@phdthesis{Raveh_Diss_2021,
title = {Vocal accommodation in human-computer interaction: modeling and integration into spoken dialogue systems},
author = {Eran Raveh},
url = {https://publikationen.sulb.uni-saarland.de/handle/20.500.11880/31960},
doi = {https://doi.org/10.22028/D291-34889},
year = {2021},
date = {2021-12-07},
school  = {Saarland University},
address = {Saarbruecken, Germany},
abstract = {With the rapidly increasing usage of voice-activated devices worldwide, verbal communication with computers is steadily becoming more common. Although speech is the principal natural manner of human communication, it is still challenging for computers, and users had been growing accustomed to adjusting their speaking style for computers. Such adjustments occur naturally, and typically unconsciously, in humans during an exchange to control the social distance between the interlocutors and improve the conversation’s efficiency. This phenomenon is called accommodation and it occurs on various modalities in human communication, like hand gestures, facial expressions, eye gaze, lexical and grammatical choices, and others. Vocal accommodation deals with phonetic-level changes occurring in segmental and suprasegmental features. A decrease in the difference between the speakers’ feature realizations results in convergence, while an increasing distance leads to divergence. The lack of such mutual adjustments made naturally by humans in computers’ speech creates a gap between human-human and human-computer interactions. Moreover, voice-activated systems currently speak in exactly the same manner to all users, regardless of their speech characteristics or realizations of specific features. Detecting phonetic variations and generating adaptive speech output would enhance user personalization, offer more human-like communication, and ultimately should improve the overall interaction experience. Thus, investigating these aspects of accommodation will help to understand and improving human-computer interaction. This thesis provides a comprehensive overview of the required building blocks for a roadmap toward the integration of accommodation capabilities into spoken dialogue systems. These include conducting human-human and human-computer interaction experiments to examine the differences in vocal behaviors, approaches for modeling these empirical findings, methods for introducing phonetic variations in synthesized speech, and a way to combine all these components into an accommodative system. While each component is a wide research field by itself, they depend on each other and hence should be jointly considered. The overarching goal of this thesis is therefore not only to show how each of the aspects can be further developed, but also to demonstrate and motivate the connections between them. A special emphasis is put throughout the thesis on the importance of the temporal aspect of accommodation. Humans constantly change their speech over the course of a conversation. Therefore, accommodation processes should be treated as continuous, dynamic phenomena. Measuring differences in a few discrete points, e.g., beginning and end of an interaction, may leave many accommodation events undiscovered or overly smoothed. To justify the effort of introducing accommodation in computers, it should first be proven that humans even show any phonetic adjustments when talking to a computer as they do with a human being. As there is no definitive metric for measuring accommodation and evaluating its quality, it is important to empirically study humans productions to later use as references for possible behaviors. In this work, this investigation encapsulates different experimental configurations to achieve a better picture of accommodation effects. First, vocal accommodation was inspected where it naturally occurs, namely in spontaneous human-human conversations. For this purpose, a collection of real-world sales conversations, each with a different representative-prospect pair, was collected and analyzed. These conversations offer a glance into accommodation effects in authentic, unscripted interactions with the common goal of negotiating a deal on the one hand, but with the individual facet of each side of trying to get the best terms on the other hand. The conversations were analyzed using cross-correlation and time series techniques to capture the change dynamics over time. It was found that successful conversations are distinguishable