Creating engaging, interactive, and immersive synthetic characters is a difficult task and evaluating the success of a synthetic character is often even more difficult. The later problem is solved by extending Turing's Imitation Game thusly: computational construct should be evaluated based on the criteria of how well the character can mimic a human. In order to accomplish a successful evaluation of the proposed metric, synthetic characters must be consistently believable and capable of role-appropriate emotional expression. The author believes traditional synthetic characters must be improved to meet this goal. For a synthetic character to be believable, human users must be able to perceive a link between the mental state of the character and its behaviors. That is to say, synthetic characters must possess intentionality. In addition to intentionality, the mental state of the character must be human-like in order to provide an adequate frame of reference for the human users' internal simulations, to wit, the character's mental state must be comprised of a synthetic model of personality, of personality dynamics, and of cognition, each of which must be psychologically valid and of sufficient fidelity for the type of character represented. The author proposes that synthetic characters possessing these three models are more accurately described as synthetic personalities. The author proposes and implements computational models of personality, personality dynamics, and cognition in order to evaluate the psychological veracity of these models and computational equivalence between the models and the implementation as a first step in the process of creating believable synthetic personalities.

This work deals with current chatterbot systems. It describes problems and possibilities of improvement with emphasis on natural language processing and emotion modeling during conversation. There is an implementation, based on the described knowledge, introduced in the second part of the thesis, also with experimental success rate evaluation.

Jamais les films n’ont été aussi facilement accessibles aux spectateurs qui peuvent profiter de leur potentiel presque sans limite à susciter des émotions. Savoir à l’avance les émotions qu’un film est susceptible d’induire à ses spectateurs pourrait donc aider à améliorer la précision des systèmes de distribution de contenus, d’indexation ou même de synthèse des vidéos. Cependant, le transfert de cette expertise aux ordinateurs est une tâche complexe, en partie due à la nature subjective des émotions. Cette thèse est donc dédiée à la détection automatique des émotions induites par les films, basée sur les propriétés intrinsèques du signal audiovisuel. Pour s’atteler à cette tâche, une base de données de vidéos annotées selon les émotions induites aux spectateurs est nécessaire. Cependant, les bases de données existantes ne sont pas publiques à cause de problèmes de droit d’auteur ou sont de taille restreinte. Pour répondre à ce besoin spécifique, cette thèse présente le développement de la base de données LIRIS-ACCEDE. Cette base a trois avantages principaux: (1) elle utilise des films sous licence Creative Commons et peut donc être partagée sans enfreindre le droit d’auteur, (2) elle est composée de 9800 extraits vidéos de bonne qualité qui proviennent de 160 films et courts métrages, et (3) les 9800 extraits ont été classés selon les axes de “valence” et “arousal” induits grâce un protocole de comparaisons par paires mis en place sur un site de crowdsourcing. L’accord inter-annotateurs élevé reflète la cohérence des annotations malgré la forte différence culturelle parmi les annotateurs. Trois autres expériences sont également présentées dans cette thèse. Premièrement, des scores émotionnels ont été collectés pour un sous-ensemble de vidéos de la base LIRIS-ACCEDE dans le but de faire une validation croisée des classements obtenus via crowdsourcing. Les scores émotionnels ont aussi rendu possible l’apprentissage d’un processus gaussien par régression, modélisant le bruit lié aux annotations, afin de convertir tous les rangs liés aux vidéos de la base LIRIS-ACCEDE en scores émotionnels définis dans l’espace 2D valence-arousal. Deuxièmement, des annotations continues pour 30 films ont été collectées dans le but de créer des modèles algorithmiques temporellement fiables. Enfin, une dernière expérience a été réalisée dans le but de mesurer de façon continue des données physiologiques sur des participants regardant les 30 films utilisés lors de l’expérience précédente. La corrélation entre les annotations physiologiques et les scores continus