A Cognitive Science Reasoning in Recognition of Emotions in Audio-Visual Speech

In this report we summarize the state-of-the-art of speech emotion recognition from the signal processing point of view. On the bases of multi-corporal experiments with machine-learning classifiers, the observation is made that existing approaches for supervised machine learning lead to database dependent classifiers which can not be applied for multi-language speech emotion recognition without additional training because they discriminate the emotion classes following the used training language. As there are experimental results showing that Humans can perform language independent categorisation, we made a parallel between machine recognition and the cognitive process and tried to discover the sources of these divergent results. The analysis suggests that the main difference is that the speech perception allows extraction of language independent features although language dependent features are incorporated in all levels of the speech signal and play as a strong discriminative function in human perception. Based on several results in related domains, we have suggested that in addition, the cognitive process of emotion-recognition is based on categorisation, assisted by some hierarchical structure of the emotional categories, existing in the cognitive space of all humans. We propose a strategy for developing language independent machine emotion recognition, related to the identification of language independent speech features and the use of additional information from visual (expression) features

Designing Sound for Social Robots: Advancing Professional Practice through Design Principles

Sound is one of the core modalities social robots can use to communicate with the humans around them in rich, engaging, and effective ways. While a robot's auditory communication happens predominantly through speech, a growing body of work demonstrates the various ways non-verbal robot sound can affect humans, and researchers have begun to formulate design recommendations that encourage using the medium to its full potential. However, formal strategies for successful robot sound design have so far not emerged, current frameworks and principles are largely untested and no effort has been made to survey creative robot sound design practice. In this dissertation, I combine creative practice, expert interviews, and human-robot interaction studies to advance our understanding of how designers can best ideate, create, and implement robot sound. In a first step, I map out a design space that combines established sound design frameworks with insights from interviews with robot sound design experts. I then systematically traverse this space across three robot sound design explorations, investigating (i) the effect of artificial movement sound on how robots are perceived, (ii) the benefits of applying compositional theory to robot sound design, and (iii) the role and potential of spatially distributed robot sound. Finally, I implement the designs from prior chapters into humanoid robot Diamandini, and deploy it as a case study. Based on a synthesis of the data collection and design practice conducted across the thesis, I argue that the creation of robot sound is best guided by four design perspectives: fiction (sound as a means to convey a narrative), composition (sound as its own separate listening experience), plasticity (sound as something that can vary and adapt over time), and space (spatial distribution of sound as a separate communication channel). The conclusion of the thesis presents these four perspectives and proposes eleven design principles across them which are supported by detailed examples. This work contributes an extensive body of design principles, process models, and techniques providing researchers and designers with new tools to enrich the way robots communicate with humans

Detecting human engagement propensity in human-robot interaction

Elaborazione di immagini ricavate dal flusso di una semplice videocamera RGB di un robot al fine di stimare la propensione all'interazione di una persona in situazioni di interazione uomo-robot. Per calcolare la stima finale, tecniche basate su deep learning sono usate per estrarre alcune informazioni ausiliarie come: stima della posa di una persona, quale tipo di posa, orientamento del corpo, orientamento della testa, come appaiono le mani.Processing of images retrieved from a simple robot RGB camera stream in order to estimate the engagement propensity of a person in human-robot interaction scenarios. To compute the final estimation, deep learning based technique are used to extract some auxiliary information as: estimation of the pose of a person, which type of pose, body orientation, head orientation, how hands appear