from failed ones by multiple measures. Furthermore, the sales representative proved to be better at leading the vocal changes, i.e., making the prospect follow their speech styles rather than the other way around. They also showed a stronger tendency to take that lead at an earlier stage, all the more so in successful conversations. The fact that accommodation occurs more by trained speakers and improves their performances fits anecdotal best practices of sales experts, which are now also proven scientifically. Following these results, the next experiment came closer to the final goal of this work and investigated vocal accommodation effects in human-computer interaction. This was done via a shadowing experiment, which offers a controlled setting for examining phonetic variations. As spoken dialogue systems with such accommodation capabilities (like this work aims to achieve) do not exist yet, a simulated system was used to introduce these changes to the participants, who believed they help with the testing of a language learning tutoring system. After determining their preference concerning three segmental phonetic features, participants were listen-ing to either natural or synthesized voices of male and female speakers, which produced the participants’ dispreferred variation of the aforementioned features. Accommodation occurred in all cases, but the natural voices triggered stronger effects. Nevertheless, it can be concluded that participants were accommodating toward synthetic voices as well, which means that social mechanisms are applied in humans also when speaking with computer-based interlocutors. The shadowing paradigm was utilized also to test whether accommodation is a phenomenon associated only with speech or with other vocal productions as well. To that end, accommodation in the singing of familiar and novel music was examined. Interestingly, accommodation was found in both cases, though in different ways. While participants seemed to use the familiar piece merely as a reference for singing more accurately, the novel piece became the goal for complete replicate. For example, one difference was that mostly pitch corrections were introduced in the former case, while in the latter also key and rhythmic patterns were adopted. Some of those findings were expected and they show that people’s more salient features are also harder to modify using external auditory influence. Lastly, a multiparty experiment with spontaneous human-human-computer interactions was carried out to compare accommodation in human-directed and computer-directed speech. The participants solved tasks for which they needed to talk both with a confederate and with an agent. This allows a direct comparison of their speech based on the addressee within the same conversation, which has not been done so far. Results show that some participants’ vocal behavior changed similarly when talking to the confederate and the agent, while others’ speech varied only with the confederate. Further analysis found that the greatest factor for this difference was the order in which the participants talked with the interlocutors. Apparently, those who first talked to the agent alone saw it more as a social actor in the conversation, while those who interacted with it after talking to the confederate treated it more as a means to achieve a goal, and thus behaved differently with it. In the latter case, the variations in the human-directed speech were much more prominent. Differences were also found between the analyzed features, but the task type did not influence the degree of accommodation effects. The results of these experiments lead to the conclusion that vocal accommodation does occur in human-computer interactions, even if often to lesser degrees. With the question of whether people accommodate to computer-based interlocutors as well answered, the next step would be to describe accommodative behaviors in a computer-processable manner. Two approaches are proposed here: computational and statistical. The computational model aims to capture the presumed cognitive process associated with accommodation in humans. This comprises various steps, such as detecting the variable feature’s sound, adding instances of it to the feature’s mental memory, and determining how much the sound will change while taking into account both its current representation and the external input. Due to its sequential nature, this model was implemented as a pipeline. Each