sido adqui-
rida por Amazon). La voz es de un alto nivel de inteligibilidad (muy similar a
Loquendo TTS).
Pico TTS: Voz por defecto en los sistemas Android (al menos hasta la versión
más reciente, 4.2). Cumple con su cometido, pero la voz sintetizada se convierte
en monótona. Desarrollado por la empresa SVOX.
1
http://en.wikipedia.org/wiki/MBROLA
2
urlhttp://www.loquendo.com/es/productos/sintetizador-de-voz/
3
http://www.nuance.com/
4
http://www.cstr.ed.ac.uk/projects/festival/
5
http://www.ivona.com/en/
9.3. Principales sistemas de síntesis de voz
189
Google TTS: Sistema de síntesis de voz usada por Google para todas sus
servicios web. Normalmente corresponde a una mejora de las voces ofrecidas
por Pico TTS. Se trata de una voz muy monótona y sin apenas variaciones ni
en el tono ni en el ritmo.
Microsoft Reader
6
Sistema de síntesis de voz usado por Microsoft para multi-
tud de sus servicios web y aplicaciones. Se trata de un sistema de síntesis con un
menor nivel de inteligibilidad que los anteriormente comentados. La voz suena
demasiado monótona y robótica.
Verbio TTS
7
: Sistema de síntesis desarrollado por la empresa catalana Verbio.
La inteligibilidad de la voz no es tan alta como en Ivona o Loquendo, si bien está
bastante cerca (probar la demo on-line: http://www.verbio.com/webverbio3/
index.php/es/demo-separator/demo-tts-online.html. La calidad de la voz
en español es superior a la inglesa.
En un análisis de sistemas de síntesis de TTS para la plataforma
Android,
descrito
en
la
web:
http://www.geoffsimons.com/2012/06/
7-best-android-text-to-speech-engines.html, se puede encontrar la infor-
mación resumida en la siguiente tabla:
Nombre
Libre
Calidad Ritmo
Varianza Global
Ivonna
Si
10
8
8
33
Svox
Clásico
(evolución
de
Pico TTS)
No
7
8
7
32
Loquendo TTS
No
7
6
10
27
Google TTS
Si
5
6
5
22
Pico TTS
Si
5
7
5
21
Cuadro 9.1: Resumen comparativo de diferentes motores de síntesis de voz
Los parámetros tenidos en cuenta han sido si es de pago o libre, la calidad del
sonido
8
, el ritmo del discurso
9
y la varianza
10
. La puntuación dada a cada uno de
6
http://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_text-to-speech_voices
7
http://www.verbio.com/webverbio3/es/tecnologia/verbio-tts.html
8
¿tiene suficiente resolución como para ser creíble?
9
¿el ritmo del discurso es coherente con lo que se podía esperar?
10
Como el sistema es capaz de variar la manera en que enfatiza una palabra en función del
contexto y de su función gramatical. Con eso se logra locuciones menos monótonas
190
Capítulo 9. Sistema de síntesis de voz con emociones
ellos corresponde a una opinión subjetiva del autor, con la que como autor de este
documento estoy bastante de acuerdo.
9.4.
Descripción del sistema software
Los componentes de este módulo (ver Fig. 9.1) son: el Wrapper/API, permite la
comunicación de los distintos módulos que quieren sintetizar voz con la habilidad
de síntesis de una manera distribuida por la red; la habilidad propiamente dicha de
síntesis de voz, se encarga de gestionar dichas peticiones de síntesis de voz, para
sintetizarlas el momento oportuno, en el idioma adecuado, con el motor de síntesis
oportuno, con el timbre adecuado al robot y con la emoción fijada; finalmente, en el
nivel más bajo, se encuentran las primitivas de síntesis que implementan la síntesis
de voz mediante distintos motores o herramientas libres/comerciales.
Figura 9.1: Arquitectura del sistema de síntesis de voz
El componente que actúa como Wrapper/API de la habilidad abstrae al resto
de módulos de los mecanismos de comunicación necesarios para comunicarse con la
habilidad que sintetiza voz. En este componente se ofrece toda la funcionalidad im-
plementada en la habilidad. A continuación se enumeran las funcionalidades ofrecidas
por el sistema:
SetLanguage / GetLanguage
SetEmotion / GetEmotion
9.4. Descripción del sistema software
191
SetPreferedPrimitive / GetPreferedPrimitive
SayText: Sintetiza el texto con la emoción, el lenguage y el motor establecidos
previamente.
SayTextWithEmotion: Sintetiza el texto con la emoción recivida.
. SayTextNL: Permite el multilinguismo mediante traducción automática
SayRandomSnippet: Permite cierto Natural Language Generation mediante
plantillas
SayTextGibberishLanguage: Permite comunicación en Gibberish Language1
SayNonVerbalSound: Permite expresarse mediante sonidos en función del tag
semántico, con un repertorio de sonidos previamente generados (en otro módulo
se analiza la generación de sonidos pero en tiempo real).
CanSpeakInmediatly: nos informa si se puede sintetizar en este mismo instante
una nueva locución. Esto no siempre es así, puesto que puede haber locuciones
encoladas o estar el sistema de voz secuestrado.
IsSpeakingNow: Nos informa si el robot está actualmente hablando.
ShutUp: Una vez que finaliza la síntesis de la locución en curso el robot se calla,
se desechan todas las locuciones encoladas.
ShutUpInmediatly: Similar a la anterior, pero deteniendo también la locución
en curso.
PauseSpeaking: Detiene la síntesis de voz en el instante actual, pero sin eliminar
las locuciones encoladas.
ResumeSpeaking: Continua la síntesis de voz en el mismo punto que se pauso
mediante la función PauseSpeaking.
ChanveVolume: Cambia el volumen al que se está sintetizando la voz.
SetVolumeMax: Fija el volumen máximo.
SetVoulmeMin: Fija el volumen mínimo.
NumSpeechWaiting: Nos dice el número de locuciones encoladas esperando para
ser sintetizadas.
192
Capítulo 9. Sistema de síntesis de voz con emociones
KidnapSpeech: Permite secuestrar la voz para que ningún otro módulo pueda
usarla hasta que no se libere por el mismo.
FreeSpeech: Libera el secuestro de la voz.
IsVoiceKidnapped: Nos dice si el sistema de voz está secuestrado actualmente.
Como se puede ver por las funciones que ofrece el API, la habilidad de síntesis
de voz debe implementar toda esta funcionalidad que permite trabajar con varios
motores de síntesis, con emociones, con idiomas, con distintos timbres de voz y con
sonidos pregenerados, todo ello de manera distribuida, coherente y concurrente tem-
poralmente. La habilidad puede recibir peticiones de síntesis de manera simultánea,
siendo necesario encolar en una estructura de cola dichas peticiones, para ser sinteti-
zadas en el instante de tiempo oportuno. La habilidad de síntesis de voz actúa como
un servidor capaz de ofrecer dicha funcionalidad teniendo el control de todo lo que
ocurre en el manejo de la información y la síntesis verbal y sonora. Al estar en un
sistema puramente distribuido se ha tenido especialmente cuiado en los mecanismos
de sincronización, por semáforos, para evitar problemas de duplicidad o perdida de
locuciones.
Finalmente la habilidad delega en las primitivas de voz la síntesis de las locuciones
de voz. Esto permite que el sistema de síntesis de voz sea plug-and-play, en el sentido
de que es muy sencillo añadir nuevos motores de síntesis de voz que mejoren/amplíen
los existentes. Se ha implementado varias primitivas de voz basadas en varios motores:
Loquendo, Festival, Google, Microsoft. Las dos últimas funcionan usando los servi-
cios web correspondientes, que nos devuelven la locución en un fichero de audio que
puede ser reproducido desde las primitiva. En nuestros robots sociales, la primitiva
de voz usada por excelencia es la que usa el motor de síntesis de voz de Loquendo,
ya que permite el uso de varios "agentes" que nos ha permitido trabajar con varios
timbre y varias emociones simuladas. Además Loquendo nos ofrece un repertorio de
"gestos verbales" como son risas, llantos, suspiros, silbidos, bostezos... que dotan de
una notable expresividad a los sistemas de interacción.
Aunque no pertenezca propiamente al apartado de comunicación verbal, también
se manejan primitivas de comunicación no verbal, por sonidos pregenerados y gene-
rados en tiempo real que deben ser gestionadas de la misma manera que las verbales
por esta habilidad para evitar fenómenos de coarticulación verbal y no verbal.
Nuestro sistema utiliza por defecto las primitivas de voz basadas en Loquendo.
Este motor de síntesis nos permite multitud de posibilidades, entre ellas la de modifi-
car ciertos parámetros que generan una voz sintética mas robótica que humana,
control sobre ciertos parámetros prosódicos como es el volumen, velocidad de locu-
ción, frecuencia, cambios en la frecuencia, en el timbre, etc, que permiten expresar
emociones con la voz. Todo ello, manteniendo la inteligibilidad de la voz generada.
9.5. Generación de lenguaje natural
193
Cabe resaltar un aspecto clave en cualquier sistema de diálogo moderno, y este
es el multilinguísmo, en este sentido el reconocedor de voz (ASR), como ya se ha
descrito, es capaz de trabajar con mas de una veintena de idiomas. El módulo de
síntesis de voz, mediante las primitivas implementadas también es capaz de sintetizar
en mas de una veintena de idiomas, así como hacer traducciones automáticas entre
ellos. Para la traducción automática el sistema se ha valido de los servicios web de
Google y de Microsoft que permiten dicha traducción online de frases. Basta con usar
la función sayTextNL, de la siguiente manera:
SayTextNL ("es: Esto es una frase de prueba");
Si el idioma fijado previamente es el inglés, al decirle que sintetice el texto escrito en
español, automáticamente debe ser traducido al inglés para su síntesis. La traducción
NO se llevaría a cabo con la siguiente frase:
SayTextNL("en: This is a test sentence");
9.5.
Generación de lenguaje natural
Se ha hecho un primer y básico acercamiento al Natural Language Generation
(NLG). NLG posibilita la generación de frases partiendo de valores semánticos, con
esto se consigue un cierta variedad en el repertorio a la hora de decir frases típi-
cas como saludos, exclamaciones, despedidas, confirmaciones, evitando la reiteración
constante de los mismos mensajes comunicativos. Esto se consigue gracias a la intro-
ducción de varias posibles frases asociadas a un valor semántico, de tal manera que
cuando la habilidad intenta sintetizar un valor semántico este se traduce en tiempo
real por uno de las posibles frases a sintetizar. Para la generación de sonidos no verba-
les se está siguiendo este mismo esquema, basado en valores semánticos y un posible
conjunto de sonidos no verbales a generar en tiempo real.
9.6.
Resumen
Se ha integrado dentro de la arquitectura de control un sistema de síntesis de voz.
El sistema permite, como características mas relevantes: multilingüismo con traduc-
ciones automáticas, simular la expresión de emociones en la voz, varios timbres de
voz asociados a cada robot, varios motores de síntesis de síntesis de voz, gestión de
la cola de locuciones, generación de lenguaje natural mediante plantillas (en una ver-
sión muy básica). Este sistema de síntesis de voz se integra con el sistema de diálogo
RDS, posibilitando que todos los componentes de la arquitectura de control pueden
sintetizar voz.
194
Capítulo 9. Sistema de síntesis de voz con emociones
CAPÍTULO
10
Otras modalidades de expresión
Automatic
Speech
Recognition
(ASR)
Audio
Extraction
Features
Natural
Language
Proccesing
(NLP)
User
Localization
Emotion
Detection
Multimodal
Fusion
(NLSML)
DIALOG
MANAGER
IDIM
User
Profile
DIALOGS: VXML
FILES
Natural
Language
Generation
(NLG)
Emotional
Text To
Speech (eTTS)
Sing
Generaton
(Vocaloid)
Non-Verbal
Sound
Generation
text
features
features
semantic:
atribute-value
localization
emotion/arousal
name,
language,
age,
voiceprint,
experience,
dialogHistory
User Communicative Act xml
vxml
song
semantic,emotion,features
semantic, language,
emotion, character
words,language,
emotion, character
User
Identification
name
features
AUDIO
acustic signal
VOICE
REAL-TIME
SOUNDS
MUSIC
Engagement
Gestures
MOTOR/VISUAL
GESTURES
gesture
Body
Sensibility
TOUCH
capacitive signal
body part
VISION
images
Robot
Emotional
State
emotion
RFID
VISION
OCR
text
written
text
RFID
Reader
MULTIMODAL FISION
LASER
distance
information
Gesture
Recognition
rfid card
text
grid
points
gesture
image
Google/
Microsoft
Translate
Wolfram
Alpha
"Sueño con instrumentos obedientes a mi pensamiento y que con su aportación de
un nuevo mundo de sonidos insospechados, se prestarán a las exigencias de mi ritmo
interior"-- Edgar Varese
195
196
Capítulo 10. Otras modalidades de expresión
10.1.
Introducción
El sistema de interacción aquí presentado también permite al robot, cantar, bailar,
y generar sonidos no verbales en tiempo real. La expresión de sonidos está relacionada
con el análisis del ambiente sonoro, mediante mecanismos de extracción de caracterís-
ticas sonoras. Esto permite cierto tipo de adaptación al entorno sonoro, de tal manera
que en función de dicho entorno se pueden generar respuestas sonoras adecuadas. El
sistema, además es capaz de hacer que el robot actúe como un cantante, mediante
canto y pasos de baile. Todas estas habilidades expresivas están integradas dentro del
sistema de interacción multimodal aquí presentado.
Los robots sociales han sido creados y diseñados con el principal objetivo de in-
teractuar con los humanos en un modo similar al que los propios humanos lo hacen
entre ellos. Bailar y cantar, como arte de expresión humana, podría ser visto como
una articulación de patrones que se pueden imitar y que se pueden encontrar en la
interacción social. Sociólogos y antropólogos apoyan este punto de vista basándose
en el análisis de la interacción social ([Grammer, 1998, Shaffer, 1982, Kendon, 1970]).
Esos análisis muestran que la producción coordinada de movimientos y sonidos puede
ser descrito como un baile.
En los sistemas de diálogos multimodales que manejan la interacción en-
tre los usuarios y el robot, como en [Wahlster, 2003a][Niklfeld et al., 2001]
[Shuyin et al., 2004] [Reithinger Alexandersson, 2003] [Bohus et al., 2007], nor-
malmente la multimodalidad es referida a los mecanismos de entrada al diálogo, y no
tanto a las salidas expresivas del mismo. En un sistema de diálogo clásico, o incluso en
uno moderno, las entradas y las salidas son normalmente limitadas a la combinación
de voz y visión. Sin embargo, nuestro sistema implementado en el robot social Maggie
(entre otros), es mucho más ambicioso ya que no sólo las entradas son multimodales
sino que las salidas también lo son. Por lo tanto, el robot es capaz de expresarse por
si mismo, mediante sonidos, melodías cantadas, música, voces emotivas y gestos.
El diálogo que maneja la interacción con el robot social, permite su control y la
gestión de las salidas y entradas multimodales de una manera sencilla. Como ya se
ha comentado en capítulos anteriores, para esta gestión de las entradas y salidas, es
necesario escribir el o los diálogos en ficheros basados en una extensión del lenguaje
Voice XML
1
. Partiendo de este lenguaje y su extensión, podemos representar la ge-
neración musical, de gestos de baile o de interacción en general. Por lo que, solamente
es necesario especificar, en tales ficheros xml, cuales y cuando son generados/sinteti-
zados.
1
http://www.w3.org/TR/voicexml21/
10.2. Los lenguajes musicales
197
10.2.
Los lenguajes musicales
Hay que recordar que todos estos logros en la generación musical mediante orde-
nador no se podrían haber alcanzado sin la creación de Max Mathews y su lenguaje
MUSIC en 1957. Es hora de que hablemos brevemente de la evolución y diferentes
vertientes que surgieron a partir de éste. Aunque diferentes personas y centros de in-
vestigación colaboraron y crearon diferentes lenguajes, las características comunes de
todos éstos hacen que se engloben dentro de una misma familia denominada "MUSIC
N ". La creación del primer MUSIC impulsó las investigaciones en distintos centros de
Estados Unidos y Europa. Las diferentes versiones surgidas se identificaron por los
números, no siempre progresivos, que iba tomando la N. La razón de no ser siempre
progresivos tiene que ver con la creación de un lenguaje completamente nuevo y no
sólo una mejora a partir de versiones anteriores. Music en su versión de 1986 acabó
denominándose CSound.