Human-Robot Interaction architecture for interactive and lively social robots

Mención Internacional en el título de doctorLa sociedad está experimentando un proceso de envejecimiento que puede provocar un desequilibrio entre la población en edad de trabajar y aquella fuera del mercado de trabajo. Una de las soluciones a este problema que se están considerando hoy en día es la introducción de robots en multiples sectores, incluyendo el de servicios. Sin embargo, para que esto sea una solución viable, estos robots necesitan ser capaces de interactuar con personas de manera satisfactoria, entre otras habilidades. En el contexto de la aplicación de robots sociales al cuidado de mayores, esta tesis busca proporcionar a un robot social las habilidades necesarias para crear interacciones entre humanos y robots que sean naturales. En concreto, esta tesis se centra en tres problemas que deben ser solucionados: (i) el modelado de interacciones entre humanos y robots; (ii) equipar a un robot social con las capacidades expresivas necesarias para una comunicación satisfactoria; y (iii) darle al robot una apariencia vivaz. La solución al problema de modelado de diálogos presentada en esta tesis propone diseñar estos diálogos como una secuencia de elementos atómicos llamados Actos Comunicativos (CAs, por sus siglas en inglés). Se pueden parametrizar en tiempo de ejecución para completar diferentes objetivos comunicativos, y están equipados con mecanismos para manejar algunas de las imprecisiones que pueden aparecer durante interacciones. Estos CAs han sido identificados a partir de la combinación de dos dimensiones: iniciativa (si la tiene el robot o el usuario) e intención (si se pretende obtener o proporcionar información). Estos CAs pueden ser combinados siguiendo una estructura jerárquica para crear estructuras mas complejas que sean reutilizables. Esto simplifica el proceso para crear nuevas interacciones, permitiendo a los desarrolladores centrarse exclusivamente en diseñar el flujo del diálogo, sin tener que preocuparse de reimplementar otras funcionalidades que tienen que estar presentes en todas las interacciones (como el manejo de errores, por ejemplo). La expresividad del robot está basada en el uso de una librería de gestos, o expresiones, multimodales predefinidos, modelados como estructuras similares a máquinas de estados. El módulo que controla la expresividad recibe peticiones para realizar dichas expresiones, planifica su ejecución para evitar cualquier conflicto que pueda aparecer, las carga, y comprueba que su ejecución se complete sin problemas. El sistema es capaz también de generar estas expresiones en tiempo de ejecución a partir de una lista de acciones unimodales (como decir una frase, o mover una articulación). Una de las características más importantes de la arquitectura de expresividad propuesta es la integración de una serie de métodos de modulación que pueden ser usados para modificar los gestos del robot en tiempo de ejecución. Esto permite al robot adaptar estas expresiones en base a circunstancias particulares (aumentando al mismo tiempo la variabilidad de la expresividad del robot), y usar un número limitado de gestos para mostrar diferentes estados internos (como el estado emocional). Teniendo en cuenta que ser reconocido como un ser vivo es un requisito para poder participar en interacciones sociales, que un robot social muestre una apariencia de vivacidad es un factor clave en interacciones entre humanos y robots. Para ello, esta tesis propone dos soluciones. El primer método genera acciones a través de las diferentes interfaces del robot a intervalos. La frecuencia e intensidad de estas acciones están definidas en base a una señal que representa el pulso del robot. Dicha señal puede adaptarse al contexto de la interacción o al estado interno del robot. El segundo método enriquece las interacciones verbales entre el robot y el usuario prediciendo los gestos no verbales más apropiados en base al contenido del diálogo y a la intención comunicativa del robot. Un modelo basado en aprendizaje automático recibe la transcripción del mensaje verbal del robot, predice los gestos que deberían acompañarlo, y los sincroniza para que cada gesto empiece en el momento preciso. Este modelo se ha desarrollado usando una combinación de un encoder diseñado con una red neuronal Long-Short Term Memory, y un Conditional Random Field para predecir la secuencia de gestos que deben acompañar a la frase del robot. Todos los elementos presentados conforman el núcleo de una arquitectura de interacción humano-robot modular que ha sido integrada en múltiples plataformas, y probada bajo diferentes condiciones. El objetivo central de esta tesis es contribuir al área de interacción humano-robot con una nueva solución que es modular e independiente de la plataforma robótica, y que se centra en proporcionar a los desarrolladores las herramientas necesarias para desarrollar aplicaciones que requieran interacciones con personas.Society is experiencing a series of demographic changes that can result in an unbalance between the active working and non-working age populations. One of the solutions considered to mitigate this problem is the inclusion of robots in multiple sectors, including the service sector. But for this to be a viable solution, among other features, robots need to be able to interact with humans successfully. This thesis seeks to endow a social robot with the abilities required for a natural human-robot interactions. The main objective is to contribute to the body of knowledge on the area of Human-Robot Interaction with a new, platform-independent, modular approach that focuses on giving roboticists the tools required to develop applications that involve interactions with humans. In particular, this thesis focuses on three problems that need to be addressed: (i) modelling interactions between a robot and an user; (ii) endow the robot with the expressive capabilities required for a successful communication; and (iii) endow the robot with a lively appearance. The approach to dialogue modelling presented in this thesis proposes to model dialogues as a sequence of atomic interaction units, called Communicative Acts, or CAs. They can be parametrized in runtime to achieve different communicative goals, and are endowed with mechanisms oriented to solve some of the uncertainties related to interaction. Two dimensions have been used to identify the required CAs: initiative (the robot or the user), and intention (either retrieve information or to convey it). These basic CAs can be combined in a hierarchical manner to create more re-usable complex structures. This approach simplifies the creation of new interactions, by allowing developers to focus exclusively on designing the flow of the dialogue, without having to re-implement functionalities that are common to all dialogues (like error handling, for example). The expressiveness of the robot is based on the use of a library of predefined multimodal gestures, or expressions, modelled as state machines. The module managing the expressiveness receives requests for performing gestures, schedules their execution in order to avoid any possible conflict that might arise, loads them, and ensures that their execution goes without problems. The proposed approach is also able to generate expressions in runtime based on a list of unimodal actions (an utterance, the motion of a limb, etc...). One of the key features of the proposed expressiveness management approach is the integration of a series of modulation techniques that can be used to modify the robot’s expressions in runtime. This would allow the robot to adapt them to the particularities of a given situation (which would also increase the variability of the robot expressiveness), and to display different internal states with the same expressions. Considering that being recognized as a living being is a requirement for engaging in social encounters, the perception of a social robot as a living entity is a key requirement to foster human-robot interactions. In this dissertation, two approaches have been proposed. The first method generates actions for the different interfaces of the robot at certain intervals. The frequency and intensity of these actions are defined by a signal that represents the pulse of the robot, which can be adapted to the context of the interaction or the internal state of the robot. The second method enhances the robot’s utterance by predicting the appropriate non-verbal expressions that should accompany them, according to the content of the robot’s message, as well as its communicative intention. A deep learning model receives the transcription of the robot’s utterances, predicts which expressions should accompany it, and synchronizes them, so each gesture selected starts at the appropriate time. The model has been developed using a combination of a Long-Short Term Memory network-based encoder and a Conditional Random Field for generating a sequence of gestures that are combined with the robot’s utterance. All the elements presented above conform the core of a modular Human-Robot Interaction architecture that has been integrated in multiple platforms, and tested under different conditions.Programa de Doctorado en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Automática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Fernando Torres Medina.- Secretario: Concepción Alicia Monje Micharet.- Vocal: Amirabdollahian Farshi