of the pipeline’s five steps corresponds to a specific part of the cognitive process and can have one or more parameters to control its output (e.g., the size of the feature’s memory or the accommodation pace). Using these parameters, precise accommodative behaviors can be crafted while applying expert knowledge to motivate the chosen parameter values. These advantages make this approach suitable for experimentation with pre-defined, deterministic behaviors where each step can be changed individually. Ultimately, this approach makes a system vocally responsive to users’ speech input. The second approach grants more evolved behaviors, by defining different core behaviors and adding non-deterministic variations on top of them. This resembles human behavioral patterns, as each person has a base way of accommodating (or not accommodating), which may arbitrarily change based on the specific circumstances. This approach offers a data-driven statistical way to extract accommodation behaviors from a given collection of interactions. First, the target feature’s values of each speaker in an interaction are converted into continuous interpolated lines by drawing one sample from the posterior distribution of a Gaussian process conditioned on the given values. Then, the gradients of these lines, which represent rates of mutual change, are used to defined discrete levels of change based on their distribution. Finally, each level is assigned a symbol, which ultimately creates a symbol sequence representation for each interaction. The sequences are clustered so that each cluster stands for a type of behavior. The sequences of a cluster can then be used to calculate n-gram probabilities that enable the generation of new sequences of the captured behavior. The specific output value is sampled from the range corresponding to the generated symbol. With this approach, accommodation behaviors are extracted directly from data, as opposed to manually crafting them. However, it is harder to describe what exactly these behaviors represent and motivate the use of one of them over the other. To bridge this gap between these two approaches, it is also discussed how they can be combined to benefit from the advantages of both. Furthermore, to generate more structured behaviors, a hierarchy of accommodation complexity levels is suggested here, from a direct adoption of users’ realizations, via specified responsiveness, and up to independent core behaviors with non-deterministic variational productions. Besides a way to track and represent vocal changes, an accommodative system also needs a text-to-speech component that is able to realize those changes in the system’s speech output. Speech synthesis models are typically trained once on data with certain characteristics and do not change afterward. This prevents such models from introducing any variation in specific sounds and other phonetic features. Two methods for directly modifying such features are explored here. The first is based on signal modifications applied to the output signal after it was generated by the system. The processing is done between the timestamps of the target features and uses pre-defined scripts that modify the signal to achieve the desired values. This method is more suitable for continuous features like vowel quality, especially in the case of subtle changes that do not necessarily lead to a categorical sound change. The second method aims to capture phonetic variations in the training data. To that end, a training corpus with phonemic representations is used, as opposed to the regular graphemic representations. This way, the model can learn more direct relations between phonemes and sound instead of surface forms and sound, which, depending on the language, might be more complex and depend on their surrounding letters. The target variations themselves don’t necessarily need to be explicitly present in the training data, all time the different sounds are naturally distinguishable. In generation time, the current target feature’s state determines the phoneme to use for generating the desired sound. This method is suitable for categorical changes, especially for contrasts that naturally exist in the language. While both methods have certain limitations, they provide a proof of concept for the idea that spoken dialogue systems may phonetically adapt their speech output in real-time and without re-training their text-to-speech models. To combine the