Sammanfattning -Vi visar nyttan av talprosody som en återkopplingsmekanism i ett maskininlärningssystem. Vi har konstruerat ett förstärkande inlärningssystem för vår humanoid robot Nico, som använder prosodisk feedback för att förfina parametrarna för ett socialt viftande beteende. Vi definierar ett viftande beteende som en svängning av Nicos armbågsled, parameteriserad av amplitud och frekvens. Vårt system utforskar ett utrymme av amplitud och frekvensvärden, med hjälp av q-learning för att lära sig vågen som optimalt tillfredsställer en mänsklig handledare. För att uppskatta feedback i realtid, vi första segment tal från omgivningsbuller med hjälp av en maximal-likelihood röst-aktivering detektor. Vi använder sedan en k-Nearest Neighbors klassifier, med k=3, över 15 prosodiska funktioner, för att uppskatta en binär godkännande / ogilla feedback signal från segmenterade uttalanden. Både vår röstaktiveringsdetektor och prosody classifier är utbildade på den enskilda handledarens tal. Vi visar att vårt system lär sig lärarens önskade våg, under loppet av en sekvens av provfeedback cykler. Vi demonstrerar våra lärande resultat för en enda talare på ett utrymme av nio distinkta viftande beteenden. Index termer - tal prosody, människa-robot interaktion, förstärkning lärande, socialt styrd maskininlärning.
Kim och Scassellati REF använder prosodisk feedback för att lära sina Nico robot sociala viftande beteende.
Learning to refine behavior using prosodic feedback
{'venue': '2007 IEEE 6th International Conference on Development and Learning', 'journal': '2007 IEEE 6th International Conference on Development and Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}