Las características comunes que todas estas versiones compartieron en sus inicios
fueron el enfoque alfanumérico a la hora de definir los parámetros y características
musicales, el uso de Unidades Generadores y la utilización de ellos en tiempo dife-
rido.Las Unidades Generadoras nacieron en el MUSIC III creado también por Max
Mathews y se tratan probablemente de la mayor evolución en este tipo de lenguajes.
En aquellos años era un enfoque revolucionario y altamente innovador; cuya impor-
tancia se manifiesta por el uso constante a lo largo de los años hasta la actualidad.
Se trata de macros que realizan distintas funciones útiles tanto para la generación y
el control de los sonidos. Las Unidades Generadoras son tanto los osciladores, filtros,
envolventes de la amplitud como el retardo, la especialización de los sonidos y un
largo etcétera. En cuanto al tiempo diferido, se trataba claramente de una caracterís-
tica no deseada, pero se encontraba ligada a los límites impuestos por el hardware de
la época. No es hasta el nacimiento de CSound cuando un lenguaje musical permite
operar en tiempo real.
Cmix, CMusic y CSound son lenguajes utilizados en la actualidad. De esta familia
de lenguajes han nacido el resto de lenguajes actuales, tanto con Unidades Genera-
dores gráficas como alfanuméricas. Los más utilizados, por mencionar algunos son:
Max/Msp, AudiMulch, SuperCollider, Pure Data, Jsyn, Common Lisp Music y Chuck.
En las tablas: Tabla10.1 y Tabla 10.2, se ha tratado de resumir las características
mas importantes de todos ellos.
198
Capítulo 10. Otras modalidades de expresión
Name
Purpose
First
release
date
Most
recent
version
Cost
License
User in-
terface
Audulus Realtime synthesis,
audio
processing,
mobile music
2011/09v1.9
$14.99
(iPad),
$39.99
(Mac)
ProprietaryGraphical
ChucK
Realtime synthesis,
live coding, peda-
gogy, acoustic re-
search, algorithmic
composition
2004
v1.3.1.2 Free
GPL
Document
Csound
Realtime
per-
formance,
sound
synthesis, algorith-
mic
composition,
acoustic research
1986
v5.15
Free
LGPL
Document,
graphi-
cal
for
realtime
ImpromptuLive
coding,
al-
gorithmic
compo-
sition,
hardware
control,
realtime
synthesis,
2d/3d
graphics program-
ming
2006
v2.5
Free
ProprietaryDocument
Max
/
MSP
Realtime audio +
video
synthesis,
hardware control
1980s
(mid)
v6.0.1
$400.00 ProprietaryGraphical
Nsound
Realtime synthesis,
offline audio ren-
dering, algorithmic
composition, acous-
tic research
2003
0.8.1
Free
GPL
Document
Pure Da-
ta
Realtime synthesis,
hardware
control,
acoustic research
1990s
v0.43
Free
BSD-like
Graphical
Reaktor
Realtime synthesis,
hardware
control,
GUI design
1996
5.6.1
$399
ProprietaryGraphical
10.2. Los lenguajes musicales
199
Sfront
MPEG-4/SA
im-
plementation,
Realtime
synt-
hesis,algorithmic
composition, struc-
tured Web audio
1997
0.96
Free
BSD-like
Document
Super
Collider
Realtime
synthe-
sis,
live
coding,
algorithmic compo-
sition,acoustic
re-
search, all-purpose
programming
lan-
guage
1996,
March
v3.5
Free
GPL
Document
Usine
Audio
manipula-
tion, live coding,
algorithmic compo-
sition
2006
v5.20
Free
o
120 eu-
ros
ProprietaryGraphical
Cuadro 10.1: Comparación de los principales lenguajes
de programación musical
200
Capítulo 10. Otras modalidades de expresión
Name
Operating
system(s)
Source
code
language
Programming
(plugin) API
language(s)
Other technical features
Audulus
IOS
Mac OS
X
C++,
Objective-C,
Lua
ChucK
Mac
OS
X,
Linux,
Windows
C++
Unified timing mechanism
(no
separation
between
audio-rate
and
control-
rate),command-line access
Common
Music
Mac
OS
X,
Linux,
Windows
Scheme,
C++
Scheme,
SAL
Command-line access
Csound
Mac
OS
X,
Linux,
Windows
C, C++ C;
also
Python,
Java,
Lisp,
Lua,Tcl,
C++
IDE (QuteCsound), multi-
track interface (blue); seve-
ral analysis/resynthesis faci-
lities; can compute double-
precision audio; Python al-
gorithmic composition li-
brary
Impromptu
Mac OS X Lisp,
Objective-
C, Sche-
me
C,
C++,
Objective-C,
Scheme
Native access to most OS
X APIs including Core Ima-
ge, Quartz, QuickTime and
OpenGL. Impromptu also
includes its own statically
typed (inferencing) systems
language for heavy nume-
ric processing - OpenGL, RT
AudioDSP etc..
Max / MSP Mac OS X,
Windows
C,
Objective-
C
C,
Java,
JavaScript,
also Pytho-
nand
Ruby
via externals
nSound
Mac
OS
X,
Linux,
Windows
C++
C++,
Pyt-
hon
Real-Time Dynamic Digital
Filters
10.3. Implementación de la expresión de sonidos no verbales y canto
201
Pure Data
Mac
OS
X,
Linux,
Windows,
iOS,
An-
droid
C
C,
C++,
FAUST,
Haskell,
Java,Lua,
Python,
Q,
Ruby,
Scheme,
others
Reaktor
Mac
OS
X,Windows
SuperColliderMac
OS
X,
Linux,
Windows,
FreeBSD
C, C++,
Objective-
C
C++
Client-server
architectu-
re; client and server can
be
used
independently,
command-line access
sfront
Linux,
Win-
dows(via
cygwin)
C++
Conforming
MPEG-4/SA
implementation
Usine
Windows
Delphi
C++
Cuadro 10.2: Detalles técnicos de los lenguajes de pro-
gramación musical
10.3.
Implementación de la expresión de sonidos no
verbales y canto
Recordemos al robot R2D2
2
, de la famosa saga de la Guerra de las Galaxias, o al
robot Wall-E
3
, en la película homónima; cuando se comunicaban con ellos, respondían
mediante sonidos no verbales, que acompañado de movimientos y gestos conseguían
transmitir un mensaje comunicativo. Dado que se ha querido dotar al sistema de la
capacidad de generar sonidos no verbales en tiempo real, se ha usado el lenguaje de
programación musical Chuck, el mismo que se ha usado para la extracción de caracte-
rísticas del entorno sonoro. Este lenguaje permite fácilmente conectar el análisis con
la síntesis del sonido.
La generación de sonidos, en primera instancia, trata de imitar o realizar un "eco
sonoro" de la voz recibida por parte del usuario o de los sonidos que recibe de su
2
http://en.wikipedia.org/wiki/R2-D2
3
http://www.disney.es/wall-e/
202
Capítulo 10. Otras modalidades de expresión
entorno. Este eco, se realiza en el "lenguaje sonoro" del propio robot. Se sintetiza
en tiempo real y constituye una manera "simpática" de responder el robot al usua-
rio. Normalmente este tipo de expresión constituye sólo un complemento al resto de
mecanismos expresivos: voz y gestos fundamentalmente.
Además de los sonidos sintetizados en tiempo real, existen sonidos pregenerados
que permiten desde el propio diálogo expresar ciertas emociones o estados del diálogo,
como son: error, emergencia, pensando, sorpresa, saludo, diálogo, etc. Por cada uno
de estos "valores semánticos" existen varios sonidos pregrabados que se activan desde
la especificación del diálogo en el XML correspondiente.
La generación en tiempo real de sonidos, permite realizar además acompañamien-
tos musicales, puesto que el sistema de extracción de características sonoras es capaz
de determinar la tonalidad de una canción o de una melodía de voz. Mediante el
propio lenguaje Chuck se pueden sintetizar sonidos que se ajusten perfectamente a
dicha tonalidad sonora.
En otro nivel, se ha dotado al sistema de la posibilidad de expresarse musical-
mente mediante voz cantada. Es decir, el sistema permite que el robot cante ciertas
canciones. Estas canciones están tabuladas mediante un programa de expresión mu-
sical llamado Vocaloid III (ver Fig. 10.1). Este programa permite sintetizar voz en
tiempo real, cantando la letra con una determinada melodía. Para ello, sobre una
partitura se escribe cada vocal a generar en una determinada altura (frecuencia) y
con determinados efectos sonoros. Vocaloid ha sido desarrollado por Yamaha Corpo-
ration con la colaboración de la universidad Pompeu Fabra de España. La primera
versión de este software sólo permitía el lenguaje Japonés, en la siguiente versión se
incorporó el inglés, y finalmente en la tercera versión se incorporó, entre otros, el
lenguaje español.
10.4.
Gestos expresivos
Los seres humanos, cuando nos se comunican con otros humanos, a parte del uso
de la voz, se suelen apoyar en gestos que complementan el significado de lo transmitido
verbalmente. De esta misma forma, el sistema de interacción necesita de gestos que
sirvan para aumentar la expresividad del robot. Por ejemplo, es deseable que si el
robot detecta un mal entendido en la interacción, nos lo haga saber mediante el uso
de la voz, al mismo tiempo que realiza un movimiento de izquierda a derecha de
su cabeza girando el cuello, así como generando un sonido no verbal que indique
frustración (como los que se han descrito en la sección anterior).
El sistema de gestos desarrollado para el sistema de interacción general, se basa en
un gestionario, que es un conjunto numerado de gestos como saludos, asentimientos,
negaciones, alzamiento de brazos, guiños, etc. Algunos de estos gestos basan su mo-
vimiento en la lectura de la información sensorial, por ejemplo, el gesto que posibilita
10.4. Gestos expresivos
203
Figura 10.1: Interfaz para construir canciones sintéticas mediante Vocaloid
(a) Robot performing a
gesture: Yupi
(b) Yupi gesture too
(c) Another Robot ges-
ture: High C
(d)
Robot
gesture:
Arrogant
Figura 10.2: Robot social Maggie realizando gestos de enganche para el diálogo
204
Capítulo 10. Otras modalidades de expresión
al robot seguir con la mirada al usuario mediante movimiento de su cabeza, mientras
que otros gestos pueden ser configurados como un bucle infinito ( ver Fig. 10.2 ). En
cual quier caso, todos los gestos se han programado siguiendo una evolución temporal
determinada y pueden ser activados/desactivados desde la especificación XML del
propio diálogo. La activación de cada gesto puede ser realizada inmediatamente o
quedando encolada la petición de activación hasta que finalice el gesto actual.
10.5.
Resumen
Se han descrito las capacidades de expresión del sistema de interacción que permite
al robot social Maggie comunicarse mediante gestos, sonidos no verbales y melodías de
voz. Además, los diversos modos de expresión tienen en cuenta las entradas sensoriales
del sistema, para adecuarse a ellas. En este sentido, la extracción de características
sonoras juega un importante papel en la síntesis de sonidos.
Todas estas capacidades de expresión multimodal han sido integradas en el siste-
ma de interacción de tal manera, que el gestor de diálogo es capaz de interpretar y
ejecutar todos estos modos. Con ello se incrementa la naturalidad y versatilidad de
la interacción producida.
Los sistemas expresivos pueden ser mejorados. La generación de sonidos no ver-
bales, actualmente se basa en una política de "imitación", esto es, el sistema genera
sonidos cuyos parámetros dependen directamente de los parámetros percibidos en
la voz captada del usuario. Sin embargo otras políticas pueden ser deseables. Por
ejemplo, contrapunto, o imitación con variación, etc.
Se están desarrollando nuevas teorías sobre expresión/síntesis automática de so-
nidos en un nivel morfológico ("sonemas"), que describen el sonido como una síntesis
granular parametrizada, al igual que los sonidos verbales describen la oración verbal
como un conjunto de fonemas regidos por ciertas reglas. Sin embargo, sería necesario
desarrollar un modelo que relacione los parámetros morfológicos con alguna repre-
sentación semántica de los mismos, con la intención comunicativa del robot o con la
emoción que se quiere expresar.
El sistema gestual desarrollado tiene limitaciones en las que se está trabajando.
Una de ellas es la falta de sincronización entre los gestos y el resto de modos expre-
sivos. En este sentido, al igual que existe un módulo encargado de realizar la fusión
multimodal, sería necesario un mecanismo que controlase la fisión multimodal en ac-
tos comunicativos de expresión, que tuviera en cuenta la evolución temporal de los
distintos modos de expresión.
Otra limitación importante, es que los actuales gestos, se han desarrollado "a
medida" para el robot Maggie, lo cual dificulta su incorporación a los nuevos robots
que se están desarrollando. En este sentido, se necesita trabajar para aumentar la
generalidad del sistema de gestos.
10.5. Resumen
205
Sería conveniente, para el caso de robots con importantes capacidades de expresión
facial, incorporar el sistema de gestos FACS (descrito en el capítulo que describe el
sistema de detección de emociones), al sistema de expresión de gestos.
206
Capítulo 10. Otras modalidades de expresión
CAPÍTULO
11
Conclusiones y trabajos futuros
"Nunca olvides que basta una persona o una idea para cambiar tu vida para siempre,
ya sea para bien o para mal"-- Brown, J.
207
208
Capítulo 11. Conclusiones y trabajos futuros
11.1.
Conclusiones
Una tesis doctoral consiste en un proceso de investigación que concluye con un
informe en donde se recoge el planteamiento del problema/s dentro de un área cientí-
fica. Se explica lo que se sabe de él previamente, se describe el proceso llevado a cabo
para resolverlo, se exponen los resultados obtenidos. Finalmente, se proponen futuras
líneas de investigación para mejorarlo.
Partiendo de esta definición de tesis doctoral, se considera que el trabajo aquí
presentado se ajusta a ella. La presente tesis se engloba dentro del campo de in-
vestigación que trata la interacción humano-robot. El problema o desafío principal
planteado consiste en mejorar los sistemas actuales de interacción entre humanos y
robots, de tal forma que la interacción resultante sea parecida a la producida entre hu-
manos. Para ello, se ha planteado un sistema de interacción general, Robotics Dialog
System (RDS). La introducción de este sistema divide el problema principal en varios
más pequeños. Para dar solución a cada uno de estos subproblemas se ha analizado
el estado del arte, se ha descrito el proceso seguido para darle respuesta, y finalmente
se presentan las soluciones alcanzadas. En este sentido, la tarea llevada a cabo, no
sólo ha consistido en un proceso de investigación, sino que también ha sido necesario
un importante esfuerzo en tareas de integración, para lograr un sistema robusto y
estable en el el tiempo.
Las aportaciones generales que aporta el sistema RDS son las siguientes:
Sistema de interacción general, llamado RDS, capaz de trabajar con múltiples
modos de interacción tanto a la entrada del sistema (fusión de la entrada mul-
timodal), como a la salida expresiva del mismo (fisión multimodal). Entre estos
modos, destacan principalmente los relacionados con el audio (sistema multiso-
nido), siendo capaz de utilizar la entrada sonora para las siguientes tareas: re-
conocimiento de voz, identificación del usuario, localización espacial del usuario
respecto al robot, detección de emociones del usuario; mientras que los canales
de salida se información se usan para: síntesis de voz con emociones, síntesis de
sonidos no verbales y generación musical. Al modo sonoro (multisonido) se lo
complementa con el resto de modos para completar la multimodalidad: sistema
visual, gestual, de radio frecuencia, y táctil.
La entrada multimodal del sistema se gestiona inspirándose en la teoría de actos
comunicativos que tiene lugar en la interacción entre humanos. De esta manera,
se abstrae al "gestor de la interacción" de los modos/canales mediante los que se
obtiene el mensaje comunicativo. Cada acto comunicativo percibido, consiste en
un paquete de información formado por pares atributo-valor relativos al diálogo
multimodal. Se ha desarrollado el componente de fusión multimodal, capaz de
11.1. Conclusiones
209
agrupar estos valores semánticos de manera coherente en el tiempo, en paquetes
de información que se intercambian a cada turno de la interacción.
El Sistema de interacción es adaptable al usuario. Esta adaptación se reali-
za mediante el uso de perfiles de usuario que el sistema es capaz de generar
y actualizar mediante el propio sistema de interacción natural. Estos perfiles
contienen información del usuario relativa a su propia naturaleza y a distintas
preferencias, como se explica a continuación:
1. Adaptación al idioma (multilingüismo): el sistema es capaz de hablar en
el idioma con el que se expresa el usuario. Esta adaptación es válida para
cualquier idioma reconocido, pero funciona especialmente bien para espa-
ñol e inglés. Basta con que un usuario conocido salude al sistema para
detectar la identidad del usuario y el idioma usado en la comunicación.