Expressive social exchange between humans and robots

Thesis (Sc.D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2000.Includes bibliographical references (p. 253-264).Sociable humanoid robots are natural and intuitive for people to communicate with and to teach. We present recent advances in building an autonomous humanoid robot, Kismet, that can engage humans in expressive social interaction. We outline a set of design issues and a framework that we have found to be of particular importance for sociable robots. Having a human-in-the-loop places significant social constraints on how the robot aesthetically appears, how its sensors are configured, its quality of movement, and its behavior. Inspired by infant social development, psychology, ethology, and evolutionary perspectives, this work integrates theories and concepts from these diverse viewpoints to enable Kismet to enter into natural and intuitive social interaction with a human caregiver, reminiscent of parent-infant exchanges. Kismet perceives a variety of natural social cues from visual and auditory channels, and delivers social signals to people through gaze direction, facial expression, body posture, and vocalizations. We present the implementation of Kismet's social competencies and evaluate each with respect to: 1) the ability of naive subjects to read and interpret the robot's social cues, 2) the robot's ability to perceive and appropriately respond to naturally offered social cues, 3) the robot's ability to elicit interaction scenarios that afford rich learning potential, and 4) how this produces a rich, flexible, dynamic interaction that is physical, affective, and social. Numerous studies with naive human subjects are described that provide the data upon which we base our evaluations.by Cynthia L. Breazeal.Sc.D