behavior definitions and the speech manipulations, a system is required, which can connect these elements to create a complete accommodation capability. The architecture suggested here extends the standard spoken dialogue system with an additional module, which receives the transcribed speech signal from the speech recognition component without influencing the input to the language understanding component. While language the understanding component uses only textual transcription to determine the user’s intention, the added component process the raw signal along with its phonetic transcription. In this extended architecture, the accommodation model is activated in the added module and the information required for speech manipulation is sent to the text-to-speech component. However, the text-to-speech component now has two inputs, viz. the content of the system’s response coming from the language generation component and the states of the defined target features from the added component. An implementation of a web-based system with this architecture is introduced here, and its functionality is showcased by demonstrating how it can be used to conduct a shadowing experiment automatically. This has two main advantage: First, since the system recognizes the participants’ phonetic variations and automatically selects the appropriate variation to use in its response, the experimenter saves time and prevents manual annotation errors. The experimenter also automatically gains additional information, like exact timestamps of utterances, real-time visualization of the interlocutors’ productions, and the possibility to replay and analyze the interaction after the experiment is finished. The second advantage is scalability. Multiple instances of the system can run on a server and be accessed by multiple clients at the same time. This not only saves time and the logistics of bringing participants into a lab, but also allows running the experiment with different configurations (e.g., other parameter values or target features) in a controlled and reproducible way. This completes a full cycle from examining human behaviors to integrating accommodation capabilities. Though each part of it can undoubtedly be further investigated, the emphasis here is on how they depend and connect to each other. Measuring changes features without showing how they can be modeled or achieving flexible speech synthesis without considering the desired final output might not lead to the final goal of introducing accommodation capabilities into computers. Treating accommodation in human-computer interaction as one large process rather than isolated sub-problems lays the ground for more comprehensive and complete solutions in the future.

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Heutzutage wird die verbale Interaktion mit Computern immer gebr{\"a}uchlicher, was der rasant wachsenden Anzahl von sprachaktivierten Ger{\"a}ten weltweit geschuldet ist. Allerdings stellt die computerseitige Handhabung gesprochener Sprache weiterhin eine gro{\ss}e Herausforderung dar, obwohl sie die bevorzugte Art zwischenmenschlicher Kommunikation repr{\"a}sentiert. Dieser Umstand führt auch dazu, dass Benutzer ihren Sprachstil an das jeweilige Ger{\"a}t anpassen, um diese Handhabung zu erleichtern. Solche Anpassungen kommen in menschlicher gesprochener Sprache auch in der zwischenmenschlichen Kommunikation vor. {\"U}blicherweise ereignen sie sich unbewusst und auf natürliche Weise w{\"a}hrend eines Gespr{\"a}chs, etwa um die soziale Distanz zwischen den Gespr{\"a}chsteilnehmern zu kontrollieren oder um die Effizienz des Gespr{\"a}chs zu verbessern. Dieses Ph{\"a}nomen wird als Akkommodation bezeichnet und findet auf verschiedene Weise w{\"a}hrend menschlicher Kommunikation statt. Sie {\"a}u{\ss}ert sich zum Beispiel in der Gestik, Mimik, Blickrichtung oder aber auch in der Wortwahl und dem verwendeten Satzbau. Vokal- Akkommodation besch{\"a}ftigt sich mit derartigen Anpassungen auf phonetischer Ebene, die sich in segmentalen und suprasegmentalen Merkmalen zeigen. Werden Auspr{\"a}gungen dieser Merkmale bei den Gespr{\"a}chsteilnehmern im Laufe des Gespr{\"a}chs {\"a}hnlicher, spricht man von Konvergenz, vergr{\"o}{\ss}ern sich allerdings die Unterschiede, so wird dies als Divergenz bezeichnet. Dieser natürliche gegenseitige Anpassungsvorgang fehlt jedoch auf der Seite des Computers, was zu einer Lücke in der Mensch-Maschine-Interaktion führt. Darüber hinaus