renforce la validité des résultats de ces expériences. Equipée d’une base de données, cette thèse présente un modèle algorithmique afin d’estimer les émotions induites par les films. Le système utilise à son avantage les récentes avancées dans le domaine de l’apprentissage profond et prend en compte la relation entre des scènes consécutives. Le système est composé de deux réseaux de neurones convolutionnels ajustés. L’un est dédié à la modalité visuelle et utilise en entrée des versions recadrées des principales frames des segments vidéos, alors que l’autre est dédié à la modalité audio grâce à l’utilisation de spectrogrammes audio. Les activations de la dernière couche entièrement connectée de chaque réseau sont concaténées pour nourrir un réseau de neurones récurrent utilisant des neurones spécifiques appelés “Long-Short-Term- Memory” qui permettent l’apprentissage des dépendances temporelles entre des segments vidéo successifs. La performance obtenue par le modèle est comparée à celle d’un modèle basique similaire à l’état de l’art et montre des résultats très prometteurs mais qui reflètent la complexité de telles tâches. En effet, la prédiction automatique des émotions induites par les films est donc toujours une tâche très difficile qui est loin d’être complètement résolue. / Never before have movies been as easily accessible to viewers, who can enjoy anywhere the almost unlimited potential of movies for inducing emotions. Thus, knowing in advance the emotions that a movie is likely to elicit to its viewers could help to improve the accuracy of content delivery, video indexing or even summarization. However, transferring this expertise to computers is a complex task due in part to the subjective nature of emotions. The present thesis work is dedicated to the automatic prediction of emotions induced by movies based on the intrinsic properties of the audiovisual signal. To computationally deal with this problem, a video dataset annotated along the emotions induced to viewers is needed. However, existing datasets are not public due to copyright issues or are of a very limited size and content diversity. To answer to this specific need, this thesis addresses the development of the LIRIS-ACCEDE dataset. The advantages of this dataset are threefold: (1) it is based on movies under Creative Commons licenses and thus can be shared without infringing copyright, (2) it is composed of 9,800 good quality video excerpts with a large content diversity extracted from 160 feature films and short films, and (3) the 9,800 excerpts have been ranked through a pair-wise video comparison protocol along the induced valence and arousal axes using crowdsourcing. The high inter-annotator agreement reflects that annotations are fully consistent, despite the large diversity of raters’ cultural backgrounds. Three other experiments are also introduced in this thesis. First, affective ratings were collected for a subset of the LIRIS-ACCEDE dataset in order to cross-validate the crowdsourced annotations. The affective ratings made also possible the learning of Gaussian Processes for Regression, modeling the noisiness from measurements, to map the whole ranked LIRIS-ACCEDE dataset into the 2D valence-arousal affective space. Second, continuous ratings for 30 movies were collected in order develop temporally relevant computational models. Finally, a last experiment was performed in order to collect continuous physiological measurements for the 30 movies used in the second experiment. The correlation between both modalities strengthens the validity of the results of the experiments. Armed with a dataset, this thesis presents a computational model to infer the emotions induced by movies. The framework builds on the recent advances in deep learning and takes into account the relationship between consecutive scenes. It is composed of two fine-tuned Convolutional Neural Networks. One is dedicated to the visual modality and uses as input crops of key frames extracted from video segments, while the second one is dedicated to the audio modality through the use of audio spectrograms. The activations of the last fully connected layer of both networks are conv catenated to feed a Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network to learn the dependencies between the consecutive video segments. The performance obtained by the model is compared to the performance of a baseline similar to previous work and shows very promising results but reflects the complexity of such tasks. Indeed, the automatic prediction of emotions induced by movies is still a very challenging task which is far from being solved.