Vocal emotions on the brain: the role of acoustic parameters and musicality

The human voice is a powerful transmitter of emotions. This dissertation addresses three main gaps in the field of vocal emotion perception. The first is the quantification of the relative contribution of fundamental frequency (F0) and timbre cues to the perception of different emotions and their associated electrophysiological correlates. Using parameter-specific voice morphing, the results show that both F0 and timbre carry unique information that allow emotional inferences, although F0 seems to be relatively more important overall. The electrophysiological data revealed F0- and timbre-specific modulations in several ERP components, such as the P200 and the N400. Second, it was explored how musicality affects the processing of emotional voice cues, by providing a review on the literature linking musicality to emotion perception and subsequently showing that musicians have a benefit in vocal emotion perception compared to non-musicians. The present data offer original insight into the special role of pitch cues: musicians outperformed non-musicians when emotions were expressed by the pitch contour only, but not when they were expressed by vocal timbre. Although the electrophysiological patterns were less conclusive, they imply that musicality may modulate brain responses to vocal emotions. Third, this work provides a critical reflection on parameter-specific voice morphing and its suitability to study the processing of vocal emotions. Distortions in voice naturalness resulting from extreme acoustic manipulations were identified as one of the major threats to the ecological validity of the stimulus material produced with this technique. However, the results suggested that while voice morphing does affect the perceived naturalness of stimuli, behavioral measures of emotion perception were found to be remarkably robust against these distortions. Thus, the present data advocate parameter-specific voice morphing as a valid tool for vocal emotional research

Prosodic and Voice Quality Cross-Language Analysis of Storytelling Expressive Categories Oriented to Text-To-Speech Synthesis

