Computational model of listener behavior for Embodied Conversational Agents
Elisabetta Bevacqua · OpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2010
Pendant une interaction, l'interlocuteur n'assimile pas passivement le discours du locuteur; activement il prend part à la conversation en montrant, à travers des signaux verbaux et non verbaux, qu'il écoute, qu'il comprend, etc. Ces informations permettent au locuteur de savoir si l'interaction est bien amenée jusqu'à la fin et si son message. Nous nous référons aux signaux émis par l'interlocuteur avec le terme "backchannel". Un backchannel est un signal émis sans interrompre le locuteur, avec le but de transmettre des informations sur ce que l'interlocuteur pense du discours. Deux caractéristiques fondamentales des backchannels sont: (i) ils peuvent être émis avec différents niveaux d'intentionnalité; (ii) ils peuvent être de type "reactive" (lorsqu'ils sont transmis après un premier processus de perception du message du locuteur) ou de type "response" (lorsqu'ils sont transmis après une évaluation consciente du message). Une autre forme importante des signaux de backchannel est la mimique: l'imitation de ce qu'une autre personne fait. Étant donné l'importance recouverte par le comportement de l'interlocuteur, dans ce travail de thèse nous nous proposons d'implémenter un système informatique pour sa génération pour un agent humanoïde virtuel. Le but final est d'améliorer l'interaction homme-machine. Nos contributions consistent en: (i) la création d'un dictionnaire des signaux de backchannel; (ii) l'implémentation d'un système en temps réel capable de générer des backchannels de type "reactive", "response" et "mimique" à un bas niveau d'intentionnalité; (iii) l'évaluation de l'efficacité du système à travers des tests perceptifs et des applications possibles.