Η παρούσα διδακτορική διατριβή πραγματεύεται προβλήματα που αφορούν το χώρο της τεχνολογίας ομιλίας, με στόχο τη αναγνώριση συναισθημάτων από ομιλία με χρήση τεχνικών ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και μηχανικής μάθησης. Πιο αναλυτικά, στα πλαίσια της διατριβής προτάθηκαν και μελετήθηκαν καινοτόμες μέθοδοι σε μια σειρά από εφαρμογές που αξιοποιούν σύστημα αναγνώρισης συναισθηματικών καταστάσεων από ομιλία. Ο βασικός στόχος των μεθόδων ήταν η αντιμετώπιση των προκλήσεων που παρουσιάζονται όταν ένα σύστημα αναγνώρισης συναισθηματικών καταστάσεων καλείται να λειτουργήσει σε πραγματικές συνθήκες, με αυθόρμητες αντιδράσεις, ανεξαρτήτως ομιλητή. Πιο συγκεκριμένα, στα πλαίσια της διατριβής, αξιολογήθηκε η συμπεριφορά ενός συστήματος αναγνώρισης συναισθημάτων σε προσποιητή ομιλία και σε διαφορετικές συνθήκες θορύβου, και συγκρίθηκε η απόδοση του συστήματος με την υποκειμενική αξιολόγηση των ακροατών. Επιπλέον, περιγράφηκε ο σχεδιασμός και η υλοποίηση βάση δεδομένων συναισθηματικής ομιλίας, όπως αυτή προκύπτει από την αλληλεπίδραση μη-έμπειρων χρηστών με ένα διαλογικό σύστημα και προτάθηκε ένα σύστημα το οποίο εντοπίζει αρνητικές συναισθηματικές καταστάσεις, στο ανεξάρτητου ομιλητή πρόβλημα, με χρήση μοντέλου Γκαουσιανών κατανομών. Η προτεινόμενη αρχιτεκτονική συνδυάζει παραμέτρους ομιλίας χαμηλού και υψηλού επιπέδου και εφαρμόζεται στα πραγματικά δεδομένα. Επίσης, αξιολογήθηκε και υλοποιήθηκε η πρακτική εφαρμογή ενός συστήματος αναγνώρισης συναισθημάτων βασισμένου σε οικουμενικό μοντέλο Γκαουσιανών κατανομών σε διαφορετικούς τύπους δεδομένων πραγματικής ζωής. Ακόμα, παρουσιάστηκε μια πρωτότυπη αρχιτεκτονική κατηγοριοποίησης για αναγνώριση συνυπαρχόντων συναισθημάτων από ομιλία προερχόμενη από αλληλεπίδραση σε πραγματικά περιβάλλοντα. Σε αντίθεση με γνωστές προσεγγίσεις, η προτεινόμενη αρχιτεκτονική μοντελοποιεί τις συνυπάρχουσες συναισθηματικές καταστάσεις μέσω της κατασκευής μιας πολυσταδιακής αρχιτεκτονικής κατηγοριοποίησης. Τα πειραματικά αποτελέσματα που διενεργήθηκαν υποδεικνύουν ότι η προτεινόμενη αρχιτεκτονική είναι πλεονεκτική για τις συναισθηματικές καταστάσεις που είναι πιο διαχωρίσιμες, γεγονός που οδηγεί σε βελτίωση της συνολικής απόδοσης του συστήματος. / In this doctoral dissertation a number of novel approaches were proposed and evaluated in different applications that utilize emotion awareness. The major target of the proposed methods was facing the difficulties existing, when an emotion recognition system is asked to operate in real-life conditions, where human speech is characterized by spontaneous and genuine formulations. In detail, within the present dissertation, the performance of an emotion recognition system was evaluated, initially, in acted speech, under different noise conditions, and this performance was compared to the one of human listeners. Further, the design and implementation of a real world emotional speech corpus is described, as this results from the interaction of naive users with a smart home dialogue system. Moreover, a system which utilizes low and high level descriptors was suggested. The suggested architecture leads to significantly better performance in some working points of the integrated system in the dialogue system. Furthermore, we propose a novel multistage classification scheme for affect recognition from real-life speech. In contrast with conventional approaches for affect/emotion recognition from speech, the proposed scheme models co-occurring affective states by constructing a multistage classification scheme. The empirical experiments performed indicate that the proposed classification scheme offers an advantage for those classes that are more separable, which contributes for improving the overall performance of the affect recognition system.