2. Adaptación de la distancia de interacción (proxémica): el sistema es capaz
de determinar cual es la distancia de interacción a mantener con cada
usuario o grupo de usuarios.
3. Adaptación a la familiaridad con el sistema: dada la experiencia de uso del
usuario con el sistema (en este caso el robot), la interacción puede ser adap-
tada. De este modo, un usuario novel con el sistema puede ser "tutorizado"
por el propio robot en su uso, mientras que un usuario "experimentado"
apenas necesita de diálogos de aclaración o de sugerencias.
4. Adaptación emocional: el sistema puede adaptar la interacción a la emoción
detectada en el usuario, así como al propio estado emocional del robot.
Vista las aportaciones generales, a continuación se describen las aportaciones
particulares realizadas en cada componente que forman parte de RDS.
Se ha desarrollado un sistema de reconocimiento de voz capaz de trabajar si-
multáneamente con dos modos diferentes y complementarios: uno sujeto a gra-
máticas semánticas o otro en modo reconocimiento de texto libre mediante un
modelo estadístico del lenguaje (ver capítulo 6 y apéndice C). Para ello, se rea-
liza el reconocimiento de la voz usando dos reconocedores concurrentemente.
Por otra parte, se han analizado las posibles configuraciones software-hardware
necesarias para realizar esta tarea de manera satisfactoria.
Se ha desarrollado un sistema multimodal de localización de usuarios respecto al
robot, que se ha integrado dentro del sistema de interacción propuesto. Con esto
y un conjunto de reglas (obtenidas tras un estudio proxémico de interacciones
entre usuarios y el robot Maggie), se logra adaptar la distancia de interacción
a cada usuario concreto o grupo de usuarios [Alonso-Martín et al., 2012].
210
Capítulo 11. Conclusiones y trabajos futuros
Partiendo de una tesis anterior y del estándar VoiceXML, se ha integrado y
extendido un gestor de diálogo basado en el rellenado de huecos de informa-
ción. De este modo, se permite en la propia especificación del diálogo, el uso de
funcionalidades no incluidas en el estándar VoiceXML y sí proporcionadas por
nuestro sistema, como son: la multimodalidad de entrada y salida, el multilin-
güismo, consultas a web semánticas, uso de servicios de reproducción de música
en-linea, etc.
Se ha desarrollado un sistema de síntesis verbal y no verbal
1
, capaz de sintetizar
voces y sonidos "con emociones". El sistema desarrollado, logra sintetizar voz
y sonidos usando diferentes tecnologías, algunas propias y otras de terceras
partes. Tanto el sistema verbal como el sonoro es capaz de expresarse simulando
emociones.
Se ha desarrollado un sistema de detección de emociones multimodal integrado
con el sistema RDS. El sistema se basa en el análisis de la voz y del rostro del
usuario. Esta detección emocional se puede usar para adaptar los diálogos y
evitar el fracaso en la interacción.
11.2.
Trabajos futuros o en desarrollo
A continuación se enumeran y describen las mejoras al trabajo presentado, y en
las que ya se está trabajando:
Conversación multiparte: el sistema aquí presentado está desarrollado para
interacciones full-duplex
2
uno a uno. Hasta la fecha, no es posible una interac-
ción coherente y simultanea entre varios usuarios y el robot. Para lograr esta
tarea se presentan varios retos a superar, entre los que cabe reseñar:
· Separar en diferentes canales cada modo. Cada modo, deberá tener tantos
canales como usuarios haya presentes en la comunicación. Por ejemplo, el
reconocedor de voz deberá recibir la voz de cada usuario por separado.
· Gestión avanzada del turno de comunicación. El sistema deberá determinar
a que usuario/s desea dirigirse en cada turno.
· Carga simultánea de varios perfiles de usuario. Se necesitará que el sistema
pueda cargar todos los perfiles de los usuarios presentes en la conversación
y alternar entre ellos según corresponda.
1
Recordar al robot R2D2 de La guerra de las galaxias
2
ambas partes pueden iniciar conversación, e interrumpir el turno en cualquier momento
11.2. Trabajos futuros o en desarrollo
211
Fisión multimodal mediante el uso de estándares. Sería deseable el desa-
rrollo de un modulo específico de "fisión" multimodal. Al igual que el módulo
de "fusión" se encarga de unir las entradas sensoriales en actos comunicativos,
que abstraen al gestor del diálogo del canal o los canales (modos) por los que
se ha obtenido dicha información; el componente de "fisión" se encargaría de
abstraer al gestor del diálogo de los canales/modos usados para expresar un
cierto mensaje (actos comunicativos de expresión o acciones comunicativas).
Hasta ahora, en la especificación del diálogo (en forma de fichero VoiceXML), es
necesario detallar cada uno de los modos con los que el sistema desea expresarse.
Por ejemplo para hacer un saludo, es necesario indicar el texto a decir, los gestos
a realizar, los sonidos a generar, etc.
Con un módulo de fisión multimodal se logra un doble objetivo. Por un lado
el de simplificar la especificación de los diálogos interpretados por el gestor del
diálogo. Por otro lado, facilitar la reutilización de estas acciones comunicativas
en diferentes diálogos.
Mejora del sistema de identificación de usuarios. En el trabajo aquí
presentado la identificación de usuarios se realiza meramente usando el tono de
voz (canal sonoro). Se está trabajando, dentro de nuestro grupo, en el desarrollo
de un sistema bimodal (visión y voz). El tono de voz, la identificación de la cara,
la detección del género, así como el color de la vestimenta pueden servir para
mejorar la precisión de la identificación.
Mejora del sistema de detección de emociones. Sería interesante añadir
al sistema de detección de emociones, información relevante al contexto comu-
nicativo y a la historia previa del diálogo. Si el diálogo presenta una alta tasa
de errores de reconocimiento de voz, probablemente el usuario este más triste o
aburrido, que feliz. Al igual que, si en la conversación aparecen palabras como
feliz, divertido, etc, es muy probable que el usuario se encuentre en un estado de
felicidad, mientras que si aparecen palabras como cansado o desanimado, muy
probablemente el usuario se encuentre aburrido. Siguiendo esta aproximación,
que tiene en cuenta la historia previa del diálogo con el usuario, tendría sentido
estudiar las emociones generadas en el usuario por el propio proceso de diálogo:
aburrimiento, diversión, duda...
Interpretación pragmática del diálogo. El sistema presentado trabaja a
un nivel semántico, sin tener en cuenta el aspecto pragmático del discurso. En
este nivel se debería ser capaz de discernir la intención del mensaje en su con-
texto. Una misma frase dicha en contextos diferentes, puede tomar significados
completamente diferentes, especialmente si la frase es irónica.
212
Capítulo 11. Conclusiones y trabajos futuros
Dentro de este nivel pragmático, se hace necesario una "mayor comprensión" de
los mensajes intercambiados en el diálogo. En ese sentido, es necesario establecer
relaciones entre la información intercambiada en la interacción con información
proveniente del mundo real. Se está trabajando en esta vía de investigación,
dando lugar a lo que hemos llamado sistema aumentado de diálogo robótico
(ARDS).
Superar completamente las dificultades en el reconocimiento de voz.
En el capítulo donde se describe el reconocimiento automático del habla, se
presenta el "Cocktail Party Problem", y los desafíos en áreas como la "cancelación
activa del ruido", "cancelación del eco", "detección de actividad de voz". Para
lograr un sistema en el que la interacción sea completamente satisfactoria, es
necesario hacer un esfuerzo importante en el desarrollo de algoritmos y hardware
que permitan una interacción natural (full-duplex).
Inclusión de una herramienta de "ChatBot" . Permite interacción natural
no sujeta a ningún contexto específico. Lo más parecido que se ha desarrolla-
do para este trabajo es el diálogo de pregunta abierta, en el que el usuario
puede formular una pregunta y el robot le responde consultando en bases de
datos semánticas. Esta nueva herramienta permitiría conversar sobre multitud
de temas.
11.3.
Publicaciones surgidas de este trabajo
El desarrollo de este trabajo científico ha dado lugar a la generación de literatura
que se enumeran continuación.
11.3.1.
En revistas científicas
1. Alonso-Martin, F.; M.Malfaz; J.F.Gorostiza; M.A.Salichs. A Multimodal Emo-
tion Detection System during HumanRobot Interaction. Sensors (Online). Vol.
13. No. 11. pp.15549-15581. 2013.
2. Alonso-Martin, F.; J.F.Gorostiza; M.Malfaz; M.A.Salichs. Multimodal Fusion as
Communicative Acts during HumanRobot Interaction. Cybernetics and Sys-
tems: An International Journal (Online). Vol. 44. No. 8. pp.681-703. 2013.
3. Alonso-Martin, F.; J.F.Gorostiza; M.Malfaz; M.A.Salichs. User Localization Du-
ring Human-Robot Interaction. Sensors (Online). Vol. 12. No. 7. pp.9913-9935.
2012.
11.3. Publicaciones surgidas de este trabajo
213
4. Alonso-Martin, F.; M.A.Salichs. Integration of a voice recognition system in a
social robot. Cybernetics and Systems: An International Journal (Online). Vol.
42. No. 4. pp.215-245. 2011.
5. Alonso-Martin, F.; A.Ramey; F.Alonso; A.Castro-González; M.A.Salichs. Mag-
gie: A Social Robot as a Gaming Platform . International Journal of Social
Robotics (Online). Vol. 3. No. 4. pp.371-381. 2011.
6. Alonso-Martin, F.; A.Castro-González; J.F.Gorostiza; M.A.Salichs. Augmented
Robotics Dialog System for Social Robots. Sensors (Online) (Pendiente de pu-
blicar 2014)
7. J.F.Gorostiza; Alonso-Martin, F.; M.A.Salichs. Quasons: Versatile Electrosonic
Elements for Expressing Meaningfull and Affective Sounds for Natural Interac-
tion with Social Robots. (Pendiente de publicar 2014)
11.3.2.
En congresos de robótica
1. Alonso-Martin, F.; Ramey, A.; Salichs, M. Á. (2014). Speaker identification
using three signal voice domains during human-robot interaction. In Proceedings
of the 2014 ACM/IEEE international conference on Human-robot interaction -
HRI '14 (pp. 114115). New York, New York, USA: ACM Press.
2. Alonso-Martin, F.; A.Castro-González; J.F.Gorostiza; M.A.Salichs. Multido-
main Voice Activity Detection during Human-Robot Interaction.. International
Conference on Social Robotics (ICSR 2013). . Bristol. UK. Oct, 2013.
3. Alonso-Martin, F.; J.F.Gorostiza; M.A.Salichs. Descripción general del sistema
de interacción humano-robot Robotics Dialog System (RDS). RoboCity2030
12th Workshop: Robótica Cognitiva. Madrid. Spain. Jul, 2013. . ISBN: 9-788469-
58175. UNED. pp.0-0. 2013.
4. Alonso-Martin, F.; J.F.Gorostiza; M.A.Salichs. Preliminary Experiments on
HRI for improvement the Robotic Dialog System (RDS). Robocity2030 11th
Workshop: Robots Sociales. Leganés. España. Mar, 2013.
5. Alonso-Martin, F.; J.F.Gorostiza; M.A.Salichs. Musical Expression in a Social
Robot. Proceedings of the 2012 International IEEE Intelligent Vehicles Sympo-
sium. Workshops V Perception in Robotics. Alcalá de Hena. Spain. Jun, 2012.
6. Alonso-Martin, F.; A.Ramey; M.A.Salichs. Maggie : el robot traductor. . 9
o
WorkShop Robocity2030. Madrid. Spain. May, 2011.
214
Capítulo 11. Conclusiones y trabajos futuros
7. Alonso-Martin, F.; V.Gonzalez; A.Castro-González; A.Ramey; M.A.Salichs.
Using a Social Robot as a Gaming Platform. International Conference on Social
Robotics 2010. Singapore. Nov, 2010.
11.4.
Comentarios finales
A medida que se ha ido profundizando en la investigación y el campo del cono-
cimiento se ha ido ampliando, nuevas puertas se han ido abriendo. Esta tesis no se
considera un punto y final en el que el proceso de investigación concluye. Se espe-
ra que constituya un punto y seguido, abriendo una nueva etapa en la que nuevos
avances supongan una mejora sustancial en el trabajo aquí expuesto.
Ha sido difícil tomar la decisión de en qué momento fijar este punto y seguido al
trabajo realizado. Muchos de los avances que están a punto de ver la luz han sido
descritos en el apartado anterior.
CAPÍTULO
12
Conclusions
215
216
Capítulo 12. Conclusions
12.1.
Conclusions
A doctoral thesis is comprised of a research process in a specific problem of a
particular scientific area, and a report at the end of it. This report is created to
describe the state-of-the-art of the problem, what has been the process to study it,
the results obtained and what they mean. Finally future research lines are mentioned
as continuation of this work and to enhance it. Thus, this work can be considered
as a doctoral thesis. It is located on the human-robot interaction research field. Its
main challenge is to improve the current human-robot interaction systems to make
them more similar to the ones existing among human beings. Thus, to reach to this
point, a general interaction system has been proposed initially and then, it has been
divided into several smaller problems. To solve each one, a similar process has been
followed: analyse the state-of-the-art, describe the research process and finally show
the new results.
General interaction system whose name is RDS. It works with several interac-
tion input and output modes by mixing the multi-modal inputs and splitting
the multi-modal outputs. Among these input modes, the ones related to the
sound analysis are especially important (multi-sound system); they enable to
use the audio input for the following tasks: voice recognition, user identifica-
tion, spatial location of the user in relation with the robot and user emotion
detection. Among the output modes, the important ones are: emotional voice
synthesis, non-textual real-time sounds and musical skills. This sound mode is
complemented with the rest of the modes: visual, gesture, radio-frequency and
tactile modes.
The multi-modal input is managed according to the communicative act theory
between human beings. Thus, the "Interaction management system is not de-
pendent on the modes or channels where the message has been captured from.
Each detected communicative act is comprised of several multi-modal attribute-
value pairs. A new subcomponent has been developed to aggregate this timed
semantic values in a coherent form information packages belonging to a inter-
action turn.
The multimodal input is managed inspired on the theory of communicative
acts of the interaction between humans. Thus, the dialog manager receives the
communicative messages regardless the modes used to transmit them. Each
communicative act perceived, is an information package with attribute-value
pairs. The module that package this information is called multimodal fusion.
he interactivity system is completely customisable by each user; this is achieved
by generating, storing and using user profiles by the natural interaction system.
12.1. Conclusions
217
These profiles have information regarding the user preferences as follows:
1. Language adaptation (multi-lingual): the system is able to speak in the
language the user is using in the interactions. This adaptation is valid for
all available languages, but works really good for English and Spanish. It's
only necessary that the user greets the robot to find out the user and the
language that he/she is using in the communication.
2. Interaction distance customisation (proxemics): the system can find the
interaction distance for each user or group of users.
3. Familiarity adaptation: provided that there is a previous user experience
with the system the robot is able to customise each interaction. In other
words, a novel user can be "taught" by the robot itself, while an experien-
ced user only needs short precise conversations about some questions or
suggestions.
4. Emotional customisation: the system can customise the interaction to
match the user emotions captured by the system, as well as the emotional
state of the robot itself 1.
After having reviewed all the general contributions, the main detailed contribu-
tions found for each component will be analysed and described in depth. Furthermore,
each detailed contribution is included inside different, independent research fields.
A new voice recognition system has been developed to work with two diffe-
rent and complementary modes at the same time: the first based on grammars
and semantics, and the second one is a free natural language mode based on
language-dependent statistical models (see chapter 6 and Appendix C). On the
other hand, different software and hardware configurations, which were desig-
ned to achieve this task in a satisfactory way in human-robot interactions, have
been analysed as well as the problems that may arise in the process.
A multi-modal robot-centric user location system has been developed, it has
been integrated inside the proposed interaction system. It also includes a set
of rules obtained from a systematic proxemics study between our robot Maggie
and some users which enables the robot to adapt the interaction with a concrete
user or a group of users.
A conversation management system based on filling information gaps has been
added, this system is based on a previous doctoral thesis and the VoiceXML
standard. It has also been extended with additional multi-modal features that
are not included in this standard, but they were available in the robot, such as
218
Capítulo 12. Conclusions
multi-modal input and output, adapting to several languages, semantic queries
to online web services, playing music by using online music services, etc.