Durant segles, la interpretació oral de contes i històries ha sigut una tradició mundial lligada a l’entreteniment, la educació, i la perpetuació de la cultura. En les últimes dècades, alguns treballs s’han centrat en analitzar aquest estil de parla ric en matisos expressius caracteritzats per determinats patrons acústics. En relació a això, també hi ha hagut un interès creixent en desenvolupar aplicacions de contar contes, com ara les de contacontes interactius. Aquesta tesi està orientada a millorar aspectes claus d’aquest tipus d’aplicacions: millorar la naturalitat de la parla sintètica expressiva a partir d’analitzar la parla de contacontes en detall, a més a més de proporcionar un millor llenguatge no verbal a un avatar parlant mitjançant la sincronització de la parla i els gestos. Per aconseguir aquests objectius és necessari comprendre les característiques acústiques d’aquest estil de parla i la interacció de la parla i els gestos. Pel que fa a característiques acústiques de la parla de contacontes, la literatura relacionada ha treballat en termes de prosòdia, mentre que només ha estat suggerit que la qualitat de la veu pot jugar un paper important per modelar les subtileses d’aquest estil. En aquesta tesi, el paper tant de la prosòdia com de la qualitat de la veu en l’estil indirecte de la parla de contacontes en diferents idiomes és analitzat per identificar les principal categories expressives que la composen i els paràmetres acústics que les caracteritzen. Per fer-ho, es proposa una metodologia d’anotació per aquest estil de parla a nivell de oració basada en modes de discurs dels contes (mode narratiu, descriptiu, i diàleg), introduint a més sub-modes narratius. Considerant aquesta metodologia d’anotació, l’estil indirecte d’una història orientada a una audiència jove (cobrint versions en castellà, anglès, francès, i alemany) és analitzat en termes de prosòdia i qualitat de la veu mitjançant anàlisis estadístics i discriminants, després de classificar els àudios de les oracions de la història en les seves categories expressives. Els resultats confirmen l’existència de les categories de contes amb diferències expressives subtils en tots els idiomes més enllà dels estils personals dels narradors. En aquest sentit, es presenten evidències que suggereixen que les categories expressives dels contes es transmeten amb matisos expressius més subtils que en les emocions bàsiques, després de comparar els resultats obtinguts amb aquells de parla emocional. Els anàlisis també mostren que la prosòdia i la qualitat de la veu contribueixen pràcticament de la mateixa manera a l’hora de discriminar entre les categories expressives dels contes, les quals son expressades amb patrons acústics similars en tots els idiomes analitzats. Cal destacar també la gran relació observada en la selecció de categoria per cada oració que han fet servir els diferents narradors encara quan, que sapiguem, no se’ls hi va donar cap indicació. Per poder traslladar totes aquestes categories a un sistema de text a parla basat en corpus, caldria enregistrar un corpus per cada categoria. No obstant, crear diferents corpus ad-hoc esdevé un tasca molt laboriosa. En la tesi, s’introdueix una alternativa basada en una metodologia d’anàlisi orientada a síntesi dissenyada per derivar models de regles des de un petit però representatiu conjunt d’oracions, que poden poder ser utilitzats per generar parla amb estil de contacontes a partir de parla neutra. Els experiments sobre suspens creixent com a prova de concepte mostren la viabilitat de la proposta en termes de naturalitat i similitud respecte un narrador de contes real. Finalment, pel que fa a interacció entre parla i gestos, es realitza un anàlisi de sincronia i èmfasi orientat a controlar un avatar de contacontes en 3D. Al tal efecte, es defineixen indicadors de força tant per els gestos com per la parla. Després de validar-los amb tests perceptius, una regla d’intensitat s’obté de la seva correlació. A més a més, una regla de sincronia es deriva per determinar correspondències temporals entre els gestos i la parla. Aquests anàlisis s’han dut a terme sobre interpretacions neutres i agressives per part d’un actor per cobrir un gran rang de nivells d’èmfasi, com a primer pas per avaluar la integració d’un avatar parlant després del sistema de text a parla.Durante siglos, la interpretación oral de cuentos e historias ha sido una tradición mundial ligada al entretenimiento, la educación, y la perpetuación de la cultura. En las últimas décadas, algunos trabajos se han centrado en analizar este estilo de habla rico en matices expresivos caracterizados por determinados patrones acústicos. En relación a esto, también ha habido un interés creciente en desarrollar aplicaciones de contar cuentos, como las de cuentacuentos interactivos. Esta tesis está orientada a mejorar aspectos claves de este tipo de aplicaciones: mejorar la naturalidad del habla sintética expresiva a partir de analizar el habla de cuentacuentos en detalle, además de proporcionar un mejor lenguaje no verbal a un avatar parlante mediante la sincronización del habla y los gestos. Para conseguir estos objetivos es necesario comprender las características acústicas de este estilo de habla y la interacción del habla y los gestos. En cuanto a características acústicas del habla de narradores de cuentos, la literatura relacionada ha trabajado en términos de prosodia, mientras que sólo ha sido sugerido que la calidad de la voz puede jugar un papel importante para modelar las sutilezas de este estilo. En esta tesis, el papel tanto de la prosodia como de la calidad de la voz en el estilo indirecto del habla de cuentacuentos en diferentes idiomas es analizado para identificar las principales categorías expresivas que componen este estilo de habla y los parámetros acústicos que las caracterizan. Para ello, se propone una metodología de anotación a nivel de oración basada en modos de discurso de los cuentos (modo narrativo, descriptivo, y diálogo), introduciendo además sub-modos narrativos. Considerando esta metodología de anotación, el estilo indirecto de una historia orientada a una audiencia joven (cubriendo versiones en castellano, inglés, francés, y alemán) es analizado en términos de prosodia y calidad de la voz mediante análisis estadísticos y discriminantes, después de clasificar los audios de las oraciones de la historia en sus categorías expresivas. Los resultados confirman la existencia de las categorías