Tesis por compendio / [ES] Los seres humanos somos por naturaleza seres afectivos, las emociones, el estado de ánimo, nuestra personalidad, o nuestras relaciones con los demás guían nuestras motivaciones y nuestras decisiones. Una de las principales habilidades cognitivas relacionadas con el afecto es la empatía. La empatía es un constructo psicológico cuya definición ha ido evolucionando a lo largo de los años y cuyo significado hace referencia a un amplio abanico de competencias afectivas y cognitivas que son fundamentales en el desarrollo del ser humano como ser social. El uso de la empatía en el ámbito de la inteligencia artificial puede revolucionar la forma en la que interactuamos con las máquinas así como la forma en la que simulamos el comportamiento humano. Por otro lado, hay que tener en cuenta que los seres humanos habitualmente acudimos al uso de distintas palabras como ``triste'' o ``contento'' para expresar o verbalizar el estado afectivo. Sin embargo, estas palabras son simplificaciones que abarcan un amplio espectro de procesos cognitivos y estados mentales. Además, hay que considerar que estas palabras tienen una alta dependencia del idioma y la cultura en la que se utilizan. Por tanto, los modelos de representación computacional de los estados afectivos deben se capaces de adaptarse a distintos entornos culturales y de permitir que un agente exprese o represente, mediante palabras, un determinado estado afectivo. En esta tesis se propone un nuevo modelo de agente empático capaz de adaptar su comportamiento a distintos entornos culturales. Para ello, en primer lugar, se presenta una nueva metodología basada en la experimentación para adaptar un espacio de representación de emociones basado en las dimensiones del placer y la activación para la simulación y el reconocimiento computacional afectivo a diferentes entornos culturales. Los resultados del experimento realizado con hispanohablantes europeos se utilizan para proporcionar un nuevo modelo basado en la lógica difusa para representar estados afectivos en las dimensiones de placer y activación utilizando un enfoque de coordenadas polares. Para demostrar que las diferencias culturales afectan a los valores de placer y activación asociados a cada emoción, el experimento se repitió con participantes portugueses y suecos. En segundo lugar, se presenta un nuevo modelo de elicitación de emociones en agentes afectivos que utiliza lógica difusa. Las emociones generadas en el agente por las reglas de valoración difusa se expresan en el modelo de representación del afecto resultante de los experimentos previamente descritos. Además, se propone un nuevo proceso de regulación del afecto que adapta el estado de ánimo del agente, representado mediante un vector en el espacio placer-activación, cada vez que una emoción es elicitada. En tercer lugar, se propone una formalización de la sintaxis, la semántica y el ciclo de razonamiento de AgentSpeak para permitir el desarrollo de agentes afectivos con capacidades empáticas. Partiendo de las teorías de valoración empática y regulación empática, se modifica la estructura de razonamiento del agente para permitir que la empatía afecte al proceso de toma de decisiones. Finalmente, se presenta un modelo de agente pedagógico empático para la educación sobre buenas prácticas en el uso de las redes sociales. El agente es capaz de reconocer la emoción del usuario cuando interactúa con la red social. En base a la emoción del usuario y su comportamiento en la red social, el agente estima un plan para educar al usuario en el uso correcto y seguro de las redes sociales. / [CA] Els éssers humans som per naturalesa éssers afectius, les emocions, l'estat d'ànim, la nostra personalitat o les nostres relacions amb els altres guien les nostres motivacions i les nostres decisions. Una de les habilitats cognitives principals relacionades amb l'afecte és l'empatia. L'empatia és un constructe psicològic la definició del qual ha anat evolucionant al llarg dels anys i el significat del qual fa referència a un ampli ventall de competències afectives i cognitives que són fonamentals en el desenvolupament de l'ésser humà com a ésser social. L'ús de l'empatia en l'àmbit de la intel·ligència artificial pot revolucionar la forma en la qual interactuem amb les màquines així com la forma en què simulem el comportament humà. D'altra banda, cal tenir en compte que els éssers humans habitualment acudim a l'ús de diferents paraules com ``trist'' o ``content'' per expressar o verbalitzar l'estat afectiu. Tot i això, aquestes paraules són simplificacions que abasten un ampli espectre de processos cognitius i estats mentals. A més, cal considerar que aquestes paraules tenen una alta dependència de l'idioma i la cultura en què s'utilitzen. Per tant, els models de representació computacional dels estats afectius han de ser capaços d'adaptar-se a diferents entorns culturals i de permetre que un agent expresse o represente, mitjançant paraules, un estat afectiu determinat. En aquesta tesi es proposa un nou model d'agent empàtic capaç d'adaptar el seu comportament a diferents entorns culturals. Per això, en primer lloc, es presenta una metodologia nova basada en l'experimentació per adaptar un espai de representació d'emocions basat en les dimensions del plaer i