A verbal and non-verbal voice recognition system has also been developed. It has
been designed in a multi-layer architecture. The layers included in the system
are: abstraction layer, voice and sound recognition with several voice recognition
systems working at the same time (currently six systems). Some other features
has been included, such as voice-recordings queue management. The non-verbal
voice recognition system produces sounds which emulates emotions from the
robot itself as well as copying the user voice but with the robot language.
And a fully-integrated multi-modal emotion detection system has been develo-
ped within the interaction system. It is used as an input it is able to detect
emotions, by analysing the user voice, and his/her facial expressions, by using
artificial vision techniques. This emotional awareness is essential to customise
the robot interactions and avoid general failure with the user.
This task not only has been a research process, but also, a great effort has been
done in integrating tasks in order to have a long-term reliable system.
12.2.
Current and future work
In this chapter some improvements and ongoing tasks will be described:
Multi-part conversations: the system is currently designed to develop full-duplex
interactions with one user at a time. It's not possible to have a coherent simul-
taneous interaction between several users and the robot. To achieve this goal,
there are some challenges to face, such as:
1. Split the different channels for each mode. Each mode shall have as many
channels as users are present in the communication. For example, the voi-
ce recognition system shall receive every user voice through a different
channel.
2. Advanced conversation-phase management. The system shall be able to
decide the target user for each interaction.
3. Taking into account several user profiles. The system shall be able to load
all the user profiles for each user included in the conversation. It shall be
able to alternate among them as required.
12.2. Current and future work
219
Multi-modal fision using standards. It would be necessary to integrate a specific
module to manage it. As it has been done in the fusion module (where all the
sensorial inputs are gathered and included in communicative acts to abstract
the dialog manager from the input channel), the splitting should be able to
abstract the dialog manager from the output channels. Currently, in the dialog
specification (VoiceXML file), it's necessary to describe each mode the system
needs to interact. For example, to greet the user, it's necessary to set the output
text, the gestures, the sounds to generate, etc. If this multi-modal splitting were
available, the VoiceXML specification would be simplified and it would also be
an improvement if it would have the possibility to reuse some communication
act between conversations.
Improvements in the user identification system. In this work, the user identifi-
cation is only based on the voice tone (detected in the sound input). One of our
current research lines is to develop a bimodal system which, not only takes into
account the voice, but also the vision. The voice tone, the face identification,
the gender detection as well as the user clothing are also valid to enhance the
identification system precision.
Improvements in the emotion detection system. It would be useful to add new
contextual information in the conversation as well as some previous steps already
done in it. If the conversation had a high level of errors in the voice recognition,
it would turn out in a bored or sad rather than happy user. Other possibility is
that if in the conversation speeches appeared words such as happy, funny, etc.,
it would be very likely that the user may be happy, while, on the other hand,
if there would be other words such as tired or unhappy, the user may be bored.
With these premises and the previous steps, a successful conversation can be
achieved.
Pragmatic interpretation of the conversation: the system presented in this thesis
is a semantic-based one. Thus, it is ignoring pragmatic point of view of the con-
versation. Then, a major upgrade would be taking into account this pragmatic
context. This would allow to infer the intention of a message; the same sentence
can have complete different meaning, for example, as a result of an irony. At
this pragmatic level, it is necessary a more precise interpretation of the silences
in the conversation. Silence can be shown as a communicative act and it should
be managed with a suitable semantic meaning, for example, when a user has
not understood, or he could not hear it, or he may have some doubts about the
next action to do, etc. On the other hand, other silence moments have the goal
of breathing and getting enough time to think ahead of the next steps to take
in the conversation. At this point, , a much more complex model than the one
220
Capítulo 12. Conclusions
presented in this dissertation is needed.
To overcome the difficulties found in the voice recognition system. The "Cock-
tail Party Problem" and other challenges in other fields such as the "active
noise cancellation", "echo cancellation" and "voice activity detection" have been
described in the chapter focused on the automated voice recognition system.
Solving these problems would lead to a fully satisfactory interaction. It would
also include a remarkable effort in new algorithms and hardware to allow a
natural (full-duplex) interaction.
Adding a "ChatBot"-like tool. It would allow a context-less natural interaction.
The most similar work included in this work is the open-ended dialog. In this
dialog, the user queries the robot and it answers based on results retrieved from
opened semantic databases. This new tool would allow conversations dealing
with many different matters.
12.3.
Last comments
As the research had been progressing, the field has been widened and new possibi-
lities have appeared. This thesis cannot be seen as an ending point for this research,
but only a milestone to open a new stage in which new features effectively add a
substantial improvement in the work done in this thesis. It has been really difficult
to make a decision where to set a full stop in this work. The vast majority of the
improvements described in the last point will be released briefly.
APÉNDICE
A
Primeros resultados experimentales con el sistema RDS
221
222
Apéndice A. Primeros resultados experimentales con el sistema RDS
A.1.
Introducción
En este apéndice se presentan los experimentos realizados con usuarios reales, para
la evaluación del sistema de diálogo RDS. Primeramente se hace una descripción de las
cuatro series de experimentos realizados: uno con adolescentes de manera individual
(de unos 13 años), y los otros tres con pequeños grupos de chicos (de alrededor de 8
años). Se han usado dos métricas: análisis de vídeo y cuestionarios. En el análisis de
los vídeos, se han elegido un conjunto de parámetros propios de la interacción, para
su grado de efectividad y facilidad de uso del sistema. Posteriormente se muestran
los resultados obtenidos de estos análisis, en un conjunto de parámetros relacionados
con la percepción subjetiva de la facilidad de uso, diversión, efectividad, etc.
La realización de estos experimentos con usuarios reales, suscitó la introducción
de numerosas mejoras en el sistema de interacción que se enumeran en la parte final
de este capítulo.
A.2.
Descripción de los experimentos
En todos los casos, se quería medir la facilidad de uso, lo intuitivo y efectivo que es
el uso del sistema RDS con los diálogos implementados y que permiten interaccionar
con el robot: en que aspectos comunicativos el sistema se comporta como aburrido
o divertido, la versatilidad del dialogo en diferentes contextos comunicativos y su
capacidad de ayuda/recuperación frente a errores.
El método de evaluación está basado en el análisis de algunas escenas con interac-
ción entre el robot y el o los humanos, que fueron grabados en vídeo y posteriormente
sometidos a rellenar unos cuestionarios. En estos cuestionarios, los usuarios respon-
dieron a algunas preguntas, con valores numéricos comprendidos entre 0 y 10 (para
adolescentes) y entre 0 y 4 (para niños). A través de esas preguntas, se quería deter-
minar como el usuario percibe la interacción con el robot, que fue representada con
las siguientes características:
Facilidad de Uso. Como de fácil es de utilizar e interaccionar con el robot sin
conocimiento previo sobre el robot y el sistema. Esto depende de si el sistema
es lo suficientemente intuitivo.
Entretenido/Divertido. Un valor sobre el grado de diversión que el usuario
siente cuando interactúa y juega con el robot.
Inteligencia. Este valor da una idea sobre la percepción que tiene el usuario
del grado de inteligencia del robot.
ASR. Grado de entendimiento que tiene el robot sobre lo que el usuario le dice.
A.2. Descripción de los experimentos
223
TTS. Grado de comprensibilidad y expresividad de la voz del robot.
Comportamiento. Si el comportamiento del robot ha sido coherente durante
la interacción. Esto quiere decir, que los actos del robot han sido coherentes con
lo que el usuario le ha demandado.
Naturalidad. Este aspecto trata de medir, como de natural se comporta el
robot, o como de parecido es al comportamiento humano. Este parámetro está
bastante relacionado con la facilidad de uso.
Aceptación. Con este parámetro se quiere medir el grado de aceptación del
robot y de la interacción, la pregunta concreta es si el usuario prefiere al robot
Maggie o sus dispositivos electrónicos favoritos (vídeo consolas, ordenador, etc).
Sensación producida. Sensación general después de la interacción con el ro-
bot, da satisfacción o de frustración.
Analizando los vídeos, se han recopilado datos como el tiempo máximo de inter-
acción de cada usuario con el robot antes de cansarse o aburrirse, la efectividad de la
comunicación (fallos en el reconocimiento de voz o en la expresión) y el funcionamien-
to general de todo el sistema (numero de habilidades activadas, tipo de habilidades
activadas, número de subdiálogos de aclaración, etc).
Todos los experimentos han sido hechos on-line, ejecutando la arquitectura de
control al completo, que integra todas las capacidades del robot, por lo que el robot
ha actuado de forma totalmente autónoma. Previamente a estos experimentos, se
había usado métodos de "Mago de Oz", pero solo para hacer un ajuste fino de las
gramáticas usadas, los gestos, etc.
En esta sección, se describen los casos de estudio realizados:
A.2.1.
Caso I: interacción individual con adolescentes inexper-
tos
En este primer caso, se ha experimentado con un total de 7 chicos (2 chicos y 5
chicas) de entre 13 y 16 años. Cada chico entró individualmente en el laboratorio,
donde Maggie les estaba esperando (ver Fig. A.1). Esté fue su primer encuentro entre
ambas partes. Se colocó a cada usuario un micrófono inalámbrico
1
y se le dijo que
actuara con naturalidad. El sistema ha sido diseñado para que en el caso que el robot
no conozca al usuario sea auto-explicativo. En el caso de fallos de reconocimiento de
voz, el robot sólo pregunta por la información precisa que necesita.
1
Recientemente ya no es necesario el uso de micrófono inalámbrico por parte del usuario, ya que
el propio robot tiene incorporados sus mecanismos para captar el sonido
224
Apéndice A. Primeros resultados experimentales con el sistema RDS
Figura A.1: Interacción individual con adolescentes sin experiencia previa con el sis-
tema
Como se había notado en otros experimentos, para los niños Maggie es muy atrac-
tiva, por lo que algunas veces es muy difícil medir de que depende que pueda llegar a
aburrirse. En otras palabras, como medir el grado de diversión. Para dar una idea de
la influencia de la perdida de interés en la comunicación (sensación de aburrimiento),
se ha medido el tiempo de interacción total del usuario con el robot. Este parámetro
nos puede dar una idea del grado de diversión en la interacción. Para medir el grado
de diversión también se ha tenido en cuenta el resultado de los cuestionarios.
En algunos casos el usuario se encuentra perdido y mira al desarrollador (nosotros)
pidiéndonos ayuda. Entonces se interviene dándole algún ejemplo de uso. Después se
vuelve a dejar al usuario que continue interactuando con el robot hasta que el quiera.
Se ha tomado un vídeo de cada usuario interactuando. De esta manera se ha podido
medir algunos parámetros dinámicos como el tiempo total de interacción, se había
momentos de largo silencio (más de 2 segundos), número de turnos intercambiados,
fallos de ASR, momentos en los que el usuario recibía ayuda, perdidas de coherencia,
etc.
A.2.2.
Caso II: interacción en pequeños grupos de niños inex-
pertos
En este segundo caso, los experimentos se han llevado a cabo con un pequeño grupo
de cinco niños entre 8 y 9 años (ver Fig. A.2). También se ha querido comprobar como
de fácil es establecer la comunicación si el usuario no sabe nada sobre el robot y es el
robot el que explica el mismo que es capaz de hacer y como es necesario interactuar
con él.
Nuevamente se ha dado un micrófono inalámbrico al grupo de niños, para que
el robot reciba la señal de voz del usuario que quiera hablar. El resto de niños po-
dían acercarse al robot y tocarle, coger el micrófono y tomar la iniciativa o sugerirle
posibilidades al niño poseedor del micrófono.
El robot incorporó todas sus funcionalidades: comunicación verbal y no verbal (asr,
etts, gestos, sonidos, localización de la fuente sonora, etc), y habilidades especiales
para el control de la televisión por diálogo, juegos con peluches, lector de noticias,
A.2. Descripción de los experimentos
225
habilidad de karaoke, etc.
Figura A.2: Grupo de niños interactuando con el robot sin ayuda
Y finalamente, todos los usuarios respondieron a los mismos cuestionarios. Tam-
bién se analizaron los vídeos para tomar conclusiones sobre la interacción. En este
caso se hizo un análisis cualitativo, puesto que la interacción en grupos es más difícil
de analizar cuantitativamente.
A.2.3.
Caso III: Interacción en pequeños grupos con niños su-
pervisados
En este caso, se ha tomado otro pequeño gropo de niños, como en el caso anterior,
pero previamente le se ha dado unas pistas y una demostración de como interactuar
con Maggie (ver Fig. A.3). Por ejemplo, enseñándoles como hablar, que comandos de
voz entiende mejor, el repertorio total de habilidades del robot, etc. Esta vez se ha
focalizado más en las características que tienen que ver con la interacción no verbal.
Por lo tanto, una vez que les se ha hecho un breve tutorial de como interactuar con
el robot, se le ha dado el micrófono a uno de los niños y se le ha dejado interactuando
con el robot. Nuevamente se ha grabado todo en vídeo y entregado al final unos
cuestionarios.
Figura A.3: Investigador presentando a Maggie
226
Apéndice A. Primeros resultados experimentales con el sistema RDS
A.2.4.
Caso IV: interacción en grandes grupos con niños su-
pervisados
En este caso, más de 25 niños interactuaron simultáneamente con el robot. Este
experimento se focalizó en estudiar la interacción verbal y no verbal que ofrece el
sistema de diálogo RDS, y su relación con la facilidad de uso y el entretenimiento que
posibilita el sistema en si mismo (ver Fig. A.4).
Cualquiera de los niños podía coger el micrófono y hablar al robot y cualquiera
podía jugar con los juegos que el usuario activaba para jugar con el robot. Además se
han tomado vídeos de la interacción caótica producida por 25 niños de 8 años, dentro
del laboratorio intentando actuar/jugar/pegar con el robot ...
Figura A.4: Interacción en grandes grupos con niños supervisados
A.3.
Análisis de los vídeos
En esta sección se presentan los resultados obtenidos de análisis de los vídeos de
diferentes escenarios de interacción descritos en la sección superior.
A.3.1.
Caso I: interacción individual con jóvenes inexpertos
En la tabla A.3.1 se muestran algunos parámetros descritos, como la coherencia y
efectividad en la interacción para el Caso I.
Se puede resumir los resultados como sigue. El tiempo total de interacción en los
diferentes caso varia entre 2 y 12 minutos usando entre 1 y 4 habilidades diferentes.
Esto indica que se usa cada habilidad 3 minutos, que está dentro de lo que se podría
esperar y está también dentro de lo que se puede considerar un uso normal de ca-
da habilidad. En otras palabras, el uso de diferentes habilidades no necesita mucho
tiempo de aprendizaje, puesto que los mecanismos de interacción son los mismos.
Respecto al análisis de los turnos, nos gustaría subrayar lo siguiente. Se detecta
unos 4 turnos intercambiados por minutos. Este valor es muy bajo en comparación con
A.3. Análisis de los vídeos
227
Media Desviación Rango
Número de turnos
25
±13
[12, 48]
Número de frases
25
±11
[12, 49]
Fallos de reconocimiento
13
±5
[8, 30]
Frases del robot
35
±22
[6, 66]
Tiempo total (mins)
7
±3
[4, 12]
Momentos de silencio
5
±3
[2, 13]
Tiempo de silencio (secs)
27
±14
[9, 53]
Num. Ayudas de los expertos
10
±6
[2, 26]
Habilidades Usadas
2
±1
[1, 4]
Cuadro A.1: Resultados tras en análisis de los vídeos del Caso I
una interacción natural y recalca la idea que la interacción fue lenta. En parte es cau-
sado por el hecho de que el robot da demasiadas instrucciones y habla mucho el mismo,
dado que no conoce al usuario y se encuentra en modo "auto-explicativo/tutorial". Es-
te hecho es también corroborado con el numero de palabras por turno que es mayor
por parte del robot que por parte del usuario, ya que el usuario es mucho más conciso.
De hecho, en todos los casos los usuarios expresan sólo una frase en cada turno. Esto
muestra que los usuarios ven al robot como una máquina a la que deben hablar con
mucho cuidado (sólo una frase cada vez), porque no es capaz de entender lo que el
humano hace. Los usuarios notan que algunas veces el robot tiene dificultades para
entender alguna cosa que es dicha, y rápidamente lo tienen en cuenta para adaptar
su forma de hablar a una frase por cada turno.
En la tabla A.3.1, se da mas datos específicos sobre el reconocimiento de voz, el
rol del silencio, y los momentos en los que el experto toma la iniciativa para ofrecer
algo de ayuda al usuario.