verwenden sprachaktivierte Systeme immer dieselbe Sprachausgabe und ignorieren folglich etwaige Unterschiede zum Sprachstil des momentanen Benutzers. Die Erkennung dieser phonetischen Abweichungen und die Erstellung von anpassungsf{\"a}higer Sprachausgabe würden zur Personalisierung dieser Systeme beitragen und k{\"o}nnten letztendlich die insgesamte Benutzererfahrung verbessern. Aus diesem Grund kann die Erforschung dieser Aspekte von Akkommodation helfen, Mensch-Maschine-Interaktion besser zu verstehen und weiterzuentwickeln. Die vorliegende Dissertation stellt einen umfassenden {\"U}berblick zu Bausteinen bereit, die n{\"o}tig sind, um Akkommodationsf{\"a}higkeiten in Sprachdialogsysteme zu integrieren. In diesem Zusammenhang wurden auch interaktive Mensch-Mensch- und Mensch- Maschine-Experimente durchgeführt. In diesen Experimenten wurden Differenzen der vokalen Verhaltensweisen untersucht und Methoden erforscht, wie phonetische Abweichungen in synthetische Sprachausgabe integriert werden k{\"o}nnen. Um die erhaltenen Ergebnisse empirisch auswerten zu k{\"o}nnen, wurden hierbei auch verschiedene Modellierungsans{\"a}tze erforscht. Fernerhin wurde der Frage nachgegangen, wie sich die betreffenden Komponenten kombinieren lassen, um ein Akkommodationssystem zu konstruieren. Jeder dieser Aspekte stellt für sich genommen bereits einen überaus breiten Forschungsbereich dar. Allerdings sind sie voneinander abh{\"a}ngig und sollten zusammen betrachtet werden. Aus diesem Grund liegt ein übergreifender Schwerpunkt dieser Dissertation darauf, nicht nur aufzuzeigen, wie sich diese Aspekte weiterentwickeln lassen, sondern auch zu motivieren, wie sie zusammenh{\"a}ngen. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Arbeit befasst sich mit der zeitlichen Komponente des Akkommodationsprozesses, was auf der Beobachtung fu{\ss}t, dass Menschen im Laufe eines Gespr{\"a}chs st{\"a}ndig ihren Sprachstil {\"a}ndern. Diese Beobachtung legt nahe, derartige Prozesse als kontinuierliche und dynamische Prozesse anzusehen. Fasst man jedoch diesen Prozess als diskret auf und betrachtet z.B. nur den Beginn und das Ende einer Interaktion, kann dies dazu führen, dass viele Akkommodationsereignisse unentdeckt bleiben oder überm{\"a}{\ss}ig gegl{\"a}ttet werden. Um die Entwicklung eines vokalen Akkommodationssystems zu rechtfertigen, muss zuerst bewiesen werden, dass Menschen bei der vokalen Interaktion mit einem Computer ein {\"a}hnliches Anpassungsverhalten zeigen wie bei der Interaktion mit einem Menschen. Da es keine eindeutig festgelegte Metrik für das Messen des Akkommodationsgrades und für die Evaluierung der Akkommodationsqualit{\"a}t gibt, ist es besonders wichtig, die Sprachproduktion von Menschen empirisch zu untersuchen, um sie als Referenz für m{\"o}gliche Verhaltensweisen anzuwenden. In dieser Arbeit schlie{\ss}t diese Untersuchung verschiedene experimentelle Anordnungen ein, um einen besseren {\"U}berblick über Akkommodationseffekte zu erhalten. In einer ersten Studie wurde die vokale Akkommodation in einer Umgebung untersucht, in der sie natürlich vorkommt: in einem spontanen Mensch-Mensch Gespr{\"a}ch. Zu diesem Zweck wurde eine Sammlung von echten Verkaufsgespr{\"a}chen gesammelt und analysiert, wobei in jedem dieser Gespr{\"a}che ein anderes Handelsvertreter-Neukunde Paar teilgenommen hatte. Diese Gespr{\"a}che verschaffen einen Einblick in Akkommodationseffekte w{\"a}hrend spontanen authentischen Interaktionen, wobei die Gespr{\"a}chsteilnehmer zwei Ziele verfolgen: zum einen soll ein Gesch{\"a}ft verhandelt werden, zum anderen m{\"o}chte aber jeder Teilnehmer für sich die besten Bedingungen aushandeln. Die Konversationen wurde durch das Kreuzkorrelation-Zeitreihen-Verfahren analysiert, um die dynamischen {\"A}nderungen im Zeitverlauf zu erfassen. Hierbei kam zum Vorschein, dass sich erfolgreiche Konversationen von fehlgeschlagenen Gespr{\"a}chen deutlich unterscheiden lassen. {\"U}berdies wurde festgestellt, dass die Handelsvertreter die treibende Kraft von vokalen {\"A}nderungen sind, d.h. sie k{\"o}nnen die Neukunden eher dazu zu bringen, ihren Sprachstil anzupassen, als andersherum. Es wurde auch beobachtet, dass sie diese Akkommodation oft schon zu einem frühen Zeitpunkt ausl{\"o}sen, was besonders bei erfolgreichen Gespr{\"a}chen beobachtet werden konnte. Dass diese Akkommodation st{\"a}rker bei trainierten Sprechern ausgel{\"o}st wird, deckt sich mit den meist anekdotischen Empfehlungen von erfahrenen