ChatGPT和Whisper是否使人形机器人更具亲和力？
机器人学
2024-02-13 v1 人机交互
摘要
人形机器人被设计为针对诸如客户支持和帮助台服务等应用而具有亲和力。然而，许多此类系统（包括Softbank的Pepper）都未能有效地与人类沟通。大型语言模型（LLM）的出现显示了解决人类与人形机器人之间沟通障碍的潜力。本文概述了不同自动语音识别（ASR）API的比较、将Whisper ASR和ChatGPT集成到Pepper机器人上的过程，以及由15名人类用户测试的评估（Pepper-GPT）。比较结果表明，与Google ASR和Google Cloud ASR相比，Whisper ASR的平均词错误率（1.716%）和处理时间（2.639秒）均为最低。用户可用性调查显示，60%的受试者认为Pepper-GPT的性能为“优秀”，其余受试者在随后的实验中将该系统评估为“好”。证明了尽管仍需克服诸如机器人多语言能力和面部跟踪能力等问题，但用户普遍对该系统持积极反应，感觉像是在与真实的人类交谈。
引用
@article{arxiv.2402.07095,
title = {Does ChatGPT and Whisper Make Humanoid Robots More Relatable?},
author = {Xiaohui Chen and Katherine Luo and Trevor Gee and Mahla Nejati},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.07095},
year = {2024}
}
备注
Published in Australasian Conference on Robotics and Automation (ACRA 2023