Media Desviación Rango
Precisión del ASR
46 %
±12 %
[17, 70]
Silencio vs Tiempo total
10 %
±7 %
[4, 25]
Momentos de silencio vs Turnos totales 22 %
±9 %
[8, 33]
Momentos de ayuda vs. Turnos totales 25 %
±10 %
[5, 40]
Cuadro A.2: Valores relativos interesantes del análisis de los vídeos para el Caso I)
Respecto al reconocimiento de voz, el valor medio fue calculado sobre las frases
reconocidas respecto del total de frases pronunciadas por el usuario. Se ha obtenido
un valor muy bajo en comparación con experimentos previos (como por ejemplo en
[Alonso Salichs, 2011]). La causa corresponde a dos orígenes. El primero de todos,
228
Apéndice A. Primeros resultados experimentales con el sistema RDS
es que los usuarios no tenían ningún conocimiento sobre las gramáticas que usa el
reconocedor de voz, que es lo mismo que decir que ellos no conocían nada sobre el
lenguaje formal que el robot es capaz de reconocer. Por lo que el reconocimiento falla
cuando los usuarios dicen frases y palabras fuera del vocabulario/gramáticas que el
robot es capaz de interpretar en eses contexto. Sin embargo, esto ha servido, para
aumentar notablemente el conjunto de reglas recogidas en cada gramática, con todas
las expresiones recogidas y analizadas en los vídeos, con la consiguiente mejorar en la
tasa de reconocimiento para futuros experimentos. La otra causa principal de fallos
de reconocimiento, es que los niños/jóvenes suelen expresarse con menos firmeza (es-
tabilidad en la voz), que un adulto, especialmente si es la primera vez que interactúan
con un robot.
A pesar de que la mitad de las freses no fueron reconocidas correctamente, los
escenarios de interacción fueron lo suficientemente fluidos, de hecho el número de
momentos de silencio, donde ni el robot ni el usuario sabían que decir (perdida de
coherencia), es relativamente baja, sólo el 22 % del total del turnos y menos del 10 %
del tiempo total de interacción.
Algunas veces, el investigador/desarrollador tomó la iniciativa, sólo para mostrar
al usuario que debía decir exactamente al robot, para que este último le entendiese.
Esos breves momentos representaron aproximadamente el 25 % del total de turnos, un
valor muy similar al de los momentos de silencio. Por lo que la cantidad de veces que el
desarrollador ayudó al usuario corresponde con las veces que se perdió completamente
la coherencia.
A.3.2.
Caso II: interacción en pequeños grupos con niños inex-
pertos
En este caso, no se ha hecho una medida cuantitativa de cada parámetro relevante,
sin embargo se ha hecho un análisis cualitativo. Esto es porque los experimentos se
hicieron de un modo diferente al caso anterior. Por ejemplo, el reconocedor de voz no
funciona tan bien para niños de esas edades, y la interacción no verbal toma mayor
protagonismo.
En este escenario, una chica y el robot intentan mantener una conversación. Sin
embargo, el reconocedor de voz falla creando gran hilaridad en los chicos. Ellos se
aproximan al robot e intentan otros modos para interactuar con él: los modos de
visión y tacto. La niña también expresa su estado de ánimo: es la primera vez que
interactuaba con el robot y estaba nerviosa, etc. Después de un minuto, la chica y el
robot lograr entablar una conversación coherente: el robot le pregunta por su nombre,
la saluda y la pregunta por más información personal como su idioma preferido, edad
... información que usa para crear un perfil de usuario de esa niña.
Los otros niños se colocan a una distancia de 3 metros del robot y parecen pasárselo
A.3. Análisis de los vídeos
229
muy bien, ya que están continuamente riéndose. Algunas veces se aproximan al robot
y sugieren cosas que la niña que tiene el micrófono debe decir, siempre entre muchas
risas y carcajadas.
En otro escenario, otro chico coge el micrófono e intenta también interactuar
con Maggie, pero nuevamente el reconocimiento de voz defectuoso pone trabas a la
interacción natural. A pesar de ello el robot le sugiere al niño que hable mas bajo y
mas lentamente, sin embargo el niño grita al robot acrecentando las risas del resto de
sus compañeros, todo ello en un ambiente muy amigable y divertido. En general, los
niños se lo pasaron muy bien y no pidieron, en ningún momento, a los investigadores
parar el experimento.
La principal causa de fallos en la interacción fue la carencia de adaptación del
modo de audio, Por ejemplo, el sistema no adaptó su sensibilidad de reconocimiento
al nivel del volumen de la voz y ruido del entorno. Debido a estos experimentos
se ha trabajado en solventar estos problemas por varias vías. Una de ellas es, para
interacciones con niños pequeños, basar la interacción en etiquetas de radio frecuencia,
con ilustraciones/pictogramas de lo que quiere el niño que haga el robot (ver Fig. A.5).
Por otro lado, se ha mejorado la interacción con voz, mediante un control activo de
volumen (por hardware), que permite normalizar el volumen de entrada de audio,
sea cual sea su intensidad; tanto si el usuario habla alto como bajo, al reconocedor
de voz le llega una señal de audio de un volumen adecuado. Otras técnicas, como la
cancelación activa del eco y la cancelación de ruido estacionario contribuyen a mejorar
la interacción por voz.
Figura A.5: Tarjetas con pictogramas y etiquetas de radio frecuencia
230
Apéndice A. Primeros resultados experimentales con el sistema RDS
A.3.3.
Caso III: interacción supervisada en pequeños grupos
de niños
Después de hacer un mini tutorial sobre como usar el robot y darle el micrófono a
uno de los 5 chicos, ellos comenzaron a hablar con el robot. En este caso, el reconocedor
funcionó muy bien, y la coherencia se mantuvo estable. Primeramente el robot les
preguntó por su edad, nombres, etc. para a continuación darles algunas instrucciones
de como interactuar con el mismo. Seguidamente los niños, consiguieron interactuar
con el robot con éxito activando ciertas habilidades, juegos y acciones que el robot es
capaz de desempeñar. Habilidades como cantar, bailar, controlar la televisión, jugar
a juegos de adivinar personajes, perseguir a una persona, etc. Los chicos aprendieron
también muy rápido como detener y activar cada una de las habilidades.
Un juego que especialmente le gusto a los chicos fue el de jugar con los peluches
(ver la Fig. A.6). Un juego especialmente diseñado para chicos de esa edad y que con-
siste en reconocer formas, figuras, animales, idiomas, todo ello fomentando el trabajo
en grupo. La interacción durante el juego se base en voz y etiquetas de radio frecuen-
cia. El juego consiste en que el robot les hace una pregunta relativa a algún peluche
de los disponibles, los niños deben buscar el animal/peluche que creen que mejor res-
ponde a dicha pregunta y se lo acercan a su nariz. El robot identifica dicho peluche
mediante el sensor de radio frecuencia y les dice si la respuesta es correcta o incorrecta.
Esta operación se repite hasta que se completan un determinado número de pregunta-
s/respuestas (para una mayor explicación consultar [Gonzalez-Pacheco et al., 2011]).
Jugando a este juego se han encontrado algunas características especiales dignas de
comentar. Lo primero de todo es que todos los chicos se mostraban muy activos e
involucrando durante toda la interacción, lo segundo es que empiezan a autoorgani-
zarse, de tal manera que cada uno de ellos desempeña un papel especial en el juego.
Por ejemplo, algunos chicos repetían al resto lo que el robot había preguntado, otros
buscaban de entra la pila de peluches el que creían que era el adecuado, mientras
que otro niño (el mas alto), se encargaba de pasárselo por la nariz del robot. Esta
emergente y espontánea actitud colaborativa entre los niños y el robot nos ha llamado
tremendamente la atención.
Otra actividad que surgió y vale la pena destacar, es la siguiente. Cuando el robot
activa su habilidad de cantar y bailar, los chicos comenzaron espontáneamente a imitar
los movimientos del robot. Se colocaron juntos en una fila e intentaron aprender la
coreografía que el robot estaba llevando a cabo. Este hecho demuestra que los robots
sociales podrían ser muy útiles para una clase de gimnasia o baile u otra actividad
donde los niños tienen que repetir e imitar los movimientos de un maestro/líder.
A.4. Análisis de los cuestionarios
231
Figura A.6: Niños jugando al juego de los peluches
A.3.4.
Caso IV: interacción supervisada en grandes grupos de
niños
En este experimento, se nota que el grado de diversión se incrementa proporcio-
nalmente al número de chicos (unos 255). En el grupo, había chicos que ya conocían
como se usaba el robot puesto que ellos habían estado presente en algunos experimen-
tos. Por lo tanto, los roles entre ellos fueron fácil y rápidamente repartidos: uno de
ellos con experiencia previa cogía el micrófono y guiaba al resto, y los otros jugaban a
los diferentes juegos que el "maestro" activaba. Observando la manera de interactuar
con el robot, rápidamente el resto de chicos también se unieron a la interacción.
También se ha observado que algunos chicos directamente no prestan atención al
robot. Por ejemplo, algunos comenzaron a hablar con los investigadores del laborato-
rio, preguntándoles si podían usar un patinete presente en la sala, o sólo pidiendo si
podían usar un ordenador de los también presentes. Esto podría ser debido al hecho de
que los chicos habían estado visitando la universidad antes de iniciar el experimento
y podrían estar ya más cansados o saturados que otros chicos.
A.4.
Análisis de los cuestionarios
A.4.1.
Caso I: interacción individual con adolescentes inexper-
tos
Lo primero de todo, los cuestionarios intentan dar una idea de como de habituados
están los chicos a interactuar con videojuegos y ordenadores, para darnos una idea
del grado de familiaridad y atracción por los dispositivos electrónicos. Todos ellos
usaban habitualmente esos dispositivos entre 5 y 10 horas por semana, lo que puede
ser considerado como un rango "normal" en nuestra sociedad
2
.
2
En un estudio hecho por la sociedad española FAD (Fundación de Ayuda a la Drogradicción)
en 2002, mas del 40 % de los adolescentes (en edades comprendidas entre los 14 y 18 años) juegan
232
Apéndice A. Primeros resultados experimentales con el sistema RDS
Figura A.7: Caso I. Después de que algunos adolescentes inexpertos actuaran con
Maggie individualmente. Cada columna representa valores medios en el rango de 0-
10, como resultado de las cuestiones sobre algunos aspectos subjetivos de percepción
de cada experimento.
En la Fig. A.7 representa los resultados de los tests. En cada columna se representa
los valores medios dados por el usuario. Todos los usuarios califican la interacción como
una experiencia satisfactoria (valor de la sensación producida). Pero el sistema
todavía carece de facilidad de uso. De hecho, durante los experimentos algunas veces
el desarrollador tubo que dar algunas pistas somo como usar el robot y ampliar las
explicaciones que el robot daba naturalmente, guiando al usuario en el modo correcto
de decir alguna cosa (con las palabras específicas que el robot era capaz de entender).
No obstante, los usuarios percibieron al robot como una máquina inteligente. Su
comportamiento era coherente con la interacción ( cuando los malentendidos sucedían
el robot reaccionaba adecuadamente recobrando la coherencia en la interacción). Hay
que tener en cuenta que aunque los mal entendidos podían ocasionarse fundamental-
mente por fallos en el reconocimiento de voz, muy rara vez ocurrían casos de falsos
positivos, es decir, que el robot entendiese algo diferente a lo dicho. Si el robot en-
tendía algo, casi siempre coincidía con lo que el usuario había dicho. Por lo tanto, a
pesar de los errores en dicho reconocimiento de voz (algo muy habitual en interacción
juegos electrónicos entre 1 y 2 horas al día en días laborables, y mas del 26 % juegan mas de 3 horas
al día los fines de semana.
A.4. Análisis de los cuestionarios
233
natural entre humanos) el diálogo era capaz de reaccionar adecuadamente. Lo que el
robot expresaba por voz y por gestos también fue fácilmente entendido. Finalmente
los usuarios percibieron la interacción como divertida y satisfactoria. Sin embargo,
cuando se les pregunta, en general, si preferían el robot sobre su ordenador personal
o videoconsola, la respuesta general fue que preferían sus dispositivos electrónicos
frente a Maggie.
A.4.2.
Caso II: interacción en pequeños grupos con niños inex-
pertos
En los casos donde los usuarios tenían al rededor de 8 años de edad, usan orde-
nadores y juegos electrónicos durante menos de 5 horas a la semana. Este resultado
puede ser considerado un poco por deajo del rango normal de los niños españoles
descrito superiormente.
Figura A.8: Caso II. Después de una interacción de un grupo pequeño de niños inex-
pertos interactuando con Maggie. Cada columna representa el valor medio en el rango
de 0-4, como el resultado de las preguntas sobre su subjetiva percepción de la inter-
acción en los experimentos que han intervenido.
En la Figura A.8 se representa el valor medio de las respuestas a las mismas
cuestiones que en el caso anterior. Como los usuarios sólo tenían 8 años, se ha adaptado
las respuestas del cuestionario al rango de 0-4 (en lugar de 0 a 10 como en el caso I).
234
Apéndice A. Primeros resultados experimentales con el sistema RDS
Como se esperaba, todos los chicos respondieron que el robot no era capaz de
reconocer correctamente lo que ellos decían (el parámetro asr). Siendo este parámetro
especialmente bajo, y como cabía esperar, es también muy bajo el valor medio del
parámetro relacionado con la facilidad de uso, dado que se ve muy relacionado con la
precisión del reconocimiento de voz.
Los usuarios pudieron entender lo que el robot les dijo (parámetro etts) pero
tuvieron dificultades para entender su comportamiento (parámetro comportamiento).
Por lo tanto en comparación con su ordenador personal o videoconsola, también
este grupo de usuarios, seguían prefiriendo sus dispositivos electrónicos respecto al
robot Maggie. Como era de experar, el parámetro diversión está por dejado del
valor medio del rango dado (por debajo de 2), pero sin embargo los usuarios, como
sensación general, se sintieron confortables con el uso del robot (parámetro sensación
producida).
A.4.3.
Caso III: interacción supervisada en pequeños grupos
de niños
En este caso, los usuarios recibieron algunas instrucciones sobre como hablar al
robot y los resultados reflejan un considerable mejora, respecto al caso anterior, de
todos los parámetros analizados.
Los resultados son mostrados en la figura A.9. Un incremento en el parámetro
asr, el único que mide como el usuario siente la capacidad del robot de entender
el lenguaje hablado, implica un incremento importante en el resto de parámetros:
facilidad de uso, diversión e inteligencia. El grado de felicidad y sensación
general mientras se interactúa con el robot también se ve incrementado, aunque en
menor medida, al tener menos rango de mejora.
Un incremento en la precisión del reconocimiento implica también un incremento
en la percepción de la capacidad de entendimiento del robot, percibida por los usua-
rios. Esto puede ser explicado debido al hecho de que no sólo el usuario es entendido
por el robot, sino que también el robot responde al usuario con las frases apropiadas,
es decir con coherencia, por lo que los usuarios perciben un mejor comportamiento
general.
A.4.4.
Caso IV: interacción supervisada en grandes grupos de
niños
En este caso, había mezclados en el experimento niños con experiencia y sin ella.
Los resultados que se han obtenido son muy similar al caso anterior.
La principal diferente entre este caso y el caso III es el número de usuarios in-
volucrados en los experimentos. Los resultados indican que el número de usuarios
A.5. Conclusiones sobre los experimentos
235
Figura A.9: Caso III. Valores para el grupo de chicos, con cierto conocimiento, inter-
actuando con Maggie. Cada columna representa el valor medio para ese parámetro
en el rango de 0 a 4.
involucrados en la interacción no es un gran obstáculo o impedimento para lograr
entretenimiento con el robot, al igual que para el resto de parámetros, debido a que
las métricas elegidas muestran resultados similares en ambos casos.
A.5.
Conclusiones sobre los experimentos
Se ha probado la interacción entre jóvenes usuarios y Maggie, con su repertorio de
habilidades y modos de interacción, en cuatro escenarios diferentes. Los experimen-
tos con adolescentes muestran que el tiempo de interacción en el que se encuentran
entretenidos es mucho menor que en usuarios más pequeños (niños de 8 años). Sin
embargo no se ha podido medir cual es el tiempo máximo de interacción para el cual
los usuarios se aburren de interactuar con el robot, ya que el tiempo que ha durado
el experimento no ha sido suficiente para que cayesen en el hastío. En sus propias
palabras, ellos pasarían todo el día jugando con Maggie.
La interacción verbal fue todavía lenta (4 turnos por minuto) comparada con la
interacción humana, donde se suelen encontrar al menos 20 turnos por minuto; pero
esta lentitud se ve en gran medida condicionada por la falta de experiencia de los
236
Apéndice A. Primeros resultados experimentales con el sistema RDS
Figura A.10: Caso IV. Grupo grande de chicos interactuando con Maggie. Cada co-
lumna representa valores medios de entre 0 y 4, como resultado de las respuestas
dadas a los cuestionarios al finalizar la interacción
usuarios con el robot, así como el propio modo de interacción, en modo tutorial, de
Maggie cuando se encuentra con usuarios desconocidos para ella.