Handelsvertretern, die bisher nie wissenschaftlich nachgewiesen worden sind. Basierend auf diesen Ergebnissen besch{\"a}ftigte sich die n{\"a}chste Studie mehr mit dem Hauptziel dieser Arbeit und untersuchte Akkommodationseffekte bei Mensch-Maschine-Interaktionen. Diese Studie führte ein Shadowing-Experiment durch, das ein kontrolliertes Umfeld für die Untersuchung phonetischer Abweichungen anbietet. Da Sprachdialogsysteme mit solchen Akkommodationsf{\"a}higkeiten noch nicht existieren, wurde stattdessen ein simuliertes System eingesetzt, um diese Akkommodationsprozesse bei den Teilnehmern auszul{\"o}sen, wobei diese im Glauben waren, ein Sprachlernsystem zu testen. Nach der Bestimmung ihrer Pr{\"a}ferenzen hinsichtlich dreier segmentaler Merkmale h{\"o}rten die Teilnehmer entweder natürlichen oder synthetischen Stimmen von m{\"a}nnlichen und weiblichen Sprechern zu, die nicht die bevorzugten Variation der oben genannten Merkmale produzierten. Akkommodation fand in allen F{\"a}llen statt, obwohl die natürlichen Stimmen st{\"a}rkere Effekte ausl{\"o}sten. Es kann jedoch gefolgert werden, dass Teilnehmer sich auch an den synthetischen Stimmen orientierten, was bedeutet, dass soziale Mechanismen bei Menschen auch beim Sprechen mit Computern angewendet werden. Das Shadowing-Paradigma wurde auch verwendet, um zu testen, ob Akkommodation ein nur mit Sprache assoziiertes Ph{\"a}nomen ist oder ob sie auch in anderen vokalen Aktivit{\"a}ten stattfindet. Hierzu wurde Akkommodation im Gesang zu vertrauter und unbekannter Musik untersucht. Interessanterweise wurden in beiden F{\"a}llen Akkommodationseffekte gemessen, wenn auch nur auf unterschiedliche Weise. Wohingegen die Teilnehmer das vertraute Stück lediglich als Referenz für einen genaueren Gesang zu verwenden schienen, wurde das neuartige Stück zum Ziel einer vollst{\"a}ndigen Nachbildung. Ein Unterschied bestand z.B. darin, dass im ersteren Fall haupts{\"a}chlich Tonh{\"o}henkorrekturen durchgeführt wurden, w{\"a}hrend im zweiten Fall auch Tonart und Rhythmusmuster übernommen wurden. Einige dieser Ergebnisse wurden erwartet und zeigen, dass die hervorstechenderen Merkmale von Menschen auch durch externen auditorischen Einfluss schwerer zu modifizieren sind. Zuletzt wurde ein Mehrparteienexperiment mit spontanen Mensch-Mensch-Computer-Interaktionen durchgeführt, um Akkommodation in mensch- und computergerichteter Sprache zu vergleichen. Die Teilnehmer l{\"o}sten Aufgaben, für die sie sowohl mit einem Konf{\"o}derierten als auch mit einem Agenten sprechen mussten. Dies erm{\"o}glicht einen direkten Vergleich ihrer Sprache basierend auf dem Adressaten innerhalb derselben Konversation, was bisher noch nicht erforscht worden ist. Die Ergebnisse zeigen, dass sich das vokale Verhalten einiger Teilnehmer im Gespr{\"a}ch mit dem Konf{\"o}derierten und dem Agenten {\"a}hnlich {\"a}nderte, w{\"a}hrend die Sprache anderer Teilnehmer nur mit dem Konf{\"o}derierten variierte. Weitere Analysen ergaben, dass der gr{\"o}{\ss}te Faktor für diesen Unterschied die Reihenfolge war, in der die Teilnehmer mit den Gespr{\"a}chspartnern sprachen. Anscheinend sahen die Teilnehmer, die zuerst mit dem Agenten allein sprachen, ihn eher als einen sozialen Akteur im Gespr{\"a}ch, w{\"a}hrend diejenigen, die erst mit dem Konf{\"o}derierten interagierten, ihn eher als Mittel zur Erreichung eines Ziels betrachteten und sich deswegen anders verhielten. Im letzteren Fall waren die Variationen in der menschgerichteten Sprache viel ausgepr{\"a}gter. Unterschiede wurden auch zwischen den analysierten Merkmalen festgestellt, aber der Aufgabentyp hatte keinen Einfluss auf den Grad der Akkommodationseffekte. Die Ergebnisse dieser Experimente lassen den Schluss zu, dass bei Mensch-Computer-Interaktionen vokale Akkommodation auftritt, wenn auch h{\"a}ufig in geringerem Ma{\ss}e. Da nun eine Best{\"a}tigung dafür vorliegt, dass Menschen auch bei der Interaktion mit Computern ein Akkommodationsverhalten aufzeigen, liegt der Schritt nahe, dieses Verhalten auf eine computergestützte Weise zu beschreiben. Hier werden zwei Ans{\"a}tze vorgeschlagen: ein Ansatz basierend auf einem Rechenmodell und einer basierend auf einem statistischen Modell. Das Ziel des Rechenmodells ist es, den vermuteten kognitiven Prozess zu erfassen, der mit der Akkommodation beim Menschen verbunden ist. Dies umfasst verschiedene Schritte, z.B. das Erkennen des Klangs des variablen Merkmals, das Hinzufügen von Instanzen davon