de cuentos con diferencias expresivas sutiles en todos los idiomas más allá de los estilos personales de los narradores. En este sentido, se presentan evidencias que sugieren que las categorías expresivas de los cuentos se transmiten con matices expresivos más sutiles que en las emociones básicas, tras comparar los resultados obtenidos con aquellos de habla emocional. Los análisis también muestran que la prosodia y la calidad de la voz contribuyen prácticamente de la misma manera a la hora de discriminar entre las categorías expresivas de los cuentos, las cuales son expresadas con patrones acústicos similares en todos los idiomas analizados. Cabe destacar también la gran relación observada en la selección de categoría para cada oración que han utilizado los diferentes narradores aun cuando, que sepamos, no se les dio ninguna indicación. Para poder trasladar todas estas categorías a un sistema de texto a habla basado en corpus, habría que grabar un corpus para cada categoría. Sin embargo, crear diferentes corpus ad-hoc es una tarea muy laboriosa. En la tesis, se introduce una alternativa basada en una metodología de análisis orientada a síntesis diseñada para derivar modelos de reglas desde un pequeño pero representativo conjunto de oraciones, que pueden ser utilizados para generar habla de cuentacuentos a partir de neutra. Los experimentos sobre suspense creciente como prueba de concepto muestran la viabilidad de la propuesta en términos de naturalidad y similitud respecto a un narrador de cuentos real. Finalmente, en cuanto a interacción entre habla y gestos, se realiza un análisis de sincronía y énfasis orientado a controlar un avatar cuentacuentos en 3D. Al tal efecto, se definen indicadores de fuerza tanto para gestos como para habla. Después de validarlos con tests perceptivos, una regla de intensidad se obtiene de su correlación. Además, una regla de sincronía se deriva para determinar correspondencias temporales entre los gestos y el habla. Estos análisis se han llevado a cabo sobre interpretaciones neutras y agresivas por parte de un actor para cubrir un gran rango de niveles de énfasis, como primer paso para evaluar la integración de un avatar parlante después del sistema de texto a habla.For ages, the oral interpretation of tales and stories has been a worldwide tradition tied to entertainment, education, and perpetuation of culture. During the last decades, some works have focused on the analysis of this particular speaking style rich in subtle expressive nuances represented by specific acoustic cues. In line with this fact, there has also been a growing interest in the development of storytelling applications, such as those related to interactive storytelling. This thesis deals with one of the key aspects of audiovisual storytellers: improving the naturalness of the expressive synthetic speech by analysing the storytelling speech in detail, together with providing better non-verbal language to a speaking avatar by synchronizing that speech with its gestures. To that effect, it is necessary to understand in detail the acoustic characteristics of this particular speaking style and the interaction between speech and gestures. Regarding the acoustic characteristics of storytelling speech, the related literature has dealt with the acoustic analysis of storytelling speech in terms of prosody, being only suggested that voice quality may play an important role for the modelling of its subtleties. In this thesis, the role of both prosody and voice quality in indirect storytelling speech is analysed across languages to identify the main expressive categories it is composed of together with the acoustic parameters that characterize them. To do so, an analysis methodology is proposed to annotate this particular speaking style at the sentence level based on storytelling discourse modes (narrative, descriptive, and dialogue), besides introducing narrative sub-modes. Considering this annotation methodology, the indirect speech of a story oriented to a young audience (covering the Spanish, English, French, and German versions) is analysed in terms of prosody and voice quality through statistical and discriminant analyses, after classifying the sentence-level utterances of the story in their corresponding expressive categories. The results confirm the existence of storytelling categories containing subtle expressive nuances across the considered languages beyond narrators' personal styles. In this sense, evidences are presented suggesting that such storytelling expressive categories are conveyed with subtler speech nuances than basic emotions by comparing their acoustic patterns to the ones obtained from emotional speech data. The analyses also show that both prosody and voice quality contribute almost equally to the discrimination among storytelling expressive categories, being conveyed with similar acoustic patterns across languages. It is also worth noting the strong relationship observed in the selection of the expressive category per utterance across the narrators even when, up to our knowledge, no previous indications were given to them. In order to translate all these expressive categories to a corpus-based Text-To-Speech system, the recording of a speech corpus for each category would be required. However, building ad-hoc speech corpora for each and every specific expressive style becomes a very daunting task. In this work, we introduce an alternative based on an analysis-oriented-to-synthesis methodology designed to derive rule-based models from a small but representative set of utterances, which can be used to generate storytelling speech from neutral speech. The experiments conducted on increasing suspense as a proof of concept show the viability of the proposal in terms of naturalness and storytelling resemblance. Finally, in what concerns the interaction between speech and gestures, an analysis is performed in terms of time and emphasis oriented to drive a 3D storytelling avatar. To that effect, strength indicators are defined for speech and gestures. After validating them through perceptual tests, an intensity rule is obtained from their correlation. Moreover, a synchrony rule is derived to determine temporal correspondences between speech and gestures. These analyses have been conducted on aggressive and neutral performances to cover a broad range of emphatic levels as a first step to evaluate the integration of a speaking avatar after the expressive Text-To-Speech system