La precisión del reconocimiento de voz también fue inferior a la que se obtiene en
interacciones naturales entre humanos con plenas capacidades auditivas. Algunas ve-
ces esto ocasiono un cuello de botella para el resto de las capacidades de interacción,
lo que ha servido para potenciar y mejorar el desarrollo del resto de dichas capacida-
des. De está manera la interacción se vuelve menos dependiente del reconocimiento
de voz. Un grado mayor de proactividad por parte del robot también es deseable.
En general, los usuarios inexpertos han necesitado algo de ayuda para interactuar
con el robot: bien sea de otros usuarios con experiencia en la interacción o del propio
grupo de desarrolladores. Sin embargo, la curva de aprendizaje ha sido muy rápida
y los resultados indican que el sistema es muy fácil de usar una vez que se tiene
cierto grado de experiencia con el mismo. Esto es debido, en parte, a las capacidades
expresivas del robot y su facilidad de ser comprendidas.
APÉNDICE
B
Gramáticas y diálogos de ejemplo
237
238
Apéndice B. Gramáticas y diálogos de ejemplo
B.1.
Ejemplos de gramáticas usadas
B.1.1.
Gramática de bienvenida
1
#ABNF 1 . 0 ISO
-8859-1;
2
3
l a n g u a g e e s
-ES ;
4
t a g
-format s e m a n t i c s /1.0 ;
5
6
p u b l i c
$ r o o t = [ $GARBAGE ]
$ l a n g u a g e ;
7
8
$ l a n g u a g e =(
9
h o l a magui { o u t . o p t i o n = g r e e t ;
o u t . l a n g = e s ; } |
10
h o l a { o u t . o p t i o n = g r e e t ;
o u t . l a n g = e s ; } |
11
h e l l o
m a g g i e ! en
-gb { out . o p t i o n = g r e e t ;
o u t . l a n g = en ; } |
12
h e l l o ! en
-gb { out . o p t i o n = g r e e t ;
o u t . l a n g = en ; } |
13
h i ! en
-gb { out . o p t i o n = g r e e t ;
o u t . l a n g = en ; } |
14
e l o u { o u t . o p t i o n = g r e e t ;
o u t . l a n g = en ; } |
15
j e l o u { o u t . o p t i o n = g r e e t ;
o u t . l a n g = en ; } |
16
j a i { o u t . o p t i o n = g r e e t ;
o u t . l a n g = en ; } |
17
j e l o u Magui { o u t . o p t i o n = g r e e t ;
o u t . l a n g = en ; } |
18
j a i
Magui { o u t . o p t i o n = g r e e t ;
o u t . l a n g = en ; } |
19
i d e n t i f i c a r m e { o u t . o p t i o n = l o g i n ;
o u t . l a n g = e s ; } |
20
r e g i s t r a r m e
{ o u t . o p t i o n = e n r o l l ; o u t . l a n g = e s ; } |
21
s a l i r
{ o u t . o p t i o n = e x i t ;
o u t . l a n g = e s ; } |
22
l o g u i n
{ o u t . o p t i o n = l o g i n ;
o u t . l a n g = en ; } |
23
i d e n t i f a i
{ o u t . o p t i o n = l o g i n ;
o u t . l a n g = en ; } |
24
e n r o l l
{ o u t . o p t i o n = e n r o l l ; o u t . l a n g = en ; } |
25
a n r o l l
{ o u t . o p t i o n = e n r o l l ; o u t . l a n g = en ; } |
26
s a i n ap
{ o u t . o p t i o n = e n r o l l ; o u t . l a n g = en ; } |
27
e x i t ! en
-gb
{ o u t . o p t i o n = e x i t ;
o u t . l a n g = en ; } |
28
i d e n t i f y ! en
-gb { out . o p t i o n = l o g i n ;
o u t . l a n g = en ; } |
29
s i g n up ! en
-gb { out . o p t i o n = e n r o l l ; out . l a n g = en ; } |
30
l o g i n | \ \SAMPA=xsampa ; ( l A : g_} I n )
31
{ o u t . o p t i o n = l o g i n ;
o u t . l a n g = en ; } |
32
e n r o l l | \ \SAMPA=xsampa ; ( I n r \ o U l ) | \ \SAMPA=xsampa ; ( Enr \ o U l )
33
{ o u t . o p t i o n = e n r o l l ; o u t . l a n g = en ; } |
34
e x i t | \ \SAMPA=xsampa ; ( Ek_hs@t_h ) | \ \SAMPA=xsampa ; ( Eg_} z I t _ h )
35
{ o u t . o p t i o n = e x i t ;
o u t . l a n g = en ; }
36
) ;
B.1.2.
Gramática Integrador
1
2
#ABNF 1 . 0 ISO
-8859-1;
3
4
l a n g u a g e e s
-ES ;
5
t a g
-format loq -s e m a n t i c s /1.0 ;
6
p u b l i c
$ r o o t = $ i n t e g r a d o r ;
7
8
$ h a b i l i d a d = (
9
a d i v i n a r
p e r s o n a j e s : AKINATOR |
10
h a b l a mas b a j o : BAJARVOLUMEN |
11
b a t e r i a s : BATERIAS | n i v e l de l a s
b a t e r i a s : BATERIAS |
12
c a l l a t e
y a : CALLARSE |
13
no s i g a s
d i c i e n d o mas c o s a s : CALLARSE |
14
cantame a l g o :CANTAR | c a n t e s :CANTAR | c a n t a :CANTAR |
15
q u i e r o que c a n t e s :CANTAR | c a n t a r :CANTAR |
16
s a b e s
c a n t a r :CANTAR |
B.1. Ejemplos de gramáticas usadas
239
17
c u e n t a m e un c h i s t e : CHISTE | dime un c h i s t e : CHISTE |
18
c o n t a r
c a r a s : CONTARCARAS | c o n t a r
p e r s o n a s :CONTARCARAS |
19
d e p o r t e s : DEPORTES | n o t i c i a s
d e p o r t i v a s : DEPORTES |
20
c o r r e o
e l e c t r o n i c o : EMAIL |
21
e s c o n d i t e : ESCONDITE | q u i e n s o y : ESCONDITE |
22
e s t o y c a n s a d o de j u g a r
c o n t i g o : FIN | d u e r m e t e : FIN |
23
v e t e a d o r m i r : FIN | e s t o y
h a r t o de j u g a r
c o n t i g o : FIN |
24
me g u s t a r i a que t e
d u r m i e r a s : FIN |
25
me he c a n s a d o de j u g a r
c o n t i g o : FIN |
26
ya no q u i e r o
j u g a r mas c o n t i g o : FIN |
27
ya no q u i e r o
j u g a r mas : FIN | e s t o y
h a r t o : FIN |
28
a h o r c a d o :HANGMAN |
29
que s a b e s h a c e r : HELP | que p u e d e s h a c e r : HELP |
30
que o p c i o n e s
t i e n e s : HELP | a y u d a : HELP |
31
no s e que h a c e r : HELP | que hago : HELP |
32
ayudame : HELP | no s e que h a c e r : HELP |
33
que puedo h a c e r : HELP | que l e
d i g o : HELP |
34
me a p e t e c e
j u g a r
c o n t i g o : JUGAR |
35
q u i e r o
j u g a r
c o n t i g o : JUGAR |
36
q u i e r o
j u g a r : JUGAR | vamos a j u g a r : JUGAR |
37
r e c o n o c e r m e d i c a m e n t o s : MEDICINAS |
38
r e c o n o c e r
m e d i c i n a s : MEDICINAS |
39
d e j a de h a c e r
e s t o : PARAR | d e j a l o ya : PARAR |
40
e s t a t e
q u i e t a : PARAR | e s t a t e
q u e t o : PARAR | d e t e n t e : PARAR |
41
p a r a : PARAR | o t r a c o s a : PARAR | p a r a t e : PARAR |
42
c a l l a t e un momento : PAUSESPEECH
|
43
r e c o n o c e r
a n i m a l e s : PELUCHES | r e c o n o c e r
p e l u c h e s : PELUCHES |
44
p e l u c h e s : PELUCHES | j u g a r con l o s
p e l u c h e s : PELUCHES |
45
a n i m a l e s : PELUCHES | j u g a r con l o s
a n i m a l e s : PELUCHES |
46
a u t o p r e s e n t a t e : PRESENTACION | p r e s e n t a t e : PRESENTACION |
47
ya p u e d e s
s e g u i r
h a b l a n d o : RESUMESPEECH |
48
p e r s i g u e m e : SIGUEME | p i l l a
p i l l a : SIGUEME | s e g u i r : SIGUEME |
49
s i g u e m e : SIGUEME | vamonos de p a s e o : SIGUEME |
50
vamos a d a r una v u e l t a : SIGUEME | v e n t e c o n m i g o : SIGUEME |
51
h a b l a mas a l t o : SUBIRVOLUMEN |
52
c o n e c t a con l a
t e l e v i s i o n :TELEMANDO |
53
c o n t r o l a
l a
t e l e v i s i o n :TELEMANDO |
54
m a n e j a l a
t e l e v i s i o n :TELEMANDO | t e l e m a n d o :TELEMANDO |
55
mover t u c u e r p o : TELEOPERACION | t e l e o p e r a r t e : TELEOPERACION |
56
c o n t r o l a r
t u c u e r p o : TELEOPERACION |
57
q u i e r o
c o n t r o l a r
t u c u e r p o : TELEOPERACION |
58
q u i e r o mover t u c u e r p o : TELEOPERACION |
59
q u i e r o m o v e r t e : TELEOPERACION |
60
t r e s en r a y a : TICTACTOE |
61
i n f o r m a c i o n
d e l t i e m p o : TIEMPO | t i e m p o m e t e o r o l o g i c o : TIEMPO |
62
t i e m p o p a r a hoy : TIEMPO | t i e m p o m e t e r e o l o g i c o
p a r a hoy : TIEMPO |
63
e l
t i e m p o de hoy : TIEMPO | e l
t i e m p o : TIEMPO |
64
t i e m p o p a r a hoy : TIEMPO |
65
v o l v e r
a l
i n i c i o : FIN |
66
h a b l a
l o mas a l t o
p o s i b l e :VOLUMENMAX |
67
h a b l a
l o mas b a j o
p o s i b l e :VOLUMENMIN |
68
q u i e r o
h a c e r t e una p r e g u n t a : INFORMACION
|
69
q u i e r o
h a c e r t e u n a s p r e g u n t a s : INFORMACION
|
70
n e c e s i t o
i n f o r m a c i o n : INFORMACION |
71
n e c e s i t o
s a b e r una c o s a : INFORMACION |
72
n e c e s i t o
s a b e r u n a s c o s a s : INFORMACION |
73
q u i e r o
s a b e r una c o s a : INFORMACION |
74
q u i e r o
e s u c h a r m u s i c a : MUSIC | ponme m u s i c a : MUSIC |
75
me a p e t e c e
e s c u c h a r m u s i c a : MUSIC |
76
a t a c a l o : ATACAR | a t a c a l e : ATACAR | a t a c a : ATACAR |
77
como t e
l l a m a s :ASKNAME | dime t u nombre :ASKNAME |
240
Apéndice B. Gramáticas y diálogos de ejemplo
78
c u a l
e s t u e d a d : ASKAGE | que e d a d t i e n e s : ASKAGE |
79
q u i e r o que t e
d e s p i e r t e s :WAKEUP | d e s p i e r t a t e :WAKEUP
80
81
){ @ S k i l l
$ v a l u e };
82
83
$ i n t e g r a d o r = [ $GARBAGE ]
$ h a b i l i d a d ;
B.1.3.
Gramática para la teleoperación multimodal del robot
1
2
#ABNF 1 . 0 ISO -8859-1;
3
4
l a n g u a g e e s
-ES ;
5
t a g
-format s e m a n t i c s /1.0 ;
6
7
p u b l i c
$ r o o t = [ $GARBAGE ]
$ a c t i o n ;
8
9
$ a c t i o n =(
10
s u b e l o { o u t . A c t i o n = s u b i r ; } |
11
b a j a l o { o u t . A c t i o n = b a j a r ; } |
12
s u b e
e l
b r a z o d e r e c h o { o u t . A c t i o n = s u b i r ;
o u t . B o d y P a r t = b r a z o _ d e r e c h o
; } |
13
s u b e
e l
b r a z o
i z q u i e r d o { o u t . A c t i o n = s u b i r ;
o u t . B o d y P a r t =
b r a z o _ i z q u i e r d o ; } |
14
b a j a
e l
b r a z o d e r e c h o { o u t . A c t i o n = b a j a r ;
o u t . B o d y P a r t = b r a z o _ d e r e c h o
; } |
15
b a j a
e l
b r a z o
i z q u i e r d o { o u t . A c t i o n = b a j a r ;
o u t . B o d y P a r t =
b r a z o _ i z q u i e r d o ; } |
16
g i r a l a a l a
d e r e c h a { o u t . A c t i o n = g i r a r d e r e c h a ; } |
17
g i r a l a a l a
i z q u i e r d a { o u t . A c t i o n = g i r a r i z q u i e r d a ; } |
18
g i r a
l a
c a b e z a a l a
d e r e c h a { o u t . A c t i o n = g i r a r d e r e c h a ;
o u t . B o d y P a r t =
c a b e z a ; } |
19
g i r a
l a
c a b e z a a l a
i z q u i e r d a { o u t . A c t i o n = g i r a r i z q u i e r d a ;
o u t . B o d y P a r t
= c a b e z a ; } |
20
v e t e a l a
d e r e c h a { o u t . A c t i o n = m o v e r d e r e c h a ;
o u t . B o d y P a r t = b a s e ; } |
21
v e t e a l a
i z q u i e r d a { o u t . A c t i o n = m o v e r i z q u i e r d a ;
o u t . B o d y P a r t = b a s e ;
} |
22
r e t r o c e d e { o u t . A c t i o n = r e t r o c e d e r ;
o u t . B o d y P a r t = b a s e ; } |
23
a v a n z a { o u t . A c t i o n = a v a n z a r ;
o u t . B o d y P a r t = b a s e ; } |
24
e s t a t e
q u i e t a { o u t . A c t i o n = p a r a r ; } |
25
p a r a t e { o u t . A c t i o n = p a r a r ; } |
26
p a r a { o u t . A c t i o n = p a r a r ; } |
27
d e j a l o y a { o u t . A c t i o n = p a r a r ; } |
28
no l o h a g a s mas { o u t . A c t i o n = p a r a r ; } |
29
v e t e
a l
c a r g a d o r { o u t . A c t i o n = c a r g a d o r ;
o u t . B o d y P a r t = b a s e ; }
|
30
a c e r c a t e
a l
c a r a g d o r { o u t . A c t i o n = c a r g a d o r ;
o u t . B o d y P a r t = b a s e ; }
|
31
v e t e a l a
p u e r t a { o u t . A c t i o n = p u e r t a ;
o u t . B o d y P a r t = b a s e ; }
|
32
a c e r c a t e a l a
p u e r t a { o u t . A c t i o n = p u e r t a ;
o u t . B o d y P a r t = b a s e ; }
|
33
a c e r c a t e a l a
t e l e v i s i o n { o u t . A c t i o n = t e l e v i s i o n ;
o u t . B o d y P a r t = b a s e
; }
|
34
v e t e a l a
t e l e v i s i o n { o u t . A c t i o n = t e l e v i s i o n ;
o u t . B o d y P a r t = b a s e ; }
35
) ;
B.1.4.