zum mentalen Ged{\"a}chtnis des Merkmals und das Bestimmen, wie stark sich das Merkmal {\"a}ndert, wobei sowohl seine aktuelle Darstellung als auch die externe Eingabe berücksichtigt werden. Aufgrund seiner sequenziellen Natur wurde dieses Modell als eine Pipeline implementiert. Jeder der fünf Schritte der Pipeline entspricht einem bestimmten Teil des kognitiven Prozesses und kann einen oder mehrere Parameter zur Steuerung seiner Ausgabe aufweisen (z.B. die Gr{\"o}{\ss}e des Ge-d{\"a}chtnisses des Merkmals oder die Akkommodationsgeschwindigkeit). Mit Hilfe dieser Parameter k{\"o}nnen pr{\"a}zise akkommodative Verhaltensweisen zusammen mit Expertenwissen erstellt werden, um die ausgew{\"a}hlten Parameterwerte zu motivieren. Durch diese Vorteile ist diesen Ansatz besonders zum Experimentieren mit vordefinierten, deterministischen Verhaltensweisen geeignet, bei denen jeder Schritt einzeln ge{\"a}ndert werden kann. Letztendlich macht dieser Ansatz ein System stimmlich auf die Spracheingabe von Benutzern ansprechbar. Der zweite Ansatz gew{\"a}hrt weiterentwickelte Verhaltensweisen, indem verschiedene Kernverhalten definiert und nicht deterministische Variationen hinzugefügt werden. Dies {\"a}hnelt menschlichen Verhaltensmustern, da jede Person eine grundlegende Art von Akkommodationsverhalten hat, das sich je nach den spezifischen Umst{\"a}nden willkürlich {\"a}ndern kann. Dieser Ansatz bietet eine datengesteuerte statistische Methode, um das Akkommodationsverhalten aus einer bestimmten Sammlung von Interaktionen zu extrahieren. Zun{\"a}chst werden die Werte des Zielmerkmals jedes Sprechers in einer Interaktion in kontinuierliche interpolierte Linien umgewandelt, indem eine Probe aus der a posteriori Verteilung eines Gau{\ss}prozesses gezogen wird, der von den angegebenen Werten abh{\"a}ngig ist. Dann werden die Gradienten dieser Linien, die die gegenseitigen {\"A}nderungsraten darstellen, verwendet, um diskrete {\"A}nderungsniveaus basierend auf ihren Verteilungen zu definieren. Schlie{\ss}lich wird jeder Ebene ein Symbol zugewiesen, das letztendlich eine Symbolsequenzdarstellung für jede Interaktion darstellt. Die Sequenzen sind geclustert, sodass jeder Cluster für eine Art von Verhalten steht. Die Sequenzen eines Clusters k{\"o}nnen dann verwendet werden, um N-Gramm Wahrscheinlichkeiten zu berechnen, die die Erzeugung neuer Sequenzen des erfassten Verhaltens erm{\"o}glichen. Der spezifische Ausgabewert wird aus dem Bereich abgetastet, der dem erzeugten Symbol entspricht. Bei diesem Ansatz wird das Akkommodationsverhalten direkt aus Daten extrahiert, anstatt manuell erstellt zu werden. Es kann jedoch schwierig sein, zu beschreiben, was genau jedes Verhalten darstellt und die Verwendung eines von ihnen gegenüber dem anderen zu motivieren. Um diesen Spalt zwischen diesen beiden Ans{\"a}tzen zu schlie{\ss}en, wird auch diskutiert, wie sie kombiniert werden k{\"o}nnten, um von den Vorteilen beider zu profitieren. Darüber hinaus, um strukturiertere Verhaltensweisen zu generieren, wird hier eine Hierarchie von Akkommodationskomplexit{\"a}tsstufen vorgeschlagen, die von einer direkten {\"U}bernahme der Benutzerrealisierungen über eine bestimmte {\"A}nderungssensitivit{\"a}t und bis hin zu unabh{\"a}ngigen Kernverhalten mit nicht-deterministischen Variationsproduktionen reicht. Neben der M{\"o}glichkeit, Stimm{\"a}nderungen zu verfolgen und darzustellen, ben{\"o}tigt ein akkommodatives System auch eine Text-zu-Sprache Komponente, die diese {\"A}nderungen in der Sprachausgabe des Systems realisieren kann. Sprachsynthesemodelle werden in der Regel einmal mit Daten mit bestimmten Merkmalen trainiert und {\"a}ndern sich danach nicht mehr. Dies verhindert, dass solche Modelle Variationen in bestimmten Kl{\"a}ngen und anderen phonetischen Merkmalen generieren k{\"o}nnen. Zwei Methoden zum direkten {\"A}ndern solcher Merkmale werden hier untersucht. Die erste basiert auf Signalverarbeitung, die auf das Ausgangssignal angewendet wird, nachdem es vom System erzeugt wurde. Die Verarbeitung erfolgt zwischen den Zeitstempeln der Zielmerkmale und verwendet vordefinierte Skripte, die das Signal modifizieren, um die gewünschten Werte zu erreichen. Diese Methode eignet sich besser für kontinuierliche Merkmale wie Vokalqualit{\"a}t, insbesondere bei subtilen {\"A}nderungen, die nicht unbedingt zu einer kategorialen Klang{\"a}nderung führen. Die zweite Methode zielt darauf ab, phonetische Variationen in den Trainingsdaten zu