l'activació per a la simulació i el reconeixement computacional afectiu a diferents entorns culturals. Els resultats de l'experiment realitzat amb hispanoparlants europeus es fan servir per proporcionar un nou model basat en la lògica difusa per representar estats afectius en les dimensions de plaer i activació mitjançant un enfocament de coordenades polars. Per demostrar que les diferències culturals afecten els valors de plaer i activació associats a cada emoció, l'experiment es va repetir amb participants portuguesos i suecs. En segon lloc, es presenta un nou model d'elicitació d'emocions en agents afectius que fa servir lògica difusa. Les emocions generades a l'agent per les regles de valoració difusa s'expressen en el model de representació de l'afecte resultant dels experiments descrits prèviament. A més, es proposa un nou procés de regulació de l'afecte que adapta l'estat d'ànim de l'agent, representat mitjançant un vector a l'espai plaer-activació, cada cop que una emoció és elicitada. En tercer lloc, es proposa una formalització de la sintaxi, semàntica i cicle de raonament d'AgentSpeak per permetre el desenvolupament d'agents afectius amb capacitats empàtiques. Partint de les teories de valoració empàtica i regulació empàtica, es modifica l'estructura de raonament de l'agent per permetre que l'empatia afecti el procés de presa de decisions. Finalment, es presenta un model d'agent pedagògic empàtic per a l'educació sobre bones pràctiques en l'ús de les xarxes socials. L'agent és capaç de reconèixer l'emoció de l'usuari quan interactua amb la xarxa social. En base a l'emoció de l'usuari i el seu comportament a la xarxa social, l'agent estima un pla per educar l'usuari en l'ús correcte i segur de les xarxes socials. / [EN] Human beings are, by nature, affective beings; our emotions, moods, personality, or relationships with others guide our motivations and our decisions. One of the main cognitive abilities related to affect is empathy. Empathy is a psychological construct whose definition has evolved over the years and whose meaning refers to a wide range of affective and cognitive competencies that are fundamental in the development of human beings as social beings. The use of empathy in the field of artificial intelligence can revolutionize the way we interact with machines as well as the way we simulate human behavior. On the other hand, it must be considered that human beings usually resort to the use of different words such as ``sad'' or ``happy'' to express or verbalize our affective state. However, these words are simplifications that cover a wide spectrum of cognitive processes and mental states. Moreover, it should be considered that these words have a high dependence on the language and culture in which they are used. Therefore, computational representation models of affective states must adaptable to different cultural environments and to allow an agent to express or represent, by means of words, a given affective state. In this thesis, a new model of empathic agent capable of adapting its behavior to different cultural environments is proposed. To this end, first, a new experiment-based methodology to adapt an emotion representation space based on the dimensions of pleasure and arousal for simulation and affective computational recognition to different cultural environments is presented. The results of an experiment conducted with European Spanish speakers are used to provide a new fuzzy logic-based model for representing affective states in the dimensions of pleasure and arousal using a polar coordinate approach. To prove that cultural differences affect the pleasure and arousal values associated with each emotion, the experiment was replicated with Portuguese and Swedish participants. Secondly, a new model of emotion elicitation in affective agents using fuzzy logic is presented. The emotions generated in the agent by the fuzzy appraisal rules are expressed in the model of affect representation resulting from the previously described experiments. In addition, a new affect regulation process is proposed to adapt the agent's mood, represented by a vector in the pleasure-arousal space, when an emotion is elicited. Third, a formalization of the syntax, semantics and reasoning cycle of AgentSpeak to enable the development of affective agents with empathic capabilities is presented. Drawing on the theories of empathic appraisal and empathic regulation, the agent's reasoning structure is modified to allow empathy to affect the decision-making process. Finally, a model of an empathic pedagogical agent for education on good practices in the use of social networks is introduced. The agent is able to recognize the user's emotion when interacting with the social network. Based on the user's emotion and behavior in the social network, the agent estimates a plan to educate the user in the correct and secure use of social networks. / This thesis has been partially supported by the Generalitat Valenciana and European Social Fund by the FPI grant ACIF/2017/085 and by the Spanish Government project PID2020- 113416RB-I00. / Taverner Aparicio, JJ. (2022). A BDI Empathic Agent Model Based on a Multidimensional Cross-Cultural Emotion Representation [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/181181 / Compendio