Gramática para la selección de juegos
1
#ABNF 1 . 0 ISO -8859-1;
2
3
l a n g u a g e e s
-ES ;
4
t a g
-format loq -s e m a n t i c s /1.0 ;
B.2. Diálogos de voz siguiendo el estándar VoiceXML
241
5
p u b l i c
$ r o o t = $ i n t e g r a d o r ;
6
7
$ j u e g o = (
8
a d i v i n a r
p e r s o n a j e s : AKINATOR |
9
h a b l a mas b a j o : BAJARVOLUMEN |
10
c a l l a t e
y a : CALLARSE |
11
no s i g a s
d i c i e n d o mas c o s a s : CALLARSE |
12
e s c o n d i t e : ESCONDITE | q u i e n s o y : ESCONDITE |
13
a h o r c a d o :HANGMAN |
14
d e j a de h a c e r
e s t o : PARAR | d e j a l o ya : PARAR | e s t a t e
q u i e t a : PARAR |
15
c a l l a t e un momento : PAUSESPEECH |
16
r e c o n o c e r
a n i m a l e s : PELUCHES | r e c o n o c e r
p e l u c h e s : PELUCHES |
17
p e l u c h e s : PELUCHES | j u g a r con l o s
p e l u c h e s : PELUCHES |
18
a n i m a l e s : PELUCHES | j u g a r con l o s
a n i m a l e s : PELUCHES |
19
ya p u e d e s
s e g u i r
h a b l a n d o : RESUMESPEECH |
20
p e r s i g u e m e : SIGUEME | p i l l a
p i l l a : SIGUEME | s e g u i r : SIGUEME |
21
s i g u e m e : SIGUEME | vamonos de p a s e o : SIGUEME |
22
vamos a d a r una v u e l t a : SIGUEME | v e n t e c o n m i g o : SIGUEME |
23
h a b l a mas a l t o : SUBIRVOLUMEN |
24
t r e s en r a y a : TICTACTOE |
25
h a b l a
l o mas a l t o
p o s i b l e :VOLUMENMAX |
26
h a b l a
l o mas b a j o
p o s i b l e : VOLUMENMIN
27
){@Game $ v a l u e };
28
29
$ i n t e g r a d o r = [ $GARBAGE ]
$ j u e g o ;
B.1.5.
Gramática para el control de la televisión
1
#ABNF 1 . 0 ISO -8859-1;
2
3
l a n g u a g e e s
-ES ;
4
t a g
-format loq -s e m a n t i c s /1.0 ;
5
6
p u b l i c
$ r o o t = [ $GARBAGE ]
$ t e l e m a n d o ;
7
8
$ t e l e m a n d o = (
9
e n c i e n d e
l a
t e l e v i s i o n :ON | e n c i e n d e
l a
t e l e :ON |
10
a p a g a l a
t e l e : OFF | a p a g a l a
t e l e v i s i o n : OFF |
11
s u b e un c a n a l : UP | b a j a un c a n a l :DOWN |
12
pon l a
r a d i o :FM | pon l a
t e l e v i s i o n
d i g i t a l
t e r r e s t r e : TDT |
13
s u b e
e l v o l u m e n :VOLUMENMAS | pon l a
t e l e : TDT | pon l a
t e l e v i s i o n : TDT |
14
b a j a
e l
v o l u m e n :VOLUMENMENOS | d e j a de m a n e j a r
l a
t e l e v i s i o n : FINTV |
15
d e j a de c o n t r o l a r
l a
t e l e v i s i o n : FINTV | d e j a de m a n e j a r
l a
t e l e : FINTV |
16
d e j a de c o n t r o l a r
l a
t e l e : FINTV | d e j a
l a
t e l e : FINTV |
17
d e j a
l a
t e l e v i s i o n : FINTV
18
){@Comando $ v a l u e };
B.2.
Diálogos de voz siguiendo el estándar Voi-
ceXML
B.2.1.
Diálogo de entrada al sistema
1
?xml v e r s i o n= 1 . 0 e n c o d i n g= ISO
-8859-1?
2
v x m l x m l n s= h t t p : / /www . w3 . o r g / 2 0 0 1 / v x m l
3
x m l n s : x s i = h t t p : / /www . w3 . o r g /2001/ XMLSchema
-i n s t a n c e
4
x s i : s c h e m a L o c a t i o n= h t t p : / /www . w3 . o r g /20 0 1 / v x m l h t t p : / /www . w3 . o r g /TR/ v o i c e x m l 2 0
/ v x m l . x s d
242
Apéndice B. Gramáticas y diálogos de ejemplo
5
v e r s i o n= 2 . 0
6
a p p l i c a t i o n= r o o t D o c u m e n t . v x m l
7
8
9
10
11
12
f o r m i d= Main
13
14
p r o p e r t y name= t i m e o u t v a l u e= 5 s /
15
v a r name = n e x p r = 0 /
16
17
18
s c r i p t ![CDATA [
19
// S c r i p t
p a r a o b t e n e r m e d i a n t e d a t a
v a l o r e s
g u a r d a d o s en d o c u m e n t o s XML
i n d e p e n d i e n t e s
20
// r e t r i e v e
t h e
v a l u e
c o n t a i n e d
i n
t h e node t f r o m t h e DOM e x p o s e d by d
21
f u n c t i o n GetData ( documentoXML ,
n o m b r e U s u a r i o ,
p r o p i e d a d O b t e n e r ) {
22
t r y {
23
24
v a r
u s u a r i o s N o d e L i s t = documentoXML . getElementsByTagName ( u s e r ) ;
25
26
f o r ( v a r i = 0 ; i u s u a r i o s N o d e L i s t . l e n g t h ; i++ ) {
27
v a r u s u a r i o N o d e = u s u a r i o s N o d e L i s t . i t e m ( i ) ;
28
i f ( u s u a r i o N o d e . h a s A t t r i b u t e s ( ) == t r u e ) {
29
i f ( u s u a r i o N o d e . h a s A t t r i b u t e ( ' name ' ) == t r u e ) {
30
v a r nameUser
= u s u a r i o N o d e . g e t A t t r i b u t e ( ' name ' ) ;
31
32
i f ( u s u a r i o N o d e . h a s A t t r i b u t e ( p r o p i e d a d O b t e n e r ) == t r u e ) {
33
34
i f ( ( nameUser+ == n o m b r e U s u a r i o ) ) {
35
v a r
v a l o r D e v o l v e r = u s u a r i o N o d e . g e t A t t r i b u t e (
p r o p i e d a d O b t e n e r ) ;
36
r e t u r n v a l o r D e v o l v e r+ ;
37
}
38
}
39
}
40
41
}
42
}
43
r e t u r n -2;
44
} c a t c h ( e ) {
45
r e t u r n -1;
// t h e v a l u e
c o u l d n o t be r e t r i e v e d ,
s o r e t u r n
t h i s
i n s t e a d
46
}
47
}
48
49
50
// S c r i p t
p a r a o b t e n e r m e d i a n t e d a t a
v a l o r e s
g u a r d a d o s en d o c u m e n t o s XML
i n d e p e n d i e n t e s
51
// r e t r i e v e
t h e v a l u e
c o n t a i n e d
i n
t h e node t f r o m t h e DOM e x p o s e d by d
52
f u n c t i o n S e t D a t a ( documentoXML ,
n o m b r e U s u a r i o ,
p r o p i e d a d C a m b i a r ) {
53
// t r y {
54
55
v a r
u s u a r i o s N o d e L i s t = documentoXML . getElementsByTagName ( u s e r ) ;
56
57
f o r ( v a r i = 0 ; i u s u a r i o s N o d e L i s t . l e n g t h ; i++ ) {
58
v a r u s u a r i o N o d e = u s u a r i o s N o d e L i s t . i t e m ( i ) ;
59
i f ( u s u a r i o N o d e . h a s A t t r i b u t e s ( ) == t r u e ) {
60
i f ( u s u a r i o N o d e . h a s A t t r i b u t e ( ' name ' ) == t r u e ) {
61
v a r nameUser
= u s u a r i o N o d e . g e t A t t r i b u t e ( ' name ' ) ;
62
B.2. Diálogos de voz siguiendo el estándar VoiceXML
243
63
i f ( u s u a r i o N o d e . h a s A t t r i b u t e ( p r o p i e d a d C a m b i a r ) == t r u e ) {
64
65
i f ( ( nameUser+ == n o m b r e U s u a r i o ) ) {
66
v a r
e x p e r i e n c e = u s u a r i o N o d e . g e t A t t r i b u t e (
p r o p i e d a d C a m b i a r ) ;
67
v a r
e n t e r o = p a r s e I n t ( e x p e r i e n c e ) +1;
68
u s u a r i o N o d e . s e t A t t r i b u t e ( ' e x p e r i e n c e ' , e n t e r o ) ;
69
r e t u r n e n t e r o ;
70
}
71
}
72
}
73
74
}
75
}
76
r e t u r n -2;
77
/
} c a t c h ( e ) {
78
r e t u r n
-1;
// t h e
v a l u e
c o u l d n o t be r e t r i e v e d ,
s o r e t u r n
t h i s
i n s t e a d
79
}
/
80
}
81
]] / s c r i p t
82
83
b l o c k
84
!
-- S p a n i s h C o n v e r s a t i o n --
85
86
!
-- Non v e r b a l communication --
87
prompt \e m o t i o n=happy /prompt
88
prompt#emit$NEW_STATE_REQUEST$2/prompt
89
prompt#emit$EMOTION_SPEECH_DETECTION_SKILL_START/prompt
!
--
A c t i v a m o s
l a
d e t e c c i o n de e m o c i o n e s
--
90
!
--prompt#emit$GESTURE_STOP_LOOP/prompt
91
prompt#emit$GESTURE_ZERO/prompt
--
92
prompt#emit$PARPADEO_INIT/prompt
93
prompt#emit$VOICE_TRACKER_SKILL_START/prompt
94
prompt#Sound$HELLO/prompt
95
prompt#Sound$HELLO/prompt
96
prompt#emit$GESTURE_STOP_LOOP/prompt
97
prompt#emit$GESTURE_TRALARA/prompt
98
prompt c o u n t= 1 #s e t G r a m m a r $ e n r o l l O r L o g i n . gram/prompt
99
prompt#m u l t i v e r i f c a t i o n /prompt
100
/ b l o c k
101
grammar s r c = . . / . . / a s r / Grammars / t r i v i a l . g r x m l t y p e= a p p l i c a t i o n / s r g s+xml
mode= v o i c e xml : l a n g= e s
-ES v e r s i o n= 1 . 0 /
102
103
104
!
-- Para f i j a r l a v a r i a b l e l e n g u a j e que s e r a comun a t o d o s l o s documentos ,
y a que e s t a
d e c l a r a d a en e l
r o o t D o c u m e n t . xml
--
105
f i e l d name = l a n g
106
f i l l e d
107
!
--prompt#emit$GESTURE_GAZE/prompt--
108
prompt#emit$GESTURE_HEAD_ASSERT$1/prompt
109
i f
cond = l a n g == ' e s '
110
prompt#s e t L a n g u a g e $ e s /prompt
111
a s s i g n name = l a n g u a g e e x p r= ' e s ' /
112
a s s i g n name = a p p l i c a t i o n . l a n g u a g e e x p r= ' e s ' /
113
e l s e i f
cond = l a n g == ' en ' /
114
prompt#s e t L a n g u a g e $ e n /prompt
115
a s s i g n name = l a n g u a g e e x p r= ' en ' /
116
a s s i g n name = a p p l i c a t i o n . l a n g u a g e e x p r= ' en ' /
117
/ i f
118
/ f i l l e d
119
/ f i e l d
244
Apéndice B. Gramáticas y diálogos de ejemplo
120
121
f i e l d name= o p t i o n
122
f i l l e d
123
prompt#emit$NEW_STATE_REQUEST$2/prompt
124
prompt#emit$ESPERANDO_START/prompt
125
126
i f
cond = o p t i o n == ' l o g i n '
127
goto n e x t = l o g i n . v x m l /
128
e l s e i f
cond = o p t i o n == ' e n r o l l ' /
129
goto n e x t = e n r o l l . v x m l /
130
e l s e i f
cond = o p t i o n == ' g r e e t ' /
131
132
i f
cond = l a s t r e s u l t $ . n a m e u s e r s p e a k i n g == ' unknown '
133
!
-- prompte s : \ emotion=sad /prompt --
134
prompte s : No t e c o n o z c o . / prompt
135
prompt#emit$GESTURE_HEAD_DENY$1/prompt
136
prompte s : \ e m o t i o n=happy /prompt
137
goto n e x t = #SubD_Response /
138
139
e l s e /
!
-- USUARIO IDENTIFICADO --
140
i f
cond = l a s t r e s u l t $ . s c o r e s i l t ;
2 . 5
141
prompt#emit$GESTURE_HEAD_DENY$1/prompt
142
a s s i g n name = n e x p r = n +1 /
143
i f
cond= n l t ; 3
144
prompte s : C r e o que e r e s v a l u e
e x p r=
l a s t r e s u l t $ . n a m e u s e r s p e a k i n g / . P e r o no
e s t o y
s e g u r o .
V u e l v e a s a l u d a r m e . /prompt
145
goto n e x t i t e m = l a n g /
146
e l s e /
147
148
prompte s : No t e c o n o z c o /prompt
149
prompte s : \ e m o t i o n=happy /prompt
150
goto n e x t = #SubD_Response /
151
/ i f
152
153
e l s e /
154
155
prompt#sound$AMAZING/prompt
156
prompt#emit$GESTURE_YUPI$1/prompt
157
!
--prompt#NLG$HELLO/prompt --
158
prompt \NLG=HELLO v a l u e
e x p r= l a s t r e s u l t $ .
n a m e u s e r s p e a k i n g //prompt
159
a s s i g n name = a p p l i c a t i o n . userName e x p r=
l a s t r e s u l t $ . n a m e u s e r s p e a k i n g /
160
161
162
163
!
-- ___________________CARGAMOS EL PERFIL DEL
USUARIO________________
--
164
!
-- Abrimos e l f i c h e r o con l a i n f o r m a c i o n --
165
166
v a r name= d i r e c t o r i o /
167
i f
cond = l a n g u a g e == ' e s '
168
a s s i g n name = d i r e c t o r i o e x p r= ' esES ' /
169
e l s e i f
cond = l a n g u a g e == ' en ' /
170
a s s i g n name = d i r e c t o r i o e x p r= ' enGB ' /
171
/ i f
172
d a t a name= u s e r s s r c e x p r =
' . . / . . / a s r /
K n o w l e d g e B a s e / ' +
d i r e c t o r i o + ' / u s e r s . xml ' /
B.2. Diálogos de voz siguiendo el estándar VoiceXML
245
173
!
--data name= u s e r s s r c = f i l e : / home/ u s e r / manager
/ long_term_memory / a s r / K n o w l e d g e B a s e / esES / u s e r s .
xml /
--
174
175
!
-- Incrementamos l a e x p e r i e n c i a --
176
prompt#a d d E x p e r i e n c e $ v a l u e
e x p r= l a n g u a g e /$
v a l u e
e x p r= a p p l i c a t i o n . userName //prompt
177
!
--
178
v a r name= v a l o r D e v u e l t o e x p r= S e t D a t a ( u s e r s ,
a p p l i c a t i o n . userName ,
' e x p e r i e n c e ' ) /
179
prompte s : Nuevo v a l o r de e x p e r i e n c i a v a l u e
e x p r=
v a l o r D e v u e l t o / /prompt
180
--
181
182
!
-- Cargamos l a edad --
183
v a r name= v a l o r D e v u e l t o e x p r= GetData ( u s e r s ,
a p p l i c a t i o n . userName ,
' a g e ' ) /
184
prompte s :
T i e n e s una e d a d de v a l u e
e x p r=
v a l o r D e v u e l t o / /prompt
185
a s s i g n name = a p p l i c a t i o n . u s e r A g e e x p r=
v a l o r D e v u e l t o /
186
187
!
-- Cargamos l a e x p e r i e n c i a --
188
189
v a r name= v a l o r D e v u e l t o e x p r= GetData ( u s e r s ,
a p p l i c a t i o n . userName ,
' e x p e r i e n c e ' ) /
190
prompte s :
T i e n e s una e x p e r i e n c i a de v a l u e
e x p r=
v a l o r D e v u e l t o / /prompt
191
a s s i g n name = a p p l i c a t i o n . e x p e r i e n c e e x p r=
v a l o r D e v u e l t o /
192
193
194
!
-- Vamos a l i n t e g r a d o r --
195
goto n e x t = i n t e g r a t o r . v x m l /
196
/ i f
197
/ i f
198
e l s e i f
cond = o p t i o n == ' r f i d G r e e t ' /
199
prompt#sound$AMAZING/prompt
200
prompt#emit$GESTURE_YUPI$1/prompt
201
goto n e x t = i n t e g r a t o r . v x m l /
202
203
e l s e i f
cond = o p t i o n == ' e x i t ' /
204
prompte s : A d i o s . H a s t a o t r a . / prompt
205
e x i t /
206
/ i f
207
/ f i l l e d
208
209
nomatch
210
prompt#Sound$ERROR/prompt
211
prompt#emit$GESTURE_HEAD_DENY$1/prompt
212
goto n e x t i t e m = o p t i o n /
213
/nomatch
214
215
n o i n p u t
216
!
-- prompt#NLG$NOT_INPUT/prompt --
217
prompte s : Hola /prompt
218
goto n e x t i t e m = o p t i o n /
219
/ n o i n p u t
220
221
222
246
Apéndice B. Gramáticas y diálogos de ejemplo
223
/ f i e l d
224
/form
225
226
f o r m i d= SubD_Response
227
s u b d i a l o g name=SubD_SiONo s r c= r e s p o n s e _ y e s _ n o . v x m l
228
229
param name= m y q u e s t i o n
e x p r= Q u i e r e s r e s p o n d e r m e a u n a s p r e g u n t a s p a r a
c o n o c e r n o s m e j o r ?
/
230
f i l l e d
231
i f
cond=SubD_SiONo . R e s p u e s t a == ' S I '
232
prompt#emit$GESTURE_HEAD_ASSERT$1/prompt
233
goto n e x t = e n r o l l . v x m l /
234
e l s e /
235
prompt#emit$GESTURE_HEAD_DENY$1/prompt
236
promptV a l e . No . /prompt
237
goto n e x t = i n t e g r a t o r . v x m l /
238
/ i f
239
/ f i l l e d
240
/ s u b d i a l o g
241
/form
242
/vxml
B.2.2.
Diálogo de registro en el sistema
1
?xml v e r s i o n= 1 . 0 e n c o d i n g= ISO
-8859-1?
2
v x m l x m l n s= h t t p : / /www . w3 . o r g / 2 0 0 1 / v x m l
3
x m l n s : x s i = h t t p : / /www . w3 . o r g /2001/ XMLSchema
-i n s t a n c e
4
x s i : s c h e m a L o c a t i o n= h t t p : / /www . w3 . o r g /20 0 1 / v x m l h t t p : / /www . w3 . o r g /TR/ v o i c e x m l 2 0
/ v x m l . x s d
5
v e r s i o n= 2 . 0
6
a p p l i c a t i o n= r o o t D o c u m e n t . v x m l
7
8
9
!
-- Para almacenar i n f o r m a c i o n de l a v o i c e P r i n t --
10
v a r name = name/
11
v a r name = a g e /
12
13
f o r m i d= E n r o l l
14
15
grammar s r c = . . / . . / a s r / Grammars / t r i v i a l . g r x m l t y p e= a p p l i c a t i o n / s r g s+xml
mode= v o i c e xml : l a n g= e s
-ES v e r s i o n= 1 . 0 /
16
17
v a r name = n e x p r = 1 /
18
19
f i e l d name= I d i o m a
20
!
-- F i j a m o s una u n i c a g r a m a t i c a m u l t i l e n g u a j e --
21
prompt c o u n t= 1 #w i t h o u t M u l t i v e r i f i c a t i o n /prompt
22
prompt c o u n t= 1 #s e t G r a m m a r $ i d i o m a s . gram/prompt
23
prompt
24
e s : C u a l e s t u i d i o m a
p r e f e r i d o ? | en : What i s
y o u r
f a v o u r i t e
l a n g u a g e ?
/prompt
25
26
f i l l e d
27
prompt#emit$GESTURE_HEAD_ASSERT$1/prompt
28
i f
cond = I d i o m a == ' ENGLISH '
29
prompt#s e t L a n g u a g e $ e n /prompt
30
promptP e r f e c t .
I know t h a t you p r e f e r a E n g l i s h
c o n v e r s a t i o n /prompt
31
a s s i g n name = a p p l i c a t i o n . l a n g u a g e e x p r= ' en ' /
32
e l s e i f
cond = I d i o m a == ' SPANISH ' /
B.2. Diálogos de voz siguiendo el estándar VoiceXML
247
33
a s s i g n name = a p p l i c a t i o n . l a n g u a g e e x p r = ' e s ' /
34
prompt#s e t L a n g u a g e $ e s /prompt
35
prompt#emit$GESTURE_WINK_LEFT/prompt
36
promptH a b l a r e m o s t u y yo s i e m p r e en c a s t e l l a n o /
prompt
37
/ i f
38
a s s i g n name = n e x p r = 1 /
39
/ f i l l e d
40
41
n o i n p u t
42
prompte s : Dime t u i d i o m a | en : Your l a n g u a g e . P l e a s e . /prompt
43
a s s i g n name = n e x p r = n +1 /
44
/ n o i n p u t
45
/ f i e l d
46
47
48
f i e l d name=Name
49
prompt cond = l a n g u a g e == ' en ' #setGrammar$enGB / names . gram/prompt
50
prompt c o n d = l a n g u a g e == ' e s ' #s e t G r a m m a r $ n o m b r e s . gram/prompt
51
prompte s : Me g u s t a r i a
s a b e r como t e
l l a m a s . Dime t u nombre p o r f a v o r
. . | en : I n e e d know y o u r name .
S o r r y . Say me y o u r name . /prompt
52
53
f i l l e d
54
promptH o l a v a l u e
e x p r = l a s t r e s u l t $ . u t t e r a n c e //prompt
55
a s s i g n name = name e x p r = l a s t r e s u l t $ . u t t e r a n c e /
56
a s s i g n name = a p p l i c a t i o n . userName e x p r= l a s t r e s u l t $ .
u t t e r a n c e /
57
prompt#emit$GESTURE_GREET$1/prompt
58
a s s i g n name = n e x p r = 1 /
59
/ f i l l e d
60
61
n o i n p u t
62
prompte s : Dime t u nombre . | en : y o u r name .
P l e a s e . /prompt
63
a s s i g n name = n e x p r = n +1 /
64
/ n o i n p u t
65
66
/ f i e l d
67
68
69
f i e l d name= E n t e r o
70
71
prompt cond = l a n g u a g e == ' en ' #setGrammar$enGB / i n t e g e r . gram/
prompt
72
prompt cond = l a n g u a g e == ' e s ' #s e t G r a m m a r $ i n t e g e r . gram/prompt
73
prompte s : C u a n t o s a n y o s
t i e n e s ? | en : How o l d
a r e you ?/prompt
74
75
f i l l e d
76
prompt#emit$GESTURE_STOP_LOOP/prompt
77
prompt#emit$GESTURE_HEAD_ASSERT$1/prompt
78
promptv a l u e
e x p r = l a s t r e s u l t $ . u t t e r a n c e //prompt
79
a s s i g n name = a g e e x p r = E n t e r o /
80
a s s i g n name = a p p l i c a t i o n . u s e r A g e e x p r= E n t e r o /
81
prompte s : Ahora q u i e r o a p r e n d e r m e t u t u n o de v o z . Sa lud ame .
/prompt
82
g o t o n e x t = #I n v o k e S u b D i a l g o /
83
/ f i l l e d
84
85
n o i n p u t
86
prompte s : Dime t u e d a d | en : y o u r a g e .
P l e a s e /prompt
87
a s s i g n name = n e x p r = n +1 /
248
Apéndice B. Gramáticas y diálogos de ejemplo
88
/ n o i n p u t
89
90
/ f i e l d
91
92
/form
93
94
!
-- F o r m u l a r i o desde e l que vamos a i n v o c a r a l s u b d i a l o g o que nos va a r e g i s t r a r l a s
h u e l l a s de v o z
--
95
f o r m i d= I n v o k e S u b D i a l g o
96
s u b d i a l o g name= V o i c e p r i n t s s r c= v o i c e p r i n t s . v x m l
97
param name=name e x p r= document . name /
98
param name= a g e e x p r= document . a g e /
99
param name= l a n g u a g e e x p r= a p p l i c a t i o n . l a n g u a g e /
100
101
f i l l e d
102
prompt#emit$GESTURE_STOP_LOOP$1/prompt
103
g o t o n e x t = i n t e g r a t o r . v x m l /
104
/ f i l l e d
105
106
/ s u b d i a l o g
107
108
/form
109
110
/vxml
APÉNDICE
C
Glosario de Acrónimos
AC (Acto Comunicativo): unidad mínima de intercambio de información me-
diante diálogo natural. En la práctica, para nuestro sistema, está información
es formalizada mediante el estándar NLSML e incluye toda la información mul-
timodal obtenida durante un intervalo de tiempo. Es consecuencia de la adap-
tación de la teoría de actos comunicativos en la interacción entre humanos a
nuestro sistema artificial de interacción por diálogos. Los actos comunicativos
pueden ser expresivos (salida), si los realiza uno mismo, o de percepción (entra-
da) si los realiza el otro interlocutor.
API (Application Programming Interface): es el conjunto de funciones y proce-
dimientos (o métodos, en la programación orientada a objetos) que ofrece cierta
biblioteca para ser utilizado por otro software como una capa de abstracción y
comunicación.
ASR (Automatic Speech Recognition): Reconocimiento Automático del Habla
mediante computador. Es la capacidad de transcribir voz a texto escrito.
AU (Action Unit): es la unidad mínima de la que se forman las expresiones
faciales. Cada una de estas AUs tiene distintos niveles de intensidad. Forma
parte de la teoría FACS.
BML (Behaviour Markup Language): lenguaje en XML que especifica como
codificar actos comunicativos de expresión multimodal para robot humanoides.
En este lenguaje se especifican marcas que permite la sincronización temporal
entre los diversos modos.
249
250
Apéndice C. Glosario de Acrónimos
DMS (Dialog Manager System): Es el módulo del sistema de diálogo que se
encarga de la gestión del diálogo, es decir de teniendo en cuenta las entradas
que generan los módulos de percepión, genera movimientos en el flujo del diálogo
y acciones (actos comunicativos de expresión).
ECMAScript: Lenguaje de javascript incrustado dentro de las gramáticas para
definir las reglas semánticas de la gramática.
ETTS (Emotional Text To Spech): Síntesis de texto a voz con recreación arti-
ficial de emociones.
FACS (Facial Action Coding System) sistema que codifica las expresiones facia-
les como un conjunto de unidades básicas (AUs) susceptibles de ser combinadas
para expresar emociones en el rostro.
Gramáticas: Conjunto de reglas que establecen las combinaciones de palabras
válidas para un subconjunto del lenguaje. Si además añaden reglas semánticas,
se conocen como gramáticas semánticas.
VoiceXML: lenguaje estándar de especificación de aplicaciones de voz que facili-
ta su desarrollo. Se basa en el paradigma de rellenado de huecos de información.
Existen varias versiones de este estándar. Partiendo del estándar se pueden ha-
cer extensiones o modificaciones para adaptar su uso, tal y como se ha hecho
en este trabajo.
HRI (Human-Robot Interaction): Es el tipo de interacción que se produce en-
tre uno o varios humanos, con uno o varios robots. Constituye el campo de
investigación fundamental de este trabajo.
IBL (Instruction Based Learning): aprendizaje de robots por instrucciones.
IDiM (Interpretad Dialog Manager): es el nombre del gestor de diálogo del
sistema de diálogo RDS aquí presentado.
NLG (Natural Language Generation): es el conjunto de técnicas para generación
de lenguaje natural, es decir de sintetizar voz partiendo de conceptos abstractos.
NLP (Natural Language Programming): programación de acciones, comporta-
mientos o secuencias en base a interacción natural por diálogos, sin necesidad
de pre-programarlas usando lenguajes no naturales, como los de programación
(C, Java, etc). Es una manera mucho más humana de aprendizaje que mediante
lenguaje de programación.
251
NLP (Natural Language Processing): es el conjunto de tecnologías que engloban
NLG y NLU.
NLSML (Natural Language Semantics Markup Language): Lenguaje estándar
basado en XML utilizado para representar los valores semánticos asociados a
cada acto comunicativo después de la fusión multimodal.
NLU (Natural Language Understanding): es el conjunto de técnicas que permi-
ten extraer significado relevante para el diálogo fruto del análisis del lenguaje
natural. Dentro de este campo se encuentra el ASR.
POMDP (Partially Observable Markov Decision Process): es una generalización
de un MPD, en el que se tiene cierta incertidumbre sobre las entradas de in-
formación del sistema. En el caso de un sistema para dialogar la incertidumbre
suele estar dada por el reconocimiento de voz. Normalmente un sistema basado
en un POMDP tiene un coste computacional muy elevado.
RDS (Robotic Dialog System): Sistema de Diálogo Robótico implementado para
esta tesis. Conforma un conjunto de módulos de entrada y salida de información,
así como módulos para su gestión. Pretende convertirse en un estándar en la
HRI.
Robot Social: Subconjunto de los robots. Están diseñados para interactuar de
manera natural con los humanos, cumpliendo tareas como entretenimiento, asis-
tencial, etc.
SRGS (Speech Recognition Grammar Specification): Estándar que define como
implementar gramáticas válidas para cualquier reconocedor de voz.
SVM (Support Vector Machine): técnica de aprendizaje automático que toman-
do en cuenta una entrada dada puede clasificarla en un conjunto de entre los
posibles. Para la construcción de el modelo que clasifica es necesario un conjunto
de datos de entrenamiento.
252
Apéndice C. Glosario de Acrónimos
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Preguntas frecuentes
¿De qué trata esta tesis doctoral?
Esta tesis doctoral presenta un sistema de interacción humano-robot llamado Robotics Dialog System (RDS), basado en diálogos multimodales y adaptables. El sistema busca facilitar una interacción natural entre humanos y robots, imitando la forma en que los humanos interactúan entre sí.
¿Cuáles son las principales aportaciones de la tesis?
Las principales aportaciones son: un sistema de interacción general (RDS) que trabaja con múltiples modos de entrada y salida; un gestor del diálogo (IDiM) que facilita la adaptación al usuario mediante perfiles; un sistema de fusión multimodal que imita la teoría de actos comunicativos; y desarrollos específicos en reconocimiento automático del habla, localización del usuario y gestión de emociones.
¿Qué componentes conforman el sistema RDS?
El sistema RDS consta de varios componentes, incluyendo un sistema de procesamiento del lenguaje natural (PLN), un sistema de síntesis de voz con emociones, un gestor de diálogo basado en huecos de información (IDiM), un módulo de fusión multimodal, un sistema de localización de usuarios, y módulos para la detección y gestión de emociones.
¿Qué métodos se utilizan para el reconocimiento automático del habla?
Se analizan y experimentan diferentes métodos, incluyendo sistemas basados en gramáticas, modelos estadísticos del idioma, y modelos estadísticos de contextos específicos. El sistema integra múltiples motores de ASR concurrentemente para mejorar la precisión.
¿Cómo se gestiona la multimodalidad en el sistema?
La multimodalidad se gestiona mediante un módulo de fusión multimodal que abstrae la multimodalidad al gestor del diálogo, empaquetando la información sensorial emitida por los módulos sensoriales de RDS siguiendo un algoritmo de detección de actos comunicativos.
¿Cómo se adapta el sistema al usuario?
El sistema se adapta al usuario mediante perfiles de usuario que almacenan información como el idioma, la distancia de interacción preferida, el nivel de experiencia con el sistema y las emociones del usuario.
¿Qué modos de entrada y salida soporta el sistema?
El sistema soporta diversos modos de entrada, incluyendo voz, gestos, tacto, etiquetas RFID y texto escrito. Los modos de salida incluyen voz sintetizada con emociones, sonidos no verbales, expresión musical y gestos.
¿Qué son GEVA y GEFA?
GEVA es un sistema de detección de emociones por voz desarrollado en esta tesis. GEFA es un sistema de detección de emociones a partir del análisis del rostro, que integra herramientas de terceros como SHORE y CERT.
¿En qué se diferencia IDiM de otros gestores de diálogo?
IDiM se distingue por su capacidad de adaptación al usuario, su gestión de diálogos multimodales y su funcionamiento dentro de una arquitectura de control robótica. Además, se separa la implementación del diálogo de la gestión del diálogo en sí misma.
¿Qué tecnologías se utilizan para la síntesis de voz con emociones?
Se utilizan diferentes motores de síntesis de voz, un sistema de plantillas para variabilidad expresiva, y modulación de parámetros como tono y ritmo para expresar emociones.
¿Cómo se ha evaluado el sistema?
El sistema se ha evaluado mediante experimentos con usuarios reales, analizando vídeos de las interacciones y recopilando datos a través de cuestionarios. Las métricas utilizadas incluyen el tiempo de interacción, número de turnos intercambiados, fallos de reconocimiento, coherencia y la percepción subjetiva de los usuarios sobre la facilidad de uso y diversión.
¿Cuáles son algunos trabajos futuros planeados para el sistema?
Los trabajos futuros incluyen el desarrollo de capacidades de conversación multiparte, mejoras en el sistema de identificación de usuarios, mejoras en la detección y modelado de emociones, y la implementación de un sistema de "fisión" multimodal estandarizado.
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- Fernando Alonso (Author), 2014, Sistema de interacción humano-robot basado en diálogos multimodales y adaptables, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/282893
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