erfassen. Zu diesem Zweck wird im Gegensatz zu den regul{\"a}ren graphemischen Darstellungen ein Trainingskorpus mit phonemischen Darstellungen verwendet. Auf diese Weise kann das Modell direktere Beziehungen zwischen Phonemen und Klang anstelle von Oberfl{\"a}chenformen und Klang erlernen, die je nach Sprache komplexer und von ihren umgebenden Buchstaben abh{\"a}ngen k{\"o}nnen. Die Zielvariationen selbst müssen nicht unbedingt explizit in den Trainingsdaten enthalten sein, solange die verschiedenen Kl{\"a}nge natürlich immer unterscheidbar sind. In der Generierungsphase bestimmt der Zustand des aktuellen Zielmerkmals das Phonem, das zum Erzeugen des gewünschten Klangs verwendet werden sollte. Diese Methode eignet sich für kategoriale {\"A}nderungen, insbesondere für Kontraste, die sich natürlich in der Sprache unterscheiden. Obwohl beide Methoden eindeutig verschiedene Einschr{\"a}nkungen aufweisen, liefern sie einen Machbarkeitsnachweis für die Idee, dass Sprachdialogsysteme ihre Sprachausgabe in Echtzeit phonetisch anpassen k{\"o}nnen, ohne ihre Text-zu-Sprache Modelle wieder zu trainieren. Um die Verhaltensdefinitionen und die Sprachmanipulation zu kombinieren, ist ein System erforderlich, das diese Elemente verbinden kann, um ein vollst{\"a}ndiges akkommodationsf{\"a}higes System zu schaffen. Die hier vorgeschlagene Architektur erweitert den Standardfluss von Sprachdialogsystemen um ein zus{\"a}tzliches Modul, das das transkribierte Sprachsignal von der Spracherkennungskomponente empf{\"a}ngt, ohne die Eingabe in die Sprachverst{\"a}ndniskomponente zu beeinflussen. W{\"a}hrend die Sprachverst{\"a}ndnis-komponente nur die Texttranskription verwendet, um die Absicht des Benutzers zu bestimmen, verarbeitet die hinzugefügte Komponente das Rohsignal zusammen mit seiner phonetischen Transkription. In dieser erweiterten Architektur wird das Akkommodationsmodell in dem hinzugefügten Modul aktiviert und die für die Sprachmanipulation erforderlichen Informationen werden an die Text-zu-Sprache Komponente gesendet. Die Text-zu-Sprache Komponente hat jetzt zwei Eingaben, n{\"a}mlich den Inhalt der Systemantwort, der von der Sprachgenerierungskomponente stammt, und die Zust{\"a}nde der definierten Zielmerkmale von der hinzugefügten Komponente. Hier wird eine Implementierung eines webbasierten Systems mit dieser Architektur vorgestellt und dessen Funktionalit{\"a}ten wurden durch ein Vorzeigeszenario demonstriert, indem es verwendet wird, um ein Shadowing-Experiment automatisch durchzuführen. Dies hat zwei Hauptvorteile: Erstens spart der Experimentator Zeit und vermeidet manuelle Annotationsfehler, da das System die phonetischen Variationen der Teilnehmer erkennt und automatisch die geeignete Variation für die Rückmeldung ausw{\"a}hlt. Der Experimentator erh{\"a}lt au{\ss}erdem automatisch zus{\"a}tzliche Informationen wie genaue Zeitstempel der {\"A}u{\ss}erungen, Echtzeitvisualisierung der Produktionen der Gespr{\"a}chspartner und die M{\"o}glichkeit, die Interaktion nach Abschluss des Experiments erneut abzuspielen und zu analysieren. Der zweite Vorteil ist Skalierbarkeit. Mehrere Instanzen des Systems k{\"o}nnen auf einem Server ausgeführt werden, auf die mehrere Clients gleichzeitig zugreifen k{\"o}nnen. Dies spart nicht nur Zeit und Logistik, um Teilnehmer in ein Labor zu bringen, sondern erm{\"o}glicht auch die kontrollierte und reproduzierbare Durchführung von Experimenten mit verschiedenen Konfigurationen (z.B. andere Parameterwerte oder Zielmerkmale). Dies schlie{\ss}t einen vollst{\"a}ndigen Zyklus von der Untersuchung des menschlichen Verhaltens bis zur Integration der Akkommodationsf{\"a}higkeiten ab. Obwohl jeder Teil davon zweifellos weiter untersucht werden kann, liegt der Schwerpunkt hier darauf, wie sie voneinander abh{\"a}ngen und sich miteinander kombinieren lassen. Das Messen von {\"A}nderungsmerkmalen, ohne zu zeigen, wie sie modelliert werden k{\"o}nnen, oder das Erreichen einer flexiblen Sprachsynthese ohne Berücksichtigung der gewünschten endgültigen Ausgabe führt m{\"o}glicherweise nicht zum endgültigen Ziel, Akkommodationsf{\"a}higkeiten in Computer zu integrieren. Indem diese Dissertation die Vokal-Akkommodation in der Mensch-Computer-Interaktion als einen einzigen gro{\ss}en Prozess betrachtet und nicht als eine Sammlung isolierter Unterprobleme, schafft sie ein Fundament für umfassendere und vollst{\"a}ndigere L{\"o}sungen in der Zukunft.},
pubstate = {published},
type = {phdthesis}
}