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講演抄録/キーワード
講演名 2020-12-17 11:25
マルチモーダル情報を用いたソーシャルスキルの客観的推定
佐賀健志田中宏季奈良先端大)・岩坂英巳奈良県立医科大)・中村 哲奈良先端大
抄録 (和) ソーシャルスキルトレーニングは、日常のコミュニケーション中に適切なソーシャルスキルを習得するために使われる効果的な方法である。しかし、セラピストが不足しているため、そのようなトレーニングを受けることは容易ではないというのが現状である。この状況を改善するために自動訓練システムの開発が挙げられるが、その実現のためにソーシャルスキルを客観的に評価する方法が必要である。本稿では、客観的評価指標として対人応答性尺度(SRS-2)を利用することで、マルチモーダル情報を利用した線形回帰による自動評価方法を提案する。 28種類の音声特徴量とBERTを利用した発話内容の一貫性およびFacial Action Units等の特徴量を新たに採用することで、Pearson相関係数においてSRS-2の全体スコア予測では0.52、SRS-2の治療下位尺度であるソーシャルコミュニケーションスコア予測では0.65を達成した。この結果から、本手法を用いることでソーシャルスキルのレベルを客観的に評価・予測できることが確認された。 
(英) Although Social Skills Training is a well-known effective method to obtain appropriate social skills during daily communication, getting such training is difficult due to a shortage of therapists. Therefore, automatic training systems are required to ameliorate this situation. To fairly evaluate social skills, we need an objective evaluation method. In this paper, we utilized the second edition of the Social Responsiveness Scale (SRS-2) as an objective evaluation metric and developed an automatic evaluation system using linear regression with multi-modal features. We newly adopted features including 28 audio features and BERT-based sequential similarity, and Facial Action Units. We achieved a 0.52 Pearson correlation coefficient for the SRS-2’s overall score prediction and 0.65 for the social communication score prediction, which is a treatment subscale score of SRS-2. This experiment shows that our system can objectively predict the levels of social skills.
キーワード (和) ソーシャルスキルトレーニング / 社会的信号処理 / マルチモーダル分析 / 線形回帰 / Facial Action Coding System / 対人応答性尺度 / /  
(英) Social skills training / Social signal processing / Multimodal analysis / Linear regression / Facial Action Coding System / Social Responsiveness Scale / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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研究会情報
研究会 HCGSYMPO  
開催期間 2020-12-15 - 2020-12-17 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 共生社会をささえるヒューマンコミュニケーション 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 HCGSYMPO 
会議コード 2020-12-HCGSYMPO 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) マルチモーダル情報を用いたソーシャルスキルの客観的推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Objective Prediction of Social Skills Level for Automated Social Skills Training Using Multimodal Information 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ソーシャルスキルトレーニング / Social skills training  
キーワード(2)(和/英) 社会的信号処理 / Social signal processing  
キーワード(3)(和/英) マルチモーダル分析 / Multimodal analysis  
キーワード(4)(和/英) 線形回帰 / Linear regression  
キーワード(5)(和/英) Facial Action Coding System / Facial Action Coding System  
キーワード(6)(和/英) 対人応答性尺度 / Social Responsiveness Scale  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐賀 健志 / Takeshi Saga / サガ タケシ
第1著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 宏季 / Hiroki Tanaka / タナカ ヒロキ
第2著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩坂 英巳 / Hidemi Iwasaka / イワサカ ヒデミ
第3著者 所属(和/英) 奈良県立医科大学 (略称: 奈良県立医科大)
Nara Medical University (略称: Nara Med. Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 哲 / Satoshi Nakamura / ナカムラ サトシ
第4著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
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講演者
発表日時 2020-12-17 11:25:00 
発表時間 15 
申込先研究会 HCGSYMPO 
資料番号  
